Der Einfluss künstlicher Intelligenz als Game Changer für die Unternehmensführung?!

30. Sep. 2021 | Der Aufsichtsrats-Blog, Finanzinstitute, Kapitalgesellschaften

Der durch die Digitalisierung ausgelöste technologische Wandel vollzieht sich in einem brachialen Tempo. Erinnern Sie sich noch an die Rede des Google-Mitgründers Sergey Brin anlässlich des Weltwirtschaftsforums im Jahre 2017 in Davos? „I didn’t see AI“ – einer der Schlüsselsätze in seinem Vortrag. Einer der einflussreichsten Silicon Valley Unternehmer hat die Revolution durch die Künstlichen Intelligenz (KI) also nicht kommen sehen? Die Bemühungen in den 1990er Jahren mit künstlichen neuronalen Netzen zu experimentieren, blieben seinerzeit erfolglos. Einige Jahre später ist die Künstliche Intelligenz aus keinem Projekt bei Google mehr wegzudenken.

Heute, im Jahre 2021 angekommen, mögen Sie sich fragen, warum Ihre KI-Initiativen seither noch nicht das gewünschte Ergebnis gebracht haben. Doch, was haben Sie sich erhofft? Mehr Geschwindigkeit? Bessere Skalierbarkeit? Höhere Qualität? Maximale Kosteneffizienz? Neue Produkte und Services? Falls Sie von dem Grad Ihres bisherigen Fortschritts enttäuscht sein sollten, stehen Sie nicht allein da. Eine von dem Beratungshaus BCG im Jahre 2019 veröffentlichte Studie kommt zum Ergebnis, dass 7 von 10 befragten Unternehmen keine oder nur wenige Auswirkungen durch KI beobachten.

Wie war das doch gleich mit den PC-Problemen? Da sitzt das Problem ganz oft vor dem Bildschirm. Was wäre, wenn nicht KI das Problem ist? Was wäre, wenn Sie als Mitglied des Vorstands oder der Geschäftsführung Teil des Problems sind?
Eine kühne Behauptung? Nun, die bisherigen Technologiewellen haben Sie mit Bravour gemeistert. Beispielsweise die Veränderung durch Informations- und Kommunikationstechnologie, die zunehmende Automatisierung etc. Sie haben die Entwicklung ernst genommen und die Aufgabe zumeist an die entsprechenden Abteilungen delegiert, die dann für die Umsetzung verantwortlich zeichneten. Mit KI ist die Situation nun aber eine völlig andere. Der Druck auf die oberste Heeresleitung in den Unternehmen wächst massiv. Bei dieser Technologiewelle sind alle direkt gefragt. Die Vorstände und Geschäftsführer müssen sich alle ständig weiterbilden; und vor allem sind sie bei dieser Technologiewelle direkt gefragt. Das ist nun Chefsache!

ODGERS BERNDTSON, eine der führenden internationalen Personalberatungen und AppliedAI, eine Non-Profit Organisation, die die Anwendung von Künstlicher Intelligenz in Deutschland – zusammen mit führenden Unternehmen, Politik und Wissenschaft – beschleunigt, haben in einem Whitepaper zusammengetragen, was Vorstände und Geschäftsführer über KI wissen müssen und wie sich KI auf die einzelnen Ressorts auswirkt.
Ich möchte Ihnen nachfolgend anhand einzelner Rollen überblicksartig relevante Aspekte aufzeigen. Bitte beachten Sie, dass diese Ausführungen lediglich kursorisch erfolgen und keinen Anspruch auf Vollständigkeit haben können. Wenn die Lektüre zum Nachdenken (vielleicht sogar zum Umdenken?) anregt, habe ich mein Ziel erreicht.

Der CEO (Chief Executive Officer)
Als CEO sind Sie Mitarbeiter Nummer eins. Sie tragen die Hauptverantwortung. Sie geben nicht nur den Ton an, sondern sind verantwortlich für die Zusammensetzung Ihres Teams. Seien Sie authentisch und agieren Sie entschlossen. „Unechte“ Kommunikation und Aktionismus werden jede KI-Bemühung im Keim ersticken. Wie steht es um Ihre strategische Planung? Planen Sie in einer VUCA-World noch fünf, gar zehn Jahr im Voraus? In einer Branche nach der anderen – und dies nicht nur im Silicon Valley – sehen wir Unternehmen mit KI-gesteuerten Geschäftsmodellen, die nach der Vorherrschaft in ihrem Bereich streben. Netflix verwandelt sich vom Medienlieferanten zum führenden Content-Anbieter, Ant Financial bietet im Vergleich zu den globalen operierenden Banken die umfassendsten Finanzdienstleistungen überhaupt an. Die Liste ließe sich beliebig fortsetzen. Bitte beachten Sie, dass sich in all diesen Fällen die KI-basierten Geschäftsmodelle in erheblichem Maße von den etablierten unterscheiden. Eine inkrementelle Weiterentwicklung wird also kaum erfolgreich sein. Eine solche Bedrohung oder Chance zu verpassen, ist wohl der größte Fehler, den ein CEO begehen kann.

Wie steht es um die Werte und Ethik in Ihrem Unternehmen? Ich höre Sie schon sagen, dass sich doch selbst die fortschrittlichsten Tech-Unternehmen als unvorbereitet auf die ethischen Herausforderungen erwiesen haben, die durch KI entstehen. Die Algorithmen sind aber undurchsichtig? Sie vergleichen Sie mit einer Black Box? Das mag Ihre Wahrnehmung sein. Doch diese ist irreführend. Der Kern des Problems liegt vielmehr in der Geschwindigkeit und dem Ausmaß der KI-Maßnahmen. Sie müssen als CEO jedoch in der Lage sein, Daten zu analysieren und zu interpretieren; nur so können Sie verantwortungsvolle Entscheidungen treffen. Sie werden schnell lernen (müssen), dass „einfache ethische Regeln“ versagen, wenn es um KI geht. Was meine ich damit? Stellen Sie sich einen präzisen Algorithmus vor, der die Umwelt schützen soll und beschließt, alle Menschen zu töten, um dieses Ziel optimal zu erreichen. Diese Kollateralschäden als Effekte sind in welcher Form auch immer allgegenwärtig.

Sie müssen eine klare Entscheidung treffen, wie die KI-getriebene Transformation strukturiert werden soll – so wie Sie auch die digitale Transformation angegangen sind. In gewisser Hinsicht ist KI eine natürliche Fortsetzung dieser Transformation, braucht aber wesentlich tiefere technische Fähigkeiten.

Der CFO (Chief Financial Officer)
Im Grunde genommen ist ein CFO für Finanzen, Budgetierung, Kontrolle, Prognosen und das Risikomanagement zuständig. KI beeinflusst diese Aufgaben ganz grundlegend, was einige Herausforderungen mit sich bringt. Aber: Der CFO erhält auch ein ganz neues Instrumentarium, das ihn zu einem der mächtigsten „Informationsmanager“ im Unternehmen werden lässt. Wendet man KI auf spezifische Herausforderungen oder Investitionschancen an, ist dies immer mit einer gewissen Unsicherheit behaftet. Zwar nehmen die Erfahrungen mit KI in der Anwendung kontinuierlich zu, die Güte der Ergebnisse hängt jedoch stets von den Variablen Datenqualität, -quantität und -verfügbarkeit ab. Je komplexer die KI-Lösung ist, desto höher ist die Unsicherheit.

Am Beispiel des Risikomanagements kann man die besondere Herausforderung recht anschaulich erläutern. Der CFO muss häufig finanzielle Risiken eines Unternehmens bewerten. KI ist ein hervorragendes Werkzeug dafür, um Risiken zu erkennen; jedoch birgt es selbst auch entsprechende Risiken in Bezug auf Handlungspflichten, Regulatorik und rechtliche Fragestellungen. Compliance kann dabei ganz schön knifflig sein, zumal die meisten dieser Vorschriften regelbasiert aufgebaut sind und dies eine gewisse „Code-Transparenz“ erfordert, um sicherzustellen, dass die Regeln auch eingehalten werden. KI eignet sich jedoch häufig nicht für regelbasierte Transparenz (hier tun sich auch Menschen schwer; denken Sie dabei nur an die Absurdität, von Ihren Gedanken zu verlangen, dass diese gewissen „Regeln“ folgen). Die Handlungen von KI sind genau messbar, können überwacht werden und lassen sich oft leichter in bestimmte Regelmuster zwingen als menschliche Handlungen. Was oft schwierig ist, ist die Überprüfung oder Rekonstruktion (Erklärung) dessen, was schief gelaufen ist, wenn es nicht vorher festgelegt wurde. Dafür muss ein CFO die wahrscheinlichkeitstheoretische Natur der KI und ihre Struktur verstehen um Rechtssicherheit zu gewährleisten. Beispielsweise kann es nach einem Unfall schwer zu beurteilen sein, ob die KI ein Verkehrsschild erkannt hat. Wenn man aber im Voraus festlegt, dass man wissen muss, welche Verkehrsschilder die KI erkennt, kann dies programmiert und gespeichert werden und ist somit verfügbar.

Schließlich sind viele Funktionen innerhalb der Domäne eines CFOs, wie die Planung, Prognose oder die Risikoerkennung wunderbar dafür geeignet, um mithilfe von KI automatisiert zu werden. Betrugs- und Geldwäscheerkennung sowie Compliance sind ohne KI kaum noch zu bewältigen. Auch unregelmäßige Muster und Ausreißer in Finanz- oder Marktdaten, die auf andere potenzielle Risiken hindeuten, sind Standardanwendungsbereiche für KI; ebenso wie finanzielle Prognosen, Planung und vollautomatische Auftragsabwicklung. CFOs sind damit geeignete Lead-User von KI, und das weit verbreitete, ausgeprägte Statistikwissen in ihren Teams erlaubt es ihnen, die Ergebnisse richtig zu interpretieren. Infolgedessen übernehmen CFOs oft die Vorreiterrolle und demonstrieren ihren Vorstandskollegen konkrete KI-Anwendungen in internen Prozessen.

Der CIO (Chief Information Officer)
Der CIO spielt eine der wichtigsten Rollen bei der erfolgreichen Implementierung von KI-basierten Anwendungen. Allerdings konzentrieren sich viele IT-Organisationen heute mehr auf die Pflege der traditionellen IT-Infrastruktur und bestehender Unternehmenssoftware, anstatt über KI unterstützende Software-Stacks nachzudenken und diese zu implementieren (Stichwort Software 2.0). Dies erinnert an die seit langem geführte Diskussion über 2-Speed-IT: Wie kann man einen erstklassigen Support für KI-basierte Lösungen sicherstellen, während man weiterhin alte Softwareapplikationen pflegen muss? Dies nährt die Diskussion zur Rolle des CIOs im Verhältnis zu einem KI-Kernteam. Der CIO muss in der Lage sein mit dem Unterschied zwischen einer KI-Abteilung (wo auch immer diese angesiedelt sein mag) und der traditionellen IT umzugehen, der sich nicht selten in widersprüchlichen Entwicklungs- und Arbeitskulturen ausdrückt.

Für gewöhnlich verfügt der CIO im Unternehmen über solide KI-Fachkenntnisse und fungiert als kritischer Sparringspartner des Top-Managements.

Je mehr Prozesse mit Hilfe von KI automatisiert werden, desto wichtiger wird das Thema Cybersicherheit. CIOs müssen selbst zu frühzeitigen Anwendern (early adopters) werden. Es wundert daher nicht, dass derzeit Versicherungsprodukte für Cybersicherheit zu einem sehr schnell wachsenden Markt geworden sind.
Damit KI einem Unternehmen einen spürbaren Mehrwert liefern kann, muss es in großem Umfang auch eingesetzt werden können. Dies ist bekanntermaßen schwierig, da Datenpipelines, Funktionsbibliotheken etc. professionell verwaltet werden müssen und es bis heute keine standardisierte Infrastruktur dafür gibt.
Bei der Überlegung von Make-Or-Buy-Entscheidungen werden zeitgleich viele kritische Fragen zum IP-Eigentum aufgeworfen. Ein professionelles Management im Rahmen von KI ist wesentlich anspruchsvoller als die klassische Software- und Dienstleistungsbeschaffung.

Der COO (Chief Operating Officer)
Der COO wird zu einem Hauptnutzer von prozesszentrierten KI-Lösungen. Als zentrale Figur im Unternehmen, die das operative Geschäft leitet, kommt sie mit vielen wichtigen KI-Anwendungen in Berührung und trägt auch dafür die Verantwortung.

Während in der diskreten Fertigung bereits heute viele KI-Anwendungen (z.B. predictive maintenance) im Einsatz sind, kann KI auch völlig neue Produktionsansätze ermöglichen. Je mehr KI die Automatisierung in der Produktion unterstützt, desto weniger muss über die Verlagerung von Produktionsstandorten nachgedacht werden.

Im Bereich der Logistik und des Supply Chain Managements werden schon lange mathematische Methoden eingesetzt, um Prozesse zu optimieren. Mit KI hat man jedoch ein völlig neues, leistungsfähigeres Werkzeug an der Hand, das mit wesentlich größeren Datenmengen arbeiten kann. So kann KI dabei unterstützen, ganzheitlich Systeme zu optimieren, was von der Bedarfsprognose bis zur Produktionssteuerung reicht.

Zumal die Beschaffung ohnehin ein stark datengetriebener Prozess ist, bietet KI auch hier großes Potential. KI kann dabei helfen, neue und bessere Lieferanten zu finden, laufende Verträge zu optimieren, Unmengen an Beschaffungsinformationen nach Einsparpotentialen zu durchforsten und vieles mehr. Unternehmen dürfen hier nicht verpassen, auf den Zug aufzuspringen. Sobald es der Wettbewerber getan hat, könnte man sich in einer schnell verschlechternden Wettbewerbsposition wiederfinden.

Im Rahmen des weit verbreiteten Shared Services-Ansatzes werden insbesondere Routineaufgaben der indirekten Unternehmensbereiche, wie beispielsweise im Finanz- und Rechnungswesen, Personalwesen oder in der IT gewissermaßen zentralisiert. Nicht selten werden diese Aufgaben als Organisationseinheit ausgegliedert oder gar komplett in Länder mit wettbewerbsfähigerem Lohnkostenniveau ausgelagert. KI kann hier Abhilfe schaffen und vermutlich bald auch jene Aufgaben übernehmen, die heute noch menschliches Urteilsvermögen erfordern.

Auch wenn hier lediglich vier Rollenprofile vorgestellt wurden, sind auch die gestiegenen Anforderungen in den anderen Rollen (CTO, CHRO etc.) spürbar. Es wundert daher nicht, dass die Rufe nach einem neuen Rollenprofil langsam lauter werden. Brauchen Führungsgremien der Unternehmen zukünftig also auch noch einen CAIDO (Chief AI and Data Officer), der das Unternehmen auf der Reise in das KI-Zeitalter begleitet? Auf diese Frage wird es keine pauschale Antwort geben können. Es wird entschieden von den Kompetenzen der einzelnen Personen im Top Management eines Unternehmens abhängen, ob eine solche Position geschaffen werden muss.

Autor: Dr. Marco Henry V. Neumueller, LL.M., MBE ist Personalberater bei ODGERS BERNDTSON in Frankfurt. Der Diplom-Ingenieur berät Unternehmen bei der Besetzung von Positionen der oberen Führungsebenen in der verarbeitenden und produzierenden Industrie. Zu seinen Klienten zählen vornehmlich mittelständische Unternehmen, Familien- und Stiftungsunternehmen sowie Beteiligungsgesellschaften. Er ist Gründer und Editor der Plattform „Familienunternehmen im Fokus (FiFo)“.

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