Wessen Zeit spart KI?

Die durch KI eingesparte Zeit ist noch nicht wertvoll.

Wohin Sie diese Zeit reinvestieren, ist das eigentliche Ergebnis Ihrer KI-Strategie.

Wipro veröffentlichte diese Woche eine bemerkenswerte Zahl. Laut dem CTO des Unternehmens haben KI-Anwendungen Kapazitäten freigesetzt, die der Produktivität von 20.000 Mitarbeitern entsprechen.

Wenn wir diesen Satz hören, kommt uns natürlich dieselbe Frage in den Sinn: Bedeutet das, dass 20.000 Menschen ihre Arbeitsplätze verlieren werden?

Wipros Antwort lautet Nein. Das Unternehmen erklärt, diese Kapazitäten würden intern umstrukturiert; derselbe Ingenieur könne eine Gruppe von KI-Agenten leiten, in andere Projekte wechseln oder für eine neue Rolle geschult werden. Bei dem Unternehmen mit 243.000 Mitarbeitern haben bereits über 100.000 eine fortgeschrittene KI-Schulung und -Zertifizierung erhalten.

Die Methodik zur Ermittlung dieser Zahlen und die wirtschaftlichen Auswirkungen der Neuausrichtung sind uns noch nicht bekannt. Daher sollte die Unternehmensmitteilung nicht als unabhängig verifizierte Produktivitätsberechnung betrachtet werden.

Der Fall wirft jedoch eine entscheidende Managementfrage auf.

Wenn KI uns Zeit spart, wohin verschwindet diese Zeit?

Viele Unternehmen messen den Erfolg von KI heute anhand der Nutzungsrate, der generierten Inhalte oder der geschätzten Zeitersparnis. Wir sagen: Wenn ein Mitarbeiter einen Bericht in dreißig statt drei Minuten fertigstellt, werden zweieinhalb Stunden eingespart.

Doch oft wissen wir nicht, was nach diesen zweieinhalb Stunden geschah.

Wurde ein neues Kundenproblem bearbeitet? Wurde ein besseres Produkt entwickelt? Hat ein Mitarbeiter eine neue Fähigkeit erworben? Wurde ein Risiko frühzeitig erkannt? Oder wurde die eingesparte Zeit stillschweigend durch mehr Meetings, E-Mails und wenig wertvolle Arbeit wieder aufgebraucht?

Hier beginnt der Unterschied zwischen KI-Effizienz und KI-Wert.

Effizienz bedeutet, eine Aufgabe mit weniger Ressourcen zu erledigen. Wertschöpfung hingegen entsteht, wenn die freigewordenen Ressourcen genutzt werden, um ein bedeutenderes Ergebnis für das Unternehmen zu erzielen.

Dieser Übergang geschieht nicht spontan.

Die erworbenen Kapazitäten können auf drei Arten genutzt werden: Sie können in den täglichen Betrieb integriert, zur Kostenreduzierung genutzt oder in Kundenbetreuung, Wachstum, Innovation, Qualität, Risikomanagement und neue Kompetenzen reinvestiert werden.

Keine dieser Optionen ist in jeder Situation automatisch richtig oder falsch. Für ein Unternehmen unter finanziellem Druck mag es rational sein, in einigen Bereichen Kosten zu senken. Dies jedoch zur Standardlösung für die gesamte Organisation zu machen, könnte bedeuten, die Kapazitäten von morgen für kurzfristige Produktivitätsgewinne zu opfern.

Die am 9. September veröffentlichte Analyse von Gartner enthält eine deutliche Warnung. Das Unternehmen prognostiziert, dass 30 % der aufgrund von KI entlassenen Mitarbeiter bis 2029 wieder eingestellt werden müssen, oft zu höheren Kosten.

Der Grund dafür ist nicht nur, dass die Arbeitsplätze nicht zurückkehren; vielmehr schwächen frühe und tiefgreifende Umbrüche den Talentpool, das organisatorische Gedächtnis und die Entwicklungskette, die neue Rollen für die Zukunft hervorbringt.

Gartners zweite Prognose ist noch strategischer: Bis 2027 könnten 75 % der Unternehmen, die Produktivitätsgewinne durch KI in erster Linie als Kosteneinsparungen betrachten, von Wettbewerbern überholt werden, die diese Gewinne aggressiv in Innovation, Modernisierung und Kompetenzentwicklung reinvestieren.

Dies sind keine tatsächlichen Ergebnisse, sondern Prognosen. Sie zeigen jedoch deutlich, dass die Entscheidungen, die Führungskräfte heute treffen, zwei unterschiedliche Zukünfte hervorbringen können.

Zukünftig wird KI die heutigen Arbeitsplätze verbilligen.

Zukünftig wird KI die menschlichen Fähigkeiten freisetzen, um Arbeiten zu erledigen, die das Unternehmen zuvor nicht ausführen konnte.

Ich glaube, der eigentliche Wettbewerbsvorteil wird sich hier zeigen.

Denn auch Wettbewerber haben Zugriff auf dieselben Modelle. Sie können denselben Copiloten kaufen, denselben Agenten installieren und einen ähnlichen Prozess automatisieren.

Doch die Umwandlung dieser freigesetzten Kapazität in Kundeneinblicke, neue Umsätze, schnellere Innovationen oder eine verbesserte Entscheidungsqualität hat nichts mit dem Erwerb von Technologie zu tun, sondern mit Managementkompetenz.

Eine aktuelle Studie aus Deutschland verdeutlicht die Schwierigkeiten. In einer repräsentativen Untersuchung von 1.134 Betrieben in Thüringen gaben 17 % der Unternehmen an, KI einzusetzen. Allerdings bietet nur etwa ein Drittel dieser Unternehmen ihren Mitarbeitern KI-Schulungen an; und nur etwa ein Viertel hat Nutzungsrichtlinien festgelegt.

Die Technologie hält also Einzug, aber die neue Rolle des Menschen und die neuen Spielregeln werden nicht im gleichen Tempo entwickelt.

Es scheint auch kein Zufall zu sein, dass Accenture und Google Cloud in derselben Woche ankündigten, eine Truppe von 1.000 vor Ort eingesetzten Ingenieuren für globale Kunden aufzubauen.

Im Zeitalter der KI ist eine der wertvollsten Rollen nicht die desjenigen, der das Modell aus der Ferne präsentiert, sondern die desjenigen, der die Technologie mit den realen Prozessen, Daten und Geschäftsergebnissen des Kunden verbindet.

Dies verdeutlicht etwas Wichtiges: Während KI die Zahl der Arbeitsplätze verringert, schafft sie gleichzeitig neue Arbeitsplätze an der Schnittstelle zwischen Technologie und Arbeit, Modell und Kunde sowie Automatisierung und Ergebnissen.

Bevor Unternehmen mit der Automatisierung beginnen, sollten sie sich daher nicht einfach fragen: „Wie viele Stunden werden wir dadurch einsparen?“.

„Wir müssen auch die Frage beantworten: ‚Wo werden wir die gewonnenen Kapazitäten einsetzen?‘“

Wir müssen den gesamten Prozess überdenken, nicht nur die automatisierte Aufgabe. Gemeinsam müssen wir festlegen, welches menschliche Urteilsvermögen erhalten bleibt, welches Organisationswissen gefährdet ist, welche neuen Rollen entstehen und mit welchem messbaren Ergebnis die freigewordene Zeit verknüpft wird.

Der neue KPI sollte nicht nur „eingesparte Stunden“ sein.

Sie müssen die gesamte Kette befolgen:

Die freiwerdende Kapazität → umverteilte Kapazität → die daraus resultierende Arbeitsleistung.

Wenn dieser Kette ein Mittelteil fehlt, ist die erste Ausgabe keine Erfolgsgeschichte, sondern lediglich ein potenzieller Erfolg.

Das wichtigste Ergebnis der KI ist nicht die Verringerung der Anzahl der Menschen, sondern die Umverteilung der menschlichen Kapazitäten.

Die Aufgabe des Managements besteht nicht einfach darin, mit KI weniger Ressourcen zu verbrauchen, sondern den durch KI eröffneten Raum für die Zukunft des Unternehmens wertvoller zu gestalten.

Wählen Sie in Ihrem nächsten KI-Meeting einen einzelnen Workflow aus. Berechnen Sie die angeblich gewonnenen Stunden. Stellen Sie dann die schwierigere Frage:

Wie viele dieser Stunden wurden bewusst in Kundenbetreuung, Wachstum, Innovation, Risikominderung oder neue Kompetenzen reinvestiert?

Falls die Antwort nicht eindeutig war, hat Ihnen KI möglicherweise Zeit gespart.

Aber Ihr Unternehmen hat diese Zeit noch nicht in Wert umgewandelt.

Ich habe eine einseitige Übersichtskarte zur KI-Produktivitätssteigerung erstellt, um dieses Konto Ihrem Managementteam zu präsentieren. Wenn Sie gemeinsam testen möchten, wo die in drei kritischen Arbeitsabläufen erzielten Kapazitätsgewinne erzielt wurden, stelle ich Ihnen die Karte gerne zur Verfügung.