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Sebastian Bluhm 04. Juli 2023

Künstliche Intelligenz schafft Handlungsspielräume – ökonomisch wie ethisch

Jedes sechste Unternehmen plant laut einer aktuellen Bitkom-Studie den Einsatz von KI-Anwendungen wie ChatGPT, weitere 23 Prozent haben keine konkreten Planungen, können sich die Nutzung aber vorstellen [1]. 29 Prozent der befragten Unternehmen schließen einen solchen KI-Einsatz für sich aus. Jedes vierte gibt an, sich mit dieser Frage noch gar nicht beschäftigt zu haben.

Doch welche ethischen und ökonomischen Konsequenzen haben diese unterschiedlichen Haltungen für diese Betriebe? Können Unternehmen, die KI ablehnend gegenüberstehen, sich diese Abneigung überhaupt leisten? Ob und inwieweit KI etwa in ihrem Betrieb menschliche Arbeit ersetzen kann und soll, ist für viele Manager:innen auch eine moralische Frage. Sie ist der Dauerbrenner nahezu aller populären Diskurse, die wir aktuell rund um das Thema KI beobachten. Allzu oft verbleiben die Argumente hierbei in einer simplen Logik von dafür oder dagegen. Dabei würde es genügen, das ökonomische Kalkül rund um KI einfach nur konsequent zu Ende zu denken: Nicht, wer so viele Menschen wie möglich wegrationalisiert, gewinnt. Sondern, wer eine bessere Beschäftigung für sie findet.

KI als Effizienzmotor

Als Strategie- und Technologieberater erleben wir jeden Tag, wie schwer viele Unternehmen sich mit der eigenen digitalen Transformation tun. Das Thema Künstliche Intelligenz führt diese Schwierigkeiten aktuell wie unter einem Brennglas vor: Viele Unternehmen stehen heute vor der Entscheidung, ob sie für ihren Betrieb in die Entwicklung und den Einsatz von KI investieren sollen – und welche ethischen Konsequenzen ihre Entscheidung haben wird. Besonders die Frage, in welchem Umfang KI menschliche Arbeit – und damit auch die bisher für diese verantwortlichen Kolleg:innen und Kollegen – ersetzen wird, scheidet die Geister.

Dabei scheint aus betriebswirtschaftlicher Sicht die Sachlage klar: Investition in KI ermöglicht es Unternehmen, Prozesse zu automatisieren und die eigene Effizienz zu steigern. So können Arbeitsabläufe optimiert und Ressourcen effektiver genutzt werden. Manager:innen sind dazu verpflichtet, die Mittel des ihnen anvertrauten Unternehmens optimal einzusetzen. Die Verwendung von KI kann ihnen dabei helfen, die Produktivität zu steigern und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Darüber hinaus ermöglicht es KI, selbst große Datenmengen schnell zu verarbeiten und so bestehende innerbetriebliche Analysen zu präzisieren, was auch zu fundierteren Entscheidungsfindungen beitragen kann.

KI als neuer Status Quo

Den moralischen Bedenken stehen also konkrete ökonomische Sachzwänge gegenüber. So müssen Manager:innen also nicht viel tun, um den Einsatz von KI ethisch zu rechtfertigen. Es genügt, auf die Vorteile hinzuweisen – und daran zu erinnern, dass auch Wettbewerber:innen diese früher oder später für sich nutzen werden. Verlieren Unternehmen einmal den "technologischen Anschluss", ist dies nur schwer wieder zu beheben. Viele Unternehmen sehen sich dann mit folgenden Herausforderungen konfrontiert:

Abnehmende Wirtschaftlichkeit

  • Fehlendes Umsatzwachstum: Das Wachstum in bestehenden Produkten und Services stagniert. Der Ausweg ist entweder Effizienzsteigerung auf Prozessebene oder die Schaffung neuer Märkte durch innovative neue Produkte und Verfahren.
  • Fehlende Effizienz: Wirtschaftlicher Druck, begrenzte Ressourcen und der Fachkräftemangel verlangen nach mehr Effizienz, schlanken Prozessen, Automatisierung und Beschleunigung, um bessere Kosten- und Preisstrukturen durchsetzen zu können.
  • Schwindende Marktanteile: Mitbewerber:innen sind innovativer und nehmen dem Unternehmen zunehmend Marktanteile ab.

Steigende Konkurrenz

  • Image der Konkurrenz als Innovator: Mitbewerber:innen besetzen das Thema KI und Daten medienwirksam und positionieren sich als Innovatoren im Markt.
  • Konkrete Anwendungsfälle der Konkurrenz: Mitbewerber:innen setzen KI und Daten in konkreten Anwendungsfällen ein.
  • Konkurrenz hat bessere Produkte: Mitbewerber:innen haben innovative Produkte, da sie KI und Daten nutzen, um schneller, intelligenter oder automatisierter vorzugehen.
  • Konkurrenz realisiert neue Geschäftsmodelle: Mitbewerber:innen setzen neue Technologien ein, um neue Erlösströme oder Geschäftsmodelle zu realisieren.

Strategiearmut:

  • Fehlende Strategieoptionen: Im Themenfeld Daten und KI wird die Lücke zwischen der Konkurrenz und dem eigenen Unternehmen immer größer. Durch fehlende strategische Optionen sind Führungskräfte und Unternehmen nicht mehr handlungsfähig.
  • Fehlende strategische Orientierung: Die strategische Orientierung zur Umsetzung von Daten- und KI-Anwendungsfällen ist unzureichend.
  • Unklare Potenziale: Der Stand der Technologie und die potenziellen Mehrwerte für das eigene Unternehmen sind noch unklar.
  • Mangel an Ideen oder Priorisierung: Es fehlt an guten Ideen für Anwendungsfälle für Daten und KI im eigenen Unternehmen oder an einer Priorisierung dieser.
  • Große Herausforderungen und Überforderung: Daten und KI bleiben breite, abstrakte und komplexe Themen, welche die Bereiche Strategie, Technologie, Organisation, Regulatorik und Ethik streifen. Oft fehlt ein Plan, wie diese Herausforderungen gemeistert werden sollen.

Gestiegene Stakeholder-Erwartungen:

  • Hohe Kundenerwartungen: Kund:innen verlangen von Unternehmen Expertise in Daten und KI und weisen auf die Innovationen der Wettbewerber:innen hin.
  • Erwartungen der Mitarbeiter:innen: Mitarbeitende fordern eine Auseinandersetzung mit und den Einsatz von innovativen Technologien und haben viele eigene Ideen von unterschiedlicher Qualität.

Die Integration von KI ist damit schon heute für viele Unternehmen nicht mehr optional, sondern zwingend notwendig. Es geht für sie darum, auch im Wettbewerb von morgen weiter zu bestehen. Unternehmen, die nicht in KI investieren, drohen gegenüber ihren Konkurrenten ins Hintertreffen zu geraten und letztendlich vom Markt zu verschwinden. In einer globalisierten und digitalisierten Welt, in der technologische Fortschritte immer schneller voranschreiten, ist die Anpassungsfähigkeit von Unternehmen ihre größte Stärke. Manager:innen haben die Verantwortung, ihre Betriebe fit für die Zukunft zu halten und so ihr Überleben zu gewährleisten.

KI als Enabler

Zugleich zeigen die aufgeführten Schwierigkeiten, wie komplex die Gemengelage tatsächlich ist – auch in ethischer Hinsicht. Die einfache Dafür-Dagegen-Logik bleibt hinter der Tiefe der Herausforderung zurück. Sie zeichnet das Unternehmen als einen Ort der Nullsummenspiele: Menschen vs. KI und bleibende vs. zu ersetzende Mitarbeitende. Tatsächlich aber sind solche reinen Ersetzungsfantasien vor allem eines: erstaunlich unkreativ. Zu den Gewinnern der KI-Revolution werden dagegen gerade nicht die Unternehmen gehören, denen es bloß gelingt, so viele Menschen wie möglich so schnell wie möglich wegzurationalisieren – sondern diejenigen, denen es gelingt, ihnen neue, bessere Beschäftigungsmöglichkeiten anzubieten.

Monotone Tätigkeiten kann die KI übernehmen, während Kolleg:innen sich auf kreative Tätigkeiten konzentrieren können.

Denn eigentlich schafft KI vor allem erst einmal eines: freie Kapazitäten. Die Übernahme bestimmter Aufgaben durch Künstliche Intelligenz kann zu einer Verbesserung der Arbeitsbedingungen für Mitarbeitende führen. Routinemäßige, monotone Tätigkeiten können von Maschinen übernommen werden, während Kolleg:innen sich auf kreative, strategische oder zwischenmenschliche Tätigkeiten konzentrieren können. So kann KI zu einer höheren Zufriedenheit und beruflichen Entwicklung von Mitarbeitenden beitragen, die auch ethisch wünschenswert und ökonomisch sowieso sinnvoll sind.

Darüber hinaus bietet KI vielen Unternehmen die Möglichkeit, neue Geschäftsfelder zu erschließen. Indem Betriebe KI-basierte Produkte oder Dienstleistungen entwickeln, können sie Zugang zu neuen Märkten aufbauen und ihr Geschäft ausbauen. So können sie wachsen und auch neue Arbeitsplätze schaffen.

Den Einsatz von KI kollektiv gestalten

Wer KI also gewinnbringend in seinen Betrieb einführen möchte, sollte dies nicht gegen, sondern im Sinne seiner Mitarbeitenden tun. Damit das gelingt, müssen Manager:innen aber noch ein ganz anderes Wagnis eingehen: Partizipation. Das bedeutet, dass sie die Einsatzmöglichkeiten der neuen Technologie nicht für, sondern mit ihren Kolleg:innen eruieren sollten. Transparenz und Offenheit sind also Grundvoraussetzungen für einen erfolgreichen Einsatz von KI in jedem Betrieb. Führungspersönlichkeiten sollten Mitarbeitende in ihre Entscheidungsprozesse mit einbeziehen. Nur so können sie deren Bedenken und Ängste verstehen und gemeinsam mit ihnen Lösungen finden, die für alle Beteiligten akzeptabel sind. Darüber hinaus zeigen sich im direkten Austausch mit Mitarbeitenden häufig weitere neue Einsatzgebiete für KI, um diesen die Arbeit zu erleichtern, die Entscheider:innen andernfalls verborgen geblieben wären. Durch Dialog und Zusammenarbeit können so nicht nur potenzielle Konflikte gemindert und konstruktiver Konsens erzielt werden – sondern womöglich auch vorher ungeahnte Potenziale gehoben werden.

Mitarbeiterpotenziale aufbauen und ausschöpfen

Unternehmen, denen es gelingt, sich weiterzuentwickeln, können es sich auch erlauben, selbst unter Wettbewerbsbedingungen ihre soziale Verantwortung wahrzunehmen. Das können sie etwa tun, indem sie Mitarbeitenden, die von KI-bedingten Rationalisierungsmaßnahmen betroffen sind, angemessene Umschulungsmaßnahmen anbieten – und sich nicht einfach darauf verlassen, dass der Arbeitsmarkt und Staat sich ihrer annehmen. Unternehmen sollten hierzu auch in eigene Umschulungsprogramme investieren und ihre Mitarbeiter:innen bei der Entwicklung neuer Fähigkeiten unterstützen, die in Zukunft für das Unternehmen relevant sein werden. Indem sie ihnen alternative Beschäftigungsmöglichkeiten bieten, können Entscheider:innen so potenzielle Mitarbeiterentlassungen abmildern und zugleich erfahrene, verlässliche Fachkräfte im Unternehmen halten.

Richtig in KI investieren

Unternehmen, die in Sachen KI sowohl betriebswirtschaftlich als auch ethisch das Steuer in der Hand behalten möchten, sollten klären, wie sie die neue Technologie in ihr Geschäftsmodell einführen. Potenziell stehen Betrieben drei idealtypische Wege offen, KI zu integrieren. Sie können:

  1. Vorgefertigte KI-Produkte in Form von Software-as-a-Service (SaaS) nutzen.
  2. Semi-individuelle Lösungen auf Basis der Foundation Models großer Tech-Unternehmen entwickeln.
  3. Eigene Lösungen entsprechend ihrer individuellen Bedürfnisse entwickeln.

Jede Variante birgt ihre Vor- und Nachteile. Tatsächlich spricht für Unternehmen jedoch viel dafür, auf die Entwicklung eigener KI-Lösungen zu setzen. So erlaubt die Nutzung von KI als SaaS zwar einen schnellen Einstieg; gleichzeitig lassen sich mit den meisten in dieser generischen Form angebotenen Lösungen nur schwer echte Wettbewerbsvorteile erzielen. Foundation Models großer Tech-Konzerne scheinen dieses Problem zunächst zu lösen. Sie versprechen die Möglichkeit, individualisierte Lösungen entwickeln zu können, ohne hierfür allzu hohe Eintrittshürden überwinden zu müssen. Allerdings begeben sich Betriebe in eine starke Abhängigkeit von den "Großen" und geben damit genau die Kontrolle aus der Hand, die sie im Bereich KI eigentlich behalten wollen. Auch können sich hieraus potenzielle Datenschutzprobleme ergeben, die für Unternehmen unerwünschte Konsequenzen haben können.

Individuell entwickelte Lösungen verlangen von Unternehmen den Aufbau eines umfassenden Know-hows. Langfristig investieren sie damit jedoch in ungeahnte Entscheidungsspielräume in der Zukunft. Sie können sicher sein, für ihre Herausforderungen genau die maßgeschneiderten KI-Lösungen zu erhalten, die sie brauchen. So schaffen sie Wettbewerbsvorteile, die ihre Konkurrent:innen nur schwer kopieren können. Sie tauschen das Gefühl von Zugzwang gegen die Freiheit, wieder eigene Entscheidungen treffen zu können – ökonomisch wie ethisch.

Autor

Sebastian Bluhm

Sebastian ist ein Tech-Optimist, der Impulse gibt, wo strategische Vision und Data Science aufeinandertreffen. Die Entwicklung datengetriebener Geschäftsmodelle und Produkte ist sein Spezialgebiet.
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