1. Warum sich Führung verändern wird
Im Theater können wir das aktive Rollenspiel von Darsteller beobachten. Schauspieler nutzen darstellende Techniken zur Inszenierung von Charakteren. Mit der Entstehung der Filmkamera und des kommerziellen Films zu Beginn des 20. Jahrhunderts veränderte sich das Schau- und Rollenspiel. Für Schauspieler bedeutete die technische Innovation, dass sie eine neue Arbeitsweise finden mussten, um Rollen im neuen technischen Kontext erfolgreich zu inszenieren.
Verlässt man das Theater und betritt die Bühne von Büros und Organisationen, so erlebt die Rolle von Führungspersonen durch neue digitale Geschäftsmodelle, digitale Infrastrukturen und Innovationen einen ähnlichen Wandel, dessen Treiber die Technologie künstliche Intelligenz ist. Doch wie verändern sich Führungsrollen und die Kontexte des Führens durch künstliche Intelligenz? Um diese Fragen näher zu beantworten, ist es in einem ersten Schritt wichtig zu verstehen was künstliche Intelligenz überhaupt ist.
Sammelbegriff: Künstliche Intelligenz
Der Sammelbegriff Künstliche Intelligenz umfasst algorithmus-basierte Handlungen, die traditionell der „Intelligenz“ und “Kognition” eines Menschen zugeordnet werden (Mainzer 2019). Dazu zählen Handlungen wie zum Beispiel sprechen, sehen, lernen, analysieren und logisches denken, die durch Technologien wie Deep Learning, Machine Learning oder Natural Language Processing technologisch nachgeahmt werden
Künstliche Intelligenz ist dabei nicht neu. Bereits 1956 diskutierten Wissenschaftler auf der Dartmouth-Konferenz über Roboter, die wie Menschen handeln. Legendär sind bis heute die Schachwettkämpfe von Garri Kasparow, der gegen den selbstlernenden Algorithmus “Deep Blue” von IBM antrat. Die Simulation kognitiver Eigenschaften durch Algorithmen macht diese erst intelligent.
Deutlich wird dies am Python-Spiel Tic-Tac-Toe, das durch eine K.I. die optimalen Spielzüge errechnet. Der Algorithmus analysiert die Situationslage und reagiert somit auf eine komplexe Situation, in der er in der Lage ist eine optimale Lösung für die Zeichenplatzierung zu liefern. Die Fähigkeit auf komplexe Situationen zu reagieren und das Zusammenspiel unterschiedlicher algorithmischer Handlungen markieren den Unterschied zu einer einfachen Software.
Abb. 1 — Python Spielbaum für Tic-Tac-Toe
Wirft man einen Blick auf die Organisationswelt, so macht sich schnell die Vielzahl von K.I. Anwendungen bemerkbar. In Unternehmen kommen K.I.-Anwendungen bereits bei der Kandidatensuche im HR-Bereich, in der Logistik durch Roboter, als Chatbot-Anwendungen, als Analyse-Tool oder Vorgesetzter wie im Fall Uber zum Einsatz. Alle beschriebenen Felder lassen sich der einer schwachen K.I. zuordnen. Das bedeutet, dass die algorithmischen Systeme, die kognitive Fähigkeiten ersetzen können, die bislang als rein menschliche Fähigkeiten galten und so vorab definierte Aufgaben lösen. Eine starke K.I. hingegen ist in der Lage die menschlichen Fähigkeiten zu übersteigen und erlangt somit einen algorithmischen Eigensinn. Eine starke K.I. eröffnet das Szenario, dass K.I. Systeme selber Probleme erkennen und Entscheidungen nicht mehr als Vorschläge, sondern als klare Handlungsanweisungen definieren.
Herausforderung und Möglichkeit für Entscheider
Für Unternehmen ist K.I. ein “wesentlicher Faktor für (einen) nachhaltigen Geschäftserfolg.” Doch warum investieren deutsche Unternehmen dann so wenig in diese Schlüsseltechnologie? Laut der K.I.-Studie von Deloitte liegt der Grund in der fehlenden Akzeptanz von Entscheidern und einem Fachkräftemangel, die ein voranschreiten in diesem Bereich behindern. (Deloitte 2020) Der durch die Technologie ausgelöste Wandel von Arbeitsprozessen und Fähigkeiten ist ein nicht zu unterschätzende Herausforderung für Führungskräfte. Die folgenden Beiträge behandeln diese Veränderungen.
Literatur:
Deloitte (2020): KI-Studie 2020. Verfügbar unter: https://www2.deloitte.com/de/de/pages/technology-media-and-telecommunications/articles/ki-studie-2020.html#
Giegler, Nicolas; Schneider, Swen (2020): Leadership und Digitalisierung,Working Papers, №16, Frankfurt University of Applied Sciences, Fachbereich Wirtschaft und Recht, Frankfurt a. M.
Mainzer, Klaus (2019): Künstliche Intelligenz — Wann übernehmen die Maschinen?, 2. Auflage, Springer-Verlag, Berlin/Heidelberg.
