4 Gründe, warum KI Ihr Unternehmen nicht produktiver macht, und 3 Möglichkeiten, dies zu ändern

Im Juli 2024 veröffentlichte Upwork einen Bericht mit einer alarmierenden Beobachtung:

47% der Beschäftigten, die KI nutzen, geben an, keine Ahnung zu haben, wie sie die von ihren Arbeitgebern erwarteten Produktivitätssteigerungen erreichen können, und 77% sagen, dass diese Tools ihre Produktivität tatsächlich verringert und ihre Arbeitsbelastung erhöht haben.

Offenbar reicht es nicht aus, Mitarbeiter ChatGPT nutzen zu lassen, um die Produktivität zu steigern, und es gibt eine große Qualifikationslücke zwischen denen, die mit KI produktiver wurden, und allen anderen.

Gleichzeitig sagt der [CEO von Walmart, Doug McMillon] (https://www.marketwatch.com/livecoverage/walmart-earnings-results-sales-spending-revenue-q2/card/how-w Walmart-is-using-ai-to-improve-its-business-and-save-money-jKnoms0hQMfWO4eZ8ckm) sagt, dass sich ihre Produktivität mithilfe von KI um das 100-fache verbessert hat:

Ohne den Einsatz generativer KI hätte diese Arbeit fast das Hundertfache der derzeitigen Mitarbeiterzahl erfordert, um in der gleichen Zeit abgeschlossen zu werden. Und für Mitarbeiter, die Online-Bestellungen kommissionieren, ist es hilfreich, ihnen hochwertige Bilder von Produktverpackungen zu zeigen, damit sie schnell finden, wonach sie suchen.

Wie ist das möglich? Warum haben einige Unternehmen Schwierigkeiten mit KI, während andere sie zur Steigerung der Produktivität nutzen?

Warum sind Mitarbeiter weniger produktiv, wenn sie KI nutzen?

Im Upwork-Bericht lesen wir:

Fast die Hälfte (47%) der Arbeitnehmer, die KI nutzen, gibt an, keine Ahnung zu haben, wie sie die von ihren Arbeitgebern erwarteten Produktivitätssteigerungen erreichen können. Mehr als drei Viertel (77%) geben an, dass KI-Tools ihre Produktivität verringert und ihre Arbeitsbelastung in mindestens einer Hinsicht erhöht haben. So gaben die Umfrageteilnehmer beispielsweise an, dass sie mehr Zeit mit der Überprüfung oder Moderation von KI-generierten Inhalten verbringen (39%) und mehr Zeit in das Erlernen der Nutzung dieser Tools investieren (23%) (…)

Nicht zu wissen, wie man das erwartete Ergebnis erzielt, zeigt deutlich, dass das Problem auf unzureichende Kenntnisse zurückzuführen ist und nicht auf Faulheit oder Böswilligkeit. Es handelt sich um ein allgemeines Problem der Computerkenntnisse. Die Verwendung von Software kann schwierig sein, insbesondere bei einer neuen Softwarekategorie. Hat jemand schon einmal KI-Chatbots verwendet?

Was die zusätzliche Arbeitsbelastung und die geringere Produktivität angeht, so wette ich, dass die Leute irgendwann dasselbe über Excel gesagt haben. In meiner IT-Karriere habe ich gesehen, wie Leute die Taschenrechner-App auf ihren Handys benutzt haben, um ein Ergebnis zu erhalten, das sie in eine Excel-Zelle eingegeben haben, anstatt die integrierten Funktionen von Excel zu verwenden.

Im Falle eines Excel-Missbrauchs ist zweifellos der Mitarbeiter schuld. Schließlich wird an öffentlichen Schulen seit mindestens den 1990er Jahren der Umgang mit Tabellenkalkulationen gelehrt. Allerdings wird der Umgang mit KI noch nicht gelehrt, und selbst wenn, würden Sie warten, bis eine neue Generation von Arbeitnehmern ihren Abschluss macht?

Keine angemessene Schulung im Umgang mit KI

Wenn Ihre Mitarbeiter nicht wissen, wie man KI einsetzt, sollten Sie sie schulen. Es ist ineffizient, darauf zu warten, dass sie die erforderlichen Fähigkeiten in ihrer Freizeit erlernen. Die meisten von ihnen werden es nie tun.

Die von Upwork befragten Führungskräfte haben die Folgen fehlender KI-bezogener Fähigkeiten richtig erkannt, ohne jedoch die zugrunde liegende Ursache zu ermitteln, und die Schuld auf die Mitarbeiter geschoben:

Jeder zweite Manager in Unternehmen, die KI einsetzen, glaubt, dass sein Unternehmen hinter der Konkurrenz zurückbleibt (51%) und dass die Gesamtproduktivität seiner Belegschaft aufgrund mangelnder Fähigkeiten und Akzeptanz der Mitarbeiter stagniert (50%).

Wenn eine Fabrik eine neue Maschine kauft, werfen die Manager dann ein Handbuch auf die Schoß der Mitarbeiter und lassen sie durch praktische Anwendung lernen, in der Hoffnung, dass die Maschine nicht zu viele Finger abschneidet? Im Allgemeinen kommt es nur in Fabriken zu einer solchen Vernachlässigung der Mitarbeiterschulung, die mit anderen Fabriken konkurrieren, indem sie die billigsten Lieferanten sind. Es geht um Genauigkeit in großen Mengen. Wenn Sie genug Produkte herstellen, werden einige davon gut genug sein. Ebenso werden einige Mitarbeiter produktiver sein, wenn Sie alle KI nutzen lassen. Uns war nicht klar, dass die Einführung von KI wie der Kauf einer neuen Maschine in einer Fabrik ist.

Erwartungen stimmen nicht mit KI-Fähigkeiten überein

KI ist kein magisches Werkzeug. Die Leute sehen coole Demos, bei denen KI E-Mails schreibt, Spiele oder Apps erstellt, und wollen, dass KI dasselbe für sie tut. Die Demo ist wie ein Instagram-Foto eines Influencers. Die Influencer machen 30 Fotos und posten das beste. Die Macher der Demo probieren ein Dutzend Ideen aus und zeigen Ihnen die beste.

Außerdem extrapolieren wir viel zu viel. Manche Menschen sehen ein KI-Modell, das Code für das Snake-Spiel schreibt, und schließen daraus, dass dasselbe Modell eine ERP-Anwendung codieren kann, wenn man die KI mit einer Eingabeaufforderung aus drei Sätzen anweist.

Das Gleiche passiert, wenn man sich Demos von KI-Systemen ansieht, die für das Marketing eingesetzt werden. Die automatische Generierung von Hunderten personalisierter Kalt-E-Mails sieht nach einer attraktiven Verkaufsstrategie aus, bis man feststellt, dass die einzige eingesetzte KI-Personalisierung darin bestand, den Firmennamen zu schreiben und das Produkt zu erwähnen, das gerade auf der Website beworben wird. Wird es sich verkaufen? Natürlich. Solange man das “Zahlenspiel” spielt und genügend Nachrichten verschickt. Wird es rentabel sein? Wird es Vertrauen und eine dauerhafte Geschäftsbeziehung zu den Kunden aufbauen? Bisher neigen die Entwickler von KI-Systemen für das Marketing dazu, diese Fragen zu ignorieren.

Erwartungen stimmen nicht mit den Fähigkeiten der Mitarbeiter überein

Ein KI-gestützter, von Menschen geleiteter Prozess ist der richtige Ansatz, aber nicht viele Menschen wissen, wie man ihn umsetzt. Schlimmer noch: Die Mitarbeiter kommunizieren nicht, dass Schulungen erforderlich sind, und das Management hat keine Ahnung von der tatsächlichen Leistung. Laut dem Upwork-Bericht

37% der Führungskräfte in Unternehmen, die KI einsetzen, gaben an, dass ihre Belegschaft “hochqualifiziert” und mit diesen Tools vertraut ist, aber nur 17% der Mitarbeiter gaben tatsächlich dieses Qualifikations- und Komfortniveau an. 38% der Mitarbeiter gaben sogar an, dass sie sich überfordert fühlen, KI bei der Arbeit einsetzen zu müssen.

Angestellte, die sich nicht trauen zu sagen, dass sie Probleme haben, eine Aufgabe zu erledigen, und eine Schulung benötigen, sind vielleicht ein Problem, das eher mit der Unternehmenskultur als mit den Fähigkeiten der Mitarbeiter zusammenhängt, aber 83% der Mitarbeiter, die das Gefühl haben, dass es ihnen an KI-Kenntnissen mangelt, ist etwas, das wir nicht ignorieren können.

Die Behebung der KI-Qualifikationslücke ist eine Aufgabe für das Management. Menschen, die bereits überfordert sind, werden keine Lösung finden. Sie könnten beschließen, die Nutzung von KI einzustellen, und Ihr Unternehmen wird noch weiter hinter denen zurückfallen, die KI effizient einsetzen. Möglicherweise müssen Sie ihnen einen Online-Kurs kaufen oder einen externen Berater beauftragen, der sie unterrichtet. Vielleicht haben Sie bereits einen Mitarbeiter, der besser mit KI umgehen kann als alle anderen und andere schulen kann. Aber stellen Sie zunächst sicher, dass der Mitarbeiter zumindest ein guter Lehrer ist. Nichts ist schlimmer als ein schlechter Lehrer, der etwas erklärt, das man ohnehin schon schwer versteht.

Skepsis gegenüber KI

Wenn eine Person nicht weiß, wie man KI richtig einsetzt, muss sie ihr Ego irgendwie schützen. Sie haben KI ausprobiert. Sie haben eine hochspezifische Frage eingegeben, und ChatGPT hat einen Fehler gemacht; daher ist KI nutzlos. Ist Google nutzlos, weil es unter den relevanten Ergebnissen Seiten anzeigt, die die Frage nicht beantworten?

Leider wurde ChatGPT zum Synonym für KI. Es ist nicht das einzige Tool und sicherlich nicht das beste Tool für alles. Ein Teil der KI-Kompetenzlücke ist ein Mangel an Wissen über Dinge wie Perplexity oder Microsoft Copilot für Bing. Die Leute wissen nicht, dass sie diese anstelle von ChatGPT verwenden sollten, wenn sie genaue Informationen auf der Grundlage von Web-Recherchen benötigen. Für Programmierer zeigt sich die Lücke am deutlichsten, wenn sie das Anthropic Claude-Modell oder Cursor’s Copilot++ ignorieren und ChatGPT und Github Copilot für alles verwenden.

Natürlich halluziniert KI oder ignoriert Teile der Eingabeaufforderung, aber das bedeutet nicht, dass sie nicht funktioniert. Für mich hat das Herumkritisieren an den Halluzinationen von KI die gleiche Wirkung wie das Zeigen eines Bildes von einer brennenden Windkraftanlage und das Argument, dass auch Windkraftanlagen die Umwelt verschmutzen können.

Wir können Halluzinationen begrenzen, indem wir zuerst eine Suche der alten Schule durchführen, der KI Quellinformationen geben und sie bitten, die Antwort auf der Grundlage des bereitgestellten Kontexts zu erstellen (wie es Perplexity tut). Wir können sicherstellen, dass die KI keinen Teil der Eingabeaufforderung überspringt, indem wir die Aufgabe in separate Anforderungen aufteilen, die einzeln ausgeführt werden.

Wie man KI einsetzt, um die Produktivität des Unternehmens zu steigern

In dem oben genannten Bericht bietet Upwork keine vernünftige Lösung an. Sie sind ein Marktplatz für Freiberufler, also schlagen sie natürlich vor, Freiberufler einzustellen, die besser mit KI umgehen können als Ihre Vollzeitmitarbeiter. Outsourcing statt Weiterbildung? Upwork liegt falsch.

Die Hilfe von Freiberuflern kann eine kurzfristige Lösung sein, aber was ist mit all den Mitarbeitern, die Sie bereits eingestellt haben? Werden Sie sie entlassen, weil sie nicht wissen, wie man KI einsetzt? Ihre Mitarbeiter benötigen Schulungen, in denen ihnen gezeigt wird, wie sie KI für die täglich anfallenden Aufgaben einsetzen können, und zwar anhand von Beispielen, die für ihre Position relevant sind.

Jeder sollte an einer Schulung für Prompt Engineering teilnehmen

Jeder sollte an einer Schulung für Prompt Engineering teilnehmen. Ohne eine Schulung für Prompt Engineering verlassen sich die Menschen auf Tricks, die sie von Kollegen gehört haben, auf die sie zufällig auf LinkedIn gestoßen sind oder die sie in einem TikTok-Clip gesehen haben.

Neue Versionen von KI-Modellen sind zwar nachsichtiger gegenüber Eingabeaufforderungen im Konversationsstil, aber es gibt nichts Besseres, als ein paar grundlegende Techniken der Eingabeaufforderungsentwicklung zu erlernen, wie z. B. kontextbezogenes Lernen (ein ausgefallener Name für das Geben von KI-Beispielen für Fragen und Antworten), Kettendenken oder die Elemente einer effektiven Eingabeaufforderung.

Während der Grundschulung sollten die Mitarbeiter auch etwas über andere vorhandene KI-Tools lernen. Es ist wichtig, ihnen klarzumachen, dass ChatGPT kein Ersatz für Google ist und dass es bereits KI-gestützte Suchmaschinen gibt. Erklären Sie ihnen auch, dass KI-Suchmaschinen keine Chatbots sind, sodass sie einfach eingeben sollten, wonach sie suchen, anstatt zu versuchen, sich mit Perplexity zu unterhalten.

Wenn Sie nicht für Kurse bezahlen möchten, senden Sie ihnen zumindest einen Link zu meinem Prompt Engineering Guide. Denken Sie jedoch daran, dass die meisten Mitarbeiter den Artikel nicht einmal lesen werden, wenn sie zum ersten Mal einen Link erhalten. Senden Sie ihn ein paar Mal und geben Sie ihnen Zeit.

Programmierern den Umgang mit Copilot-ähnlichen Tools beibringen

Anfang des Jahres habe ich auf Twitter einen seltsamen Trend beobachtet. Wenn man Programmierer war, war es in Mode, sich über Github Copilot zu beschweren oder zu behaupten, dass man durch KI langsamer arbeitet. Ich fragte mich, ob es sich dabei um eine Art Tugendzeichen oder Angeberei handelte (so etwas wie: “Schaut her, ich arbeite an so komplexen Dingen, dass mir KI bei nichts helfen kann”) und ich verstehe diesen Trend immer noch nicht. Vor allem, weil Github Copilot und später Cursor.sh mich viel schneller und zufriedener mit meiner Arbeit gemacht haben (hauptsächlich, weil ich die langweiligen Teile des Codes nicht mehr tippen muss).

Mir wurde erzählt, dass sich in den 1990er Jahren, als Front-End-Entwickler noch Webmaster genannt wurden, einige Programmierer weigerten, IDEs zu verwenden, weil “ein echter Programmierer” Code in einem Texteditor ohne Code-Hervorhebung schreibt. Heute wissen wir, dass dies eine absurde Aussage ist, aber es gibt immer noch bewährte Techniken wie testgetriebene Entwicklung oder domänengetriebenes Design, die einige Programmierer vernachlässigen. Jetzt vernachlässigen sie auch KI. Wie Rachel Woods sagt:

Manche Menschen haben Angst zuzugeben, dass ihre Arbeit wie eine Tretmühle aussieht. Und dass der Einsatz von KI sie tatsächlich zwingen würde, auszusteigen.

Wenn man die Ausbildung von Programmierern organisiert, muss man sich auf diejenigen konzentrieren, die aus der “Tretmühle” aussteigen wollen. Einige Programmierer lehnen jede Idee ab, die sie dazu zwingt, ihre Arbeitsweise zu ändern. Zum Beispiel ist es kontraproduktiv, Programmierer davon zu überzeugen, nach der Implementierung Tests zu schreiben, wenn man einen Workshop zur testgetriebenen Entwicklung anbietet. Stattdessen konzentriert man sich auf diejenigen, die lernen wollen, und macht sie zu Befürwortern der Veränderung.

Ebenso sollte sich die KI-Schulung von Programmierern darauf konzentrieren, zu erfahren, wie KI ihren Arbeitsalltag verändert, anstatt sie zu überzeugen. Führen Sie zunächst die sofortige Ingenieurschulung durch. Wie gesagt, jeder sollte daran teilnehmen. Zeigen Sie den Programmierern dann, wie sie ihre Arbeit planen und Aufgaben mithilfe von Copilot-ähnlichen Tools aufteilen können. Machen Sie sie mit der Anpassung des KI-generierten Codes vertraut. Sie sollten nicht erwarten, dass der Code jedes Mal perfekt ist. Und bitte nehmen Sie testgetriebene Entwicklung in die Workshop-Themen auf, aber behaupten Sie nicht, dass KI Tests generieren kann. Es gibt eine bessere Möglichkeit, TDD mit KI zu machen.

KI-Automatisierung statt Chatbots verwenden

KI (wie jede Automatisierung) funktioniert am besten, wenn die Menschen sie nicht bemerken.

Brauchen Sie wirklich einen Chatbot? Was wäre, wenn der Bericht mit den Daten, die Ihre Mitarbeiter benötigen, von KI generiert, ihnen aber als Dashboard bereitgestellt würde? Was wäre, wenn die Aktionspunkte automatisch zu ihren To-do-Listen hinzugefügt würden, anstatt dass jemand eine E-Mail oder ein Tool zur Zusammenfassung von Besprechungsprotokollen öffnen müsste? Was wäre, wenn KI verwendet würde, um online relevante Informationen über den potenziellen Kunden zu finden, der Ihrem CRM hinzugefügt wurde, anstatt KI zu verwenden, um eine E-Mail zu generieren?

Natürlich kann KI noch viel mehr. Sie können reversible Entscheidungen mit geringem Risiko automatisieren, wie z. B. das Weiterleiten einer E-Mail an die richtige Person oder Abteilung. Sie können KI verwenden, um ähnliche Supportfälle aus der Vergangenheit zu finden und eine Antwort an den Kunden zu verfassen (aber senden Sie die Antwort nicht automatisch, bevor ein Mensch den Text überprüft hat). KI kann Daten automatisch analysieren und Informationen über neue Trends oder erkannte Anomalien senden. Beispielsweise kann eine KI-basierte Datenanalyse Sie warnen, wenn sich Kunden in den Online-Bewertungen Ihres Unternehmens wiederholt über ein neues Problem beschweren.

Jeder Geschäftsprozess kann von Automatisierung profitieren. Einige können vollständig automatisiert werden, bei anderen können Sie zumindest einige der Aufgaben automatisieren. Aber Sie brauchen einen Prozess. Sie können kein Chaos oder die Praxis, das zu tun, worauf Menschen gerade Lust haben, automatisieren.

Glücklicherweise ist das Geschäft fraktal, und das Chaos hat Teile, die einem Prozess ähneln. Zum Beispiel: “Wir überprüfen nicht immer die Online-Bewertungen über die neuen Kunden, aber wenn wir es tun, schauen wir uns diese drei Websites an und prüfen, ob sich jemand über verspätete Zahlungen beschwert”, ist ein Prozess.

Wie ich in dem Artikel über die Probleme, mit denen Sie während einer KI-Transformation konfrontiert werden geschrieben habe, fangen Sie klein an, suchen Sie nach Ideen für die Automatisierung und bewahren Sie Ruhe. Wir stehen noch am Anfang. Ihre Konkurrenz lässt Sie nicht zurück. Jeder, der das behauptet, versucht, Ihnen einen überteuerten Online-Kurs zu verkaufen.

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