Wie KI-Systeme, die Mitarbeitende selbst bauen, zu Unternehmenswissen werden

Steve Buckner beschreibt in seinem Beitrag im AI Rollout Framework einen leicht zu übersehenden Verlust, wenn ein Mitarbeiter geht: den von ihm entwickelten KI-Arbeitsablauf. In seinem Beispiel verkürzt ein Mitarbeiter die wöchentliche Berichterstattung mit KI. Die Methode wurde jedoch nicht dokumentiert, und niemand sonst weiß, wie sie funktioniert. Nach seinem Weggang kehrt das Team zur alten Arbeitsweise zurück. Die Berichte liegen zwar vor, doch das Team muss erneut herausfinden, wie die Eingaben vorbereitet wurden, welche Anweisungen das Modell erhielt und an welcher Stelle das Ergebnis korrigiert wurde.

Eric Soon betrachtet dasselbe Problem in seinem Beitrag bei Security Boulevard über Wissen, das sich in einzelnen KI-Gesprächen ansammelt. Wiederverwendbare Prompts und funktionierende Methoden sollten innerhalb einer Organisation auffindbar, bewertbar und übertragbar sein. Dafür genügt es nicht, Prompts in einem Ordner zu sammeln. Zweck, Verantwortung und Kontrolle der Methode müssen klar sein.

Der Gedanke lässt sich auch auf Automatisierungen und Agenten übertragen. Ein Mitarbeiter kann ein kleines System bauen, das die eigene Arbeit erleichtert. Mit der Zeit können andere Menschen mit dessen Ergebnissen arbeiten. Kennt das Unternehmen diese Abhängigkeit nicht, sieht es auch nicht frühzeitig, welche Arbeit stockt, wenn die Person ausfällt. Der Mitarbeiter muss nichts bewusst mitnehmen. Es genügt, dass die Methode in einem persönlichen Konto bleibt oder niemand sonst sie warten kann.

Wir kennen das vollständige Bild in unserem Unternehmen noch nicht

In dem Unternehmen, in dem ich arbeite, haben wir zentral entwickelte KI-Systeme. Wie Beschäftigte KI-Chats, Assistenten oder Agenten in ihrer eigenen Arbeit nutzen, wissen wir nicht im selben Maß. Welche Arbeit wird leichter? Welche Methode wird wiederverwendet? Unterstützt eine von einer Person entwickelte Automatisierung inzwischen auch die Arbeit anderer? Eine Bestandsaufnahme gibt es noch nicht.

Ich möchte herausfinden, in welchem Umfang das in den beiden Artikeln beschriebene Problem auf uns zutrifft. Vielleicht stoßen wir auf Methoden, die sich teilen lassen, oder Anwendungen, die nur die Arbeit einer Person etwas erleichtern. Beides sind im Moment Möglichkeiten, die wir untersuchen sollten.

Der erste Schritt, den ich morgen beginnen möchte, besteht darin, herauszufinden, wie Kolleginnen und Kollegen KI tatsächlich einsetzen, und eine Bestandsaufnahme zu erstellen. Ich möchte die genutzten KI-Chats, Arbeitsabläufe, Automatisierungen und Agenten sichtbar machen. Gemeinsame Bewertung, klare Zuständigkeiten und eine geregelte Übergabe gehören in eine spätere Phase, nachdem wir dieses Bild gesehen haben. Diesen Plan habe ich noch nicht umgesetzt. Die ersten Antworten können die nächsten Schritte verändern.

Erste Phase: freiwillige Umfrage und Nutzungsinventar

Ich plane, allen Kollegen eine kurze Umfrage zu schicken, an der sie freiwillig teilnehmen können. Zuerst frage ich nach der Arbeit, dann nach dem Namen des Werkzeugs. Die Antwort „Ich nutze ChatGPT“ kann bedeuten, dass jemand gelegentlich E-Mails überarbeitet oder jede Woche denselben Bericht vorbereitet.

Die Einleitung muss den Zweck erklären: Wir wollen Methoden verstehen, die die Arbeit erleichtern, Beispiele finden, die sich teilen lassen, und Arbeit erkennen, die an einer Person hängt. Sie wird außerdem festhalten, dass die Teilnahme freiwillig ist, wer die Antworten sieht und wie wir sie später auswerten wollen.

Für die erste Umfrage plane ich diese sechs Fragen:

1. Bei welchem Teil Ihrer Arbeit nutzen Sie KI? Wenn Sie sie nicht einsetzen, können Sie auch das angeben.
2. Welches Werkzeug nutzen Sie? Einen fertigen Chat, einen Prompt oder Assistenten, den Sie wiederverwenden, eine selbst gebaute Automatisierung oder einen Agenten?
3. Wie häufig hilft diese Methode, und wer nutzt die Ergebnisse?
4. Läuft das Werkzeug in Ihrem persönlichen Konto oder in einem Unternehmenskonto? Mit welchen Arten von Informationen arbeitet es grundsätzlich?
5. Wie würden Sie die Arbeit erledigen, wenn Sie es morgen nicht nutzen könnten? Könnte jemand anderes dieselbe Methode verwenden, wenn Sie nicht da wären?
6. Möchten Sie anhand eines geeigneten Beispiels zeigen, wie diese Methode funktioniert? Gibt es etwas, das das Teilen oder Dokumentieren erschwert?

Die Teilnehmenden müssen weder technische Begriffe kennen noch das gesamte System erklären. Es genügt, die Arbeit in einigen Sätzen zu beschreiben. Auch ein regelmäßig genutzter Chat kann es wert sein, genannt zu werden. Ich möchte die Umfrage nicht als Formular darstellen, das nur Menschen ausfüllen, die eine Automatisierung oder einen Agenten gebaut haben.

Ich werde weder Chatverläufe noch Passwörter oder echte Kundendaten abfragen. Die Aussage „Ich fasse Kundengespräche zusammen“ genügt in dieser ersten Phase, um die Arbeit zu verstehen. Das Gespräch selbst muss nicht in das Formular hochgeladen werden. Wer möchte, kann für die Bewertungsphase nach der Bestandsaufnahme später ein Beispiel vorbereiten, das sich vorführen und teilen lässt, das sich teilen lässt.

Wenn ein Team nicht auf eine freiwillige Umfrage antwortet, können wir nicht annehmen, dass es keine KI nutzt. Manche Menschen halten ihre Nutzung vielleicht nicht für berichtenswert, andere zögern mit dem Teilen. Deshalb behandle ich die Antworten als erste Erkundung und halte fest, wo uns weiterhin Informationen fehlen. Antworten wie „Das spart viel Zeit“ sind in dieser Phase die Einschätzung eines Mitarbeiters. Wir werden sie nicht als gemessenes Produktivitätsergebnis darstellen.

Ich werde die Antworten in einem bestehenden gemeinsamen Dokument oder einer Tabelle sammeln. Erkennbar sein muss, wer welche Arbeit mit welchem Werkzeug erledigt und in welchem Umfeld sie genutzt wird. Die erste Erfassung umfasst gemeldete Anwendungsfälle von einer persönlichen Hilfe bis zu einer Automatisierung, die ein Team betrifft. Eine Methode in das Inventar aufzunehmen bedeutet nicht, dass wir sie freigegeben haben oder sie für die gemeinsame Nutzung bereit ist.

Nach dem ersten Schritt möchte ich klarer sehen, wer was nutzt, mit welcher Arbeit diese Nutzungen verbunden sind und wo uns weitere Informationen fehlen. Es ist auch möglich, dass nur wenige Beispiele für eine gemeinsame Nutzung geeignet sind. Deshalb werde ich nicht vorab eine große Plattform oder ein ausführliches Regelwerk für jede Nutzung auswählen. Zuerst müssen wir verstehen, was wir haben.

Nach der Bestandsaufnahme folgt eine Bewertungs- und Lösungsphase. Sie wird genauer auf die KI-Abhängigkeit des Unternehmens und auf Wissen eingehen, das sich bei Mitarbeitern sammelt, die die Arbeit kennen. Dann möchte ich prüfen, welche Nutzungen bewertet, klar zugeordnet oder übergeben werden müssen. Diese nächste Phase können wir in einem separaten Beitrag beschreiben, wenn erste Erkenntnisse vorliegen.