Technokrat oder Beziehungsmanager?
Die fünf Typen einer KI-Führungskraft
Foto: Scharfsinn - shutterstock.com
Zwar ist die Mehrheit der deutschen Unternehmen laut neuster Umfragen des Digitalverbandes Bitkom davon überzeugt, dass künstliche Intelligenzkünstliche Intelligenz bald die Zukunftstechnologie Nummer eins werden wird. Aber nur 15 Prozent setzen sie überhaupt erst ein. Das heißt, außerhalb des angestammten Forschungsumfeldes gibt es noch wenig Erfahrung darüber, welche Managementfähigkeiten es überhaupt braucht, um mit Hilfe von künstlicher Intelligenz Produktivitätsgewinne einzufahren oder neue Produktinnovationen zu entwickeln. Alles zu Künstliche Intelligenz auf CIO.de
Bisher blockierten die Vorstellungen von hohen Umsetzungskosten sowie fehlenden KI-Infrastrukturen und Knowhow-Mangel den Tatendrang vieler Manager. Was viele noch nicht realisieren: Aus ersten konkreten Anwendungsfeldern, in denen generative KI zum Einsatz kommt, lassen sich bereits notwendige KI-Kompetenzen für FührungskräfteFührungskräfte ableiten. Alles zu Führung auf CIO.de
Zuerst Befragung der Führungskräfte
Von diesem Gedanken haben sich auch das hessische Zentrum für künstliche Intelligenz und die Headhunter von digital leaders advisory leiten lassen und eine gemeinsame Befragung unter Führungskräften gestartet. Sie wollten herausfinden, wie genau die Kernkompetenzen von Führungskräften aus ganz unterschiedlichen Branchen aussehen, die KI-Projekte im eigenen Unternehmen begleiten. Dabei ging es keineswegs nur um die technische Fitness der Manager, sondern auch um Fähigkeiten im Kontext der Identifikation erster Use Cases, der Berücksichtigung ethischer Aspekte oder der Risikominimierung.
Herausgekommen sind fünf Management-Typen mit KI-relevanten Kompetenzschwerpunkten.
Der KI-Relations-Manager
Diese Führungskraft fungiert als eine Art "Strippenzieher", da sie Wirtschaft und Technologie zusammenbringt und sich als Schnittstelle zwischen den unterschiedlichen Stakeholder-Interessen versteht. Konkret ist es ihre Aufgabe, dass die Business- und die IT-Seite sich zum KI-Projekt verständigen können, ihre jeweiligen Interessen gehört und reflektiert werden. Das bedingt allerdings auch, dass der Relations Manager sowohl über fundierte fachliche Kenntnisse zu KI-Modellen als auch über Projektmanagementfähigkeiten verfügen sollte.
Er muss die InnovationInnovation, die mittels der eingesetzten KI angestrebt wird, den eigenen Mitarbeitenden auf unterschiedlichen Unternehmensebene ebenso gut vermitteln können, wie potenziellen externen Partnern und Kunden. Diese Fähigkeiten findet man meist bei Gründern, die bereits ein Start-up aufgebaut haben und diese Erfahrungen mit diesem Beziehungsaufbau mitbringen. Alles zu Innovation auf CIO.de
Der KI-Rainmaker
Wie es der Name schon vermuten lässt, besteht die Kernaufgabe des Rainmakers darin, Bestehendes in Frage zu stellen, sowie die Geschäftsleitung und auch die Mitarbeitenden, bezogen auf ihre Arbeitsabläufe, aus der Komfortzone zu holen. Diese Führungskraft begreift den Einsatz von KI-Modellen als zentralen Innovationstreiber für veränderte Arbeitsweisen oder Geschäftsprozesse. Der Rainmaker legt den Finger auf die echten Schmerzpunkte im Unternehmen, um einen KI-basierten Transformationsprozess in Gang zu setzen.
Da geht es meist um Kostenreduktion, verbesserte Geschwindigkeit bisheriger Prozesse, Optimierung von geschäftlichen Abläufen oder auch das Abschaffen von kostenintensiven Arbeitsroutinen, die sich über die vergangenen Jahre eingeschliffen haben. Diese Führungskraft verfügt meist über eine naturwissenschaftliche Qualifikation, aber auch über langjährige Erfahrungen mit Change- und Transformationsprojekten.
Der KI-Ingenieur
Diese Führungskräfte sind die Wächter des Deployments. Aufgrund ihrer fachlichen Ausbildung im Bereich Informatik sowie Machine-Learning, sind sie in der Lage, den Innovationssprung, mittels der geplanten KI-Strategie zu beurteilen. Sie kümmern sich darüber hinaus vor allem um den gesamten Roll-out sowie die Ressourcenplanung bei der Umsetzung. Sie erstellen beispielsweise den für die Entwicklung der KI-Algorithmen notwendigen physikalischen Entwurf, wonach die Technologie-Ressourcen nach einer bestimmten Roadmap verteilt werden. Der KI-Ingenieur ist meist in Unternehmen zu finden, die bereits Erfahrungen mit der Umsetzung von KI-Projekten haben.
Der KI-Evangelist
Diese Führungskräfte verfügen über das Höchstmaß an Wissen über das Zusammenspiel von KI-Modellen, Informatik und Datenwissenschaften. Sie kennen aktuelle Forschungsergebnisse und haben ihre Ausbildung meist an weltweit bekannten KI-Kaderschmieden absolviert. Diese Personen haben sich bereits ein hohes Renommée erarbeitet, da sie den Transfer zwischen Wirtschaft und Wissenschaft in puncto Fortschritte beim Einsatz von KI-Modellen maßgeblich mit prägen.
Renommierte Wissenschaftler, Forscher und Praktiker wie Yann LeCun oder Feiyu Xu von Nyonic gehören zu diesen Pionieren. Ihre Einblicke in die KI-Welt von morgen liefern vielen Unternehmen gute Erkenntnisse darüber, welche Entscheidungen bei der Neuausrichtung ihres Geschäfts getroffen werden müssen. Diese Evangelisten sind meist in Großkonzernen angestellt oder aber gründen ihr eigenes Start-up.
Der KI-Ethiker
Die Ethiker unter den Führungskräften kümmern sich nicht um die Aggregation und Verwertung von Millionen von Daten, sondern darum, ob diese datenschutzrechtlichen und ethischen Anforderungen entsprechen. Ihr Ziel ist es, die Reputation des Unternehmens sowie den Unternehmenswert zu schützen. Daher kümmern sie sich maßgeblich darum, dass Diskriminierung durch Daten verhindert wird, oder aber regulatorische Vorgaben eingehalten werden.
Ihre Tätigkeit steht damit häufig im krassen Widerspruch zum rein technischen Vorgehen, wenn es um die Einbindung von KI geht. Denn sie hinterfragt die Vertrauenswürdigkeit der KI, wenn es um das Training entsprechender Datensätze geht. Schließlich nutzen Unternehmen diese Technologie, um ihre Handlungen und Entscheidungsprozesse davon abzuleiten.
Um dieser Aufgabe gerecht zu werden benötigt der KI-Ethiker ein umfassendes Basiswissen im Bereich der Regulatorik, er sollte sich aber auch sehr gut damit auskennen, wie es um die datenbasierte Leistungsfähigkeit heutiger KI-Modelle aussieht. Gute Kommunikationsfähigkeiten verstehen sich fast von selbst, da durch seinen Beitrag jeder Mitarbeitende ein Bewusstsein dafür entwickeln sollte, ethisch verantwortlich mit Daten und KI-basierten Erkenntnissen umzugehen.
KI-Projekte sind eine Teamleistung
Um in der Praxis nicht an unrealistischen Anforderungen bei der Suche nach diesen Spezialisten zu scheitern, sollten sich Entscheider klar darüber werden, dass die beschriebenen Kernkompetenzen schwerlich bei einer einzigen Person zu finden sein werden. Denn die Umsetzung von KI-Projekten ist eine Teamaufgabe, bei der es auf die richtige interdisziplinäre Mischung an Qualifikationen und Fähigkeiten ankommt.
Ähnlich gestaltete sich vor einigen Jahren die Suche nach einem Chief Digital Officer, dem man schnell die Verantwortung für die gesamte Digitalisierung zugeschrieben hatte. Das funktioniert nicht. Vielmehr ist die Arbeit mit generativer KI eine koordinierte Teamleistung, bei der Fachleute aus einzelnen Spezialbereichen eng zusammenarbeiten.
Lesen Sie auch