Mensch, Maschine, Management

Warum KI-Einsatz den Schwerpunkt der Managementarbeit verschiebt 

Liebe Leserinnen und Leser,

der Einsatz von Künstlicher Intelligenz erfährt immer mehr Akzeptanz und entfacht zunehmend Begeisterung in der gesamten Bevölkerung. Im Privatbereich reicht der Einsatz von KI vom Liebesbrief, über die Unterstützung bei den Hausaufgaben bis zur geschliffenen Antwort an den schwer erreichbaren Vermieter. Programme wie ChatGPT übernehmen für uns die Recherche und die mechanische Denkarbeit. Und was im Kleinen funktioniert oder gut zu funktionieren scheint, lässt sich wunderbar auf die Geschäftswelt übertragen. KI ist mittlerweile überall angekommen.

In Unternehmen wird viel von der Künstlichen Intelligenz erwartet. In Gesprächen mit Führungskräften begegnet mir nun häufig die folgende Annahme:

Wenn Algorithmen Daten schneller analysieren und Muster präziser erkennen als Menschen, müssten sie auch bessere Entscheidungen treffen. Was auf den ersten Blick plausibel klingt, übersieht allerdings den grundlegenden Unterschied zwischen Analyse und Urteil.

Nahezu perfekte Analysen sind keine perfekten Urteile.

Moderne KI-Systeme können große Datenmengen auswerten, Zusammenhänge erkennen und Prognosen erstellen. In Bereichen wie Planung, Strategie oder Controlling verbessert das die Qualität von Entscheidungsgrundlagen erheblich. Doch Entscheidungen bestehen aus mehr als einer fundierten Analyse, sie enthalten immer auch ein Urteil und damit die moralische Verantwortung des Einzelnen. Und genau hier liegt der Unterschied.

Denn eine Entscheidung besteht aus zwei Komponenten: der Analyse und dem Urteil.

Die Analyse wertet Daten und Modelle aus, während das Urteil darüber entscheidet, welche Option unter den gegebenen Umständen und Risiken die sinnvollste ist. Algorithmen erkennen Muster und berechnen Wahrscheinlichkeiten, besitzen jedoch kein eigenes Problembewusstsein und tragen keine Verantwortung für die Folgen einer Entscheidung. Sie können zwar Optionen berechnen, aber nicht beurteilen, welche davon verantwortbar ist. Diese – entscheidende! – Aufgabe trägt ein Mensch.

Das zeigt sich auch dort, wo Organisationen bereits automatisierte Entscheidungen einsetzen, etwa bei Kreditprüfungen oder in der Personalvorauswahl. Solche Systeme beruhen letztlich auf Kriterien, die zuvor von Menschen festgelegt wurden.

Die Maschine entscheidet nicht über Regeln, sie führt sie aus.

Das ist ein großer Unterschied, der besonders deutlich wird, wenn man die Veränderung von Managementarbeit betrachtet. Lange Zeit bestand ein zentraler Teil der Arbeit von Führungskräften darin, Informationen zu sammeln, auszuwerten und daraus Handlungsempfehlungen abzuleiten. Ein Bereich, in dem die KI nun besonders leistungsfähig ist!

Wenn Analysen zunehmend automatisiert werden, verschiebt sich der Schwerpunkt der Managementarbeit. Der Fokus liegt dann nicht mehr in der Interpretation und Auswertung von Daten, sondern es treten tief wurzelnde Fragen in den Vordergrund wie zum Beispiel:

• Welche Annahmen stecken hinter dieser Analyse?

• Welche Risiken entstehen aus der vorgeschlagenen Option?

• Welche Entscheidung ist im Kontext der Organisation verantwortbar?
  
  

KI reduziert also nicht die Notwendigkeit von Entscheidungen, sondern sie verändert ihren Charakter. Der Schwerpunkt verschiebt sich von der Analyse zum Urteil. Damit wird eine Dimension von Management sichtbarer, die in der Diskussion über KI oft übersehen wird: Die normative Orientierung von Organisationen.

Im St. Galler Management Modell wird diese Ebene neben operativem und strategischem Management als normative Dimension beschrieben. Hier geht es um grundlegende Fragen der Orientierung, und zwar um Werte, Verantwortung und Ziele. KI kann vor allem auf der operativen und strategischen Ebene enorme Unterstützung leisten, während die normative Ebene jedoch tief menschlich bleibt. Übergeordnete Ziele und Fragen spielen beim Treffen von Entscheidungen eine zentrale Rolle.

• Passt die Entscheidung zu den Zielen, die wir als Organisation verfolgen?
• Welche Kriterien leiten unsere Entscheidungen?
• Welche Verantwortung tragen wir gegenüber Mitarbeitenden, Kunden und Gesellschaft?

Solche Fragen lassen sich nicht algorithmisch beantworten.

Je stärker Analyse automatisiert wird, desto wichtiger wird das persönliche Urteil.

In unserer Arbeit mit Führungsteams zeigt sich genau hier die zentrale Herausforderung vieler Organisationen.

Es geht nicht nur darum die Technologie wirksam einzusetzen und zu verstehen, sondern Entscheidungsfähigkeit unter neuen Bedingungen zu stärken.

Je stärker Organisationen KI einsetzen, desto wichtiger wird eine Fähigkeit, die sich nicht automatisieren lässt: Urteilskraft in der Führung. Denn es sind die Entscheidungen eines oder mehrerer echten Menschen, die den Unterschied machen.

Ihr Daniel Keller

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