„Menschen mit geringen Fähigkeiten profitieren am meisten“

Mit der Veröffentlichung von ChatGPT hat das Thema Künstliche Intelligenz eine enorme Aufmerksamkeit bekommen. Mittlerweile wird KI auch in zahlreichen Unternehmen – im großen und kleinen Stil – eingesetzt. Der Arbeitsforscher und Wirtschaftswissenschaftler Carl Benedikt Frey spricht über den Wandel der Arbeitswelt durch Künstliche Intelligenz und welche Implikationen in den Unternehmen zu erwarten sind.

Herr Professor Frey, im Herbst 2022 hat OpenAI ChatGPT veröffentlicht. Viele haben diese Veröffentlichung als iPhone-Moment bezeichnet. Manche sprechen gar von einer technologischen Revolution, die bedeutender ist als die Entwicklung des Smartphones. Wie bewerten Sie heute mit etwas Abstand die Veröffentlichung von ChatGPT mit Blick auf die Wirtschaftswelt? Ist es der Beginn einer Revolution gewesen?

Was vor mehr als einem Jahr mit der Veröffentlichung von ChatGPT passiert ist, war eine Revolution dahingehend, dass sich damit die allgemeine Wahrnehmung von KI und davon, was diese in der Lage ist zu tun, grundlegend verändert hat. Auch die für die Menschen einfache Art, mit ChatGPT zu interagieren, in den Dialog mit der KI zu gehen, hat der Aufmerksamkeit enorm geholfen und war so etwas wie eine Revolution. Allerdings mit Blick auf die zugrundeliegende Technologie würde ich eher von einem evolutionären Prozess sprechen, der bereits in den 1950er-Jahren begonnen hat. Vor allem profitiert die heutige generative KI von den Innovationen in den 1990ern und den Jahren danach, als mehr Daten verfügbar wurden und die Forschung zum Beispiel zeigen konnte, dass neuronale Netze dank Deep Learning Sprache verstehen können.

Durch ChatGPT hat das Thema KI eine ganz andere Wahrnehmung erhalten, sagen Sie. Gilt das auch für die Führungsetagen in den Unternehmen? Würden Sie sagen, dass mit der Veröffentlichung von ChatGPT gerade die Vorstände und Geschäftsführungen auf KI aufmerksam geworden sind, weshalb jetzt tatsächlich auch mit KI gearbeitet bzw. experimentiert wird?

Das kann man so sagen. Ich sehe Parallelen zur Technologie der Dampfmaschine. Thomas Newcomen hat die erste in den 1710er Jahren entwickelt. Es hat jedoch noch fünf Jahrzehnte gedauert, bis James Watt mit einem separaten Kondensator daherkam. Und erst durch diesen wurden Dampfmaschinen allmählich energieeffizient. Sie benötigten vorher viel zu viel Kohle, um im Transportwesen oder in Fabriken im großen Maßstab eingesetzt zu werden.

Und ich denke, bei der KI könnte man ebenfalls sagen, dass wir so etwas wie eine Art von „separatem Kondensationsmoment“ benötigen.

Auch wenn es noch etwas zu früh ist, eine endgültige Bewertung vorzunehmen, ist doch klar: Dieser Algorithmus ist nach wie vor extrem datenhungrig. Und er ist in Bezug auf den Großteil des Internets trainiert. Es gibt deshalb bei einigen die Sorge, dass uns erstens die Trainingsdaten ausgehen und zweitens es so viele KI-generierte Inhalte im Web geben wird, dass sich die Quelle für Trainingsdaten kontinuierlich verschlechtern wird.

Ich glaube also, dass wir mehr Innovationen brauchen, damit die KI aus kleineren, besser aufbereiteten Datensätzen lernen kann – basierend auf echtem Expertenwissen –, um anhaltende, nachhaltige Fortschritte zu sehen.

Das Erstaunliche ist, dass sich trotz der Datenschutzbedenken ganz viel tut in den Unternehmen. Generative KI wird bereits zum Beispiel eingesetzt im Wissensmanagement oder im Kundenservice. Die Erwartungen hinsichtlich des Nutzens der Technologie scheinen in der Wirtschaft groß zu sein.

Es gibt verschiedene experimentelle Studien, die alle Produktivitätssteigerungen im zweistelligen Prozentbereich für eine Vielzahl von Aufgaben zeigen. Und das ist nur der Anfang.

Es ist völlig klar, dass es für Unternehmen zwingende wirtschaftliche Anreize für den Einsatz dieser Technologie gibt.

Und gleichzeitig bestehen je nach Art des Unternehmens auch gute Gründe, seine Daten zu Geld machen zu wollen.

Wo, denken Sie, wird es durch den Einsatz der generativen KI die größten Veränderungen in der Arbeitswelt geben? Im Kundenkontakt, im Umgang mit Daten oder beim Erstellen von Texten und Konzepten?

Das ist schwer zu beurteilen und hängt davon ab, welche Zeitspanne man betrachtet.

Ich denke, dass wir in den nächsten Jahren vor allem bei der freiberuflichen Arbeit eine starke Automatisierung erleben werden.

Es gibt bereits Studien, die zeigen, dass viele Tätigkeiten, die mit der Bearbeitung von Texten, mit Übersetzungen oder mit Webdesign zu tun haben, stark beeinträchtigt sind. Und wir sehen schon jetzt, dass sowohl die Beschäftigungsangebote als auch die Höhe der Vergütung für diese Tätigkeiten auf den entsprechenden Online-Plattformen zurückgehen.

Schaut man sich jedoch die Arbeit innerhalb der Unternehmen an, ist das Bild etwas komplexer. Man kann die Anwendung der generativen KI als eine zusätzliche Research-Hilfe betrachten. Und je mehr Research-Unterstützung man hat, desto mehr kann man recherchieren, Informationen sammeln, aber desto komplexer wird auch das Arbeiten mit der KI, und desto mehr werden die Beschäftigten selbst zu Managerinnen und Managern. Ich denke also, dass es in vielen Unternehmen in Zukunft Spannungen geben wird, wenn es darum geht, herauszufinden, was der richtige Kompromiss ist, wie viel mehr man mit KI noch tun kann. Damit wird auch eine Art Komplexität geschaffen, wenn es darum geht, abzuwägen, wo KI unterstützen soll – und wo nicht.

Was denken Sie, wie groß die Veränderungen für die Arbeits- und Wirtschaftsgesellschaft im Ganzen sein werden im Vergleich zu früheren technologischen Umbrüchen?

Technologische Veränderungen hatten immer Umverteilungseffekte. Als das Auto erfunden wurde, ist eine ganz neue Industrie entstanden. Ich denke, dass die Künstliche Intelligenz nicht unbedingt so viele Arbeitsplätze und so große Betriebe schafft wie die Automobilindustrie, aber sie zieht sich durch alle Wirtschaftsbereiche. Wenn man zum Beispiel die Erstellung von Inhalten betrachtet, dann ist zu erwarten, dass einige „Superstars“ beispielsweise in den Bereichen Journalismus, Film oder Werbung in der Lage sein werden, mehr zu leisten, und dass sie infolgedessen einen größeren Marktanteil erobern werden.

Gleichzeitig gibt es aber auch verschiedene Studien, die zeigen, dass die Menschen, die am meisten profitieren, eigentlich Anfänger oder Menschen mit geringeren Fähigkeiten sind. Wenn Sie also ein, sagen wir mal, guter Content Creator bzw. Schreiber sind, dann nützt Ihnen ChatGPT nicht so viel. Sie können vielleicht ein bisschen schneller schreiben. Der größte Nutzen entsteht bei denjenigen, die sehr gut oder ziemlich schlecht sind. Vor allem Menschen mit geringen Fähigkeiten sind mit KI in der Lage, bessere Qualität zu liefern. Und das schafft natürlich neue Chancen und Möglichkeiten für diese Leute. Es kann aber auch den Wettbewerb verschärfen, weil eventuell mehr Content Creator in den Markt treten, die mithilfe von KI arbeiten.

Heißt das auch, dass es zu einem Abbau von Arbeitsplätzen kommen wird? Braucht es aufgrund von KI weniger Menschen, zum Beispiel um kreative Inhalte zu produzieren?

KI wird sicherlich für einige Branchen einen perfekten Sturm erzeugen, und die Medien sind eine dieser Branchen. Offensichtlich steht sie schon seit einiger Zeit unter dem Druck anderer Plattformen und Kommunikationsarten, wie etwa der sozialen Medien. KI verändert diese Branche in vielerlei Hinsicht.

Schaut man sich Technologien wie „autonomes Fahren“ an, erkennt man das riesige Potenzial der Automatisierung für die Zukunft. Es gibt viele Arbeitsplätze, die unter erheblichen Druck geraten werden. Und wahrscheinlich wird es zu einem größeren Verlust von Arbeitsplätzen kommen. Denken Sie zum Beispiel an Taxi-, Lkw- oder Busfahrer.

Generell gilt, wenn Sie eine Umgebung haben, die Sie selbst strukturieren, die Sie zielgerichtet auf Roboter ausrichten können, dann wird es mit der Zeit wahrscheinlich auch mehr Automatisierung geben. Das ist im Wesentlichen das, was in den Fabriken und in den Lagerhäusern passiert. In Bezug auf KI bietet die Automatisierung die größten Möglichkeiten hinsichtlich Optimierung, Produktivität und Effizienz. Und sie führt eben auch zu Veränderungen unter anderem in der Transportlogistik und in der Lagerhaltung.

Nun kommt die zunehmende Verlagerung von Arbeitsabläufen ins Internet dazu. Und natürlich wird dieser Prozess ebenfalls zu Veränderungen von Arbeitsplätzen führen, und wahrscheinlich auch zu Verlusten.

„Im Allgemeinen sieht es jetzt so aus, als ob KI menschliche Arbeit in vielen virtuellen Umgebungen ersetzen könnte“, heißt es auch in einem Forschungspapier von Ihnen und Michael A. Osborne …

Im Moment ist die Aufmerksamkeit stark auf der generativen KI. Die ist aber nur ein Teilbereich. Auf diesen bezieht sich die von Ihnen zitierte Aussage.

Generative KI wird immer besser darin, menschliche soziale Interaktionen im virtuellen Raum zu reproduzieren, was den Wert der persönlichen Kommunikation erhöht. In einer Welt, in der jeder seine Liebesbriefe mithilfe von KI schreibt, wird jeder ähnliche Liebesbriefe schreiben. Es gibt also keine Möglichkeit, sich durch das Schreiben großartiger Briefe von anderen abzuheben.

Und das Gleiche gilt unter anderem für den Kundenservice. Wenn alle Unternehmen auf der Welt KI für den Kundenservice einsetzen und man sich auf diese Weise nicht von der Konkurrenz abheben kann, muss man mehr auf die persönliche Kommunikation setzen, die meiner Meinung nach immer noch einen komparativen Vorteil darstellt.

Die generative KI verändert die Arbeitswelt auch insofern, dass mehr Menschen nicht nur Nutzer, sondern auch Gestalter werden. Der Umgang mit Technik ändert sich. Wie sehen Sie die Rolle der Menschen, wenn es um die Arbeit mit KI geht?

Ich glaube, dass sich die Arbeitsteilung zwischen Menschen und Computern in vielerlei Hinsicht ändern wird.

Das andere, was ich gerade erwähnt habe, ist, dass wir mehr Wert auf persönliche Kommunikation legen werden. Und KI wird nach und nach viele der Interaktionen bzw. Arbeitsschritte, die wir im virtuellen Raum durchführen, übernehmen. Ein weiterer Aspekt ist die Kreativität, die meiner Meinung nach in vielen Bereichen entscheidend ist.

Irgendjemand muss die KI immer noch anleiten. Und es überrascht nicht, dass KI bei Tätigkeiten, für die es eine klare Vorgabe gibt, recht gut abschneidet.

Wenn man ChatGPT bittet, einen Brief im Stile Shakespeares oder Schillers zu schreiben, bekommt man durchaus erstaunliche Ergebnisse. Aber der Grund, warum die KI das kann, liegt darin, dass Shakespeare und Schiller wirklich existierten. Wenn man jedoch etwas völlig Neues schaffen will, woran misst man dies? Was ist der Benchmark? Hier kommt dann die menschliche Kreativität ins Spiel.

Was würden Sie Menschen empfehlen zu tun, um in dieser neuen von KI geprägten Arbeitswelt erfolgreich zu sein oder zumindest mithalten zu können?

Ich bin kein Karriere-Coach. Aber:

Ich würde jeden ermutigen, die Möglichkeiten zu nutzen, die die KI bietet.

Mit Künstlicher Intelligenz kann jeder im Grunde seinen persönlichen Tutor an der Seite haben. Und es gibt eine Menge Bildungs- und Entwicklungschancen beispielsweise in Form von Online-Lernkursen, von denen viele kostenlos zur Verfügung stehen. Es gilt, kontinuierlich zu lernen und neugierig zu bleiben.

Vielen Dank für das Gespräch.

Das Interview führte Jan C. Weilbacher

Autor

Carl Benedikt Frey
ist Arbeitsforscher und Wirtschaftshistoriker. Er ist „Dieter-Schwarz“-Professor für KI und Arbeit am Oxford Internet Institute und Fellow des Mansfield College der Universität Oxford. Außerdem ist er Direktor des Future of Work-Programms und Oxford Martin Citi Fellow an der Oxford Martin School.
»Carl Benedikt bei LinkedIn

„Die Projekte müssen schnell umsetzbar sein“

Die Nutzung von Daten ist heutzutage für den Geschäftserfolg eines Unternehmens von großer Bedeutung. Das gilt erst recht für Versicherungsunternehmen wie die Allianz. Susan Wegner ist bei dem Konzern Head of Group Data and AI. Im Interview spricht sie über die wichtigsten Voraussetzungen für einen erfolgreichen Einsatz von Datenanalysen, wo die Allianz künstliche Intelligenz einsetzt und warum die Veröffentlichung von ChatGPT so wichtig gewesen ist.

Frau Wegner, „Daten sind das neue Öl”, heißt es oft. Ganz generell gefragt: Sind Daten wirklich so wichtig für den Geschäftserfolg von Unternehmen, wie allgemein angenommen wird?

Ja, absolut. Wobei wichtig ist, beides zu betrachten: die Produktion von Daten und ihre Verwendung. Das heißt: Bevor man als Unternehmen mit Data Analytics oder künstlicher Intelligenz anfängt, braucht man Daten. Wenn man auf diese nicht zugreifen kann, dann braucht man über alles andere nicht zu reden – auch nicht über den Einsatz von künstlicher Intelligenz.

Daten allein sind also noch kein „neues Öl“, wenn damit nichts gemacht wird.

Ja, nur Daten in einer Datenbank sind nicht wertvoll. Zum einen braucht es Technologien, um Erkenntnisse aus den Daten zu generieren. Und zum anderen braucht es das Know-how aus dem Business. Nur der Einsatz von Technologien reicht nicht.

Was würden Sie sagen, sind die wichtigsten Voraussetzungen, damit Daten in einem Unternehmen erfolgreich genutzt werden können?

Meiner Erfahrung nach ist der wichtigste Faktor, dass das Thema vom oberen Management getrieben wird. Denn es ist klar ein Change-Thema. Der zweite wichtige Punkt ist die Datenqualität, und die Daten gut zugreifbar zu machen. Als drittes würde ich die Applikationen nennen. Es muss ein einheitliches Verständnis darüber herrschen, welche Applikationen für das Business wertvoll sind. Und dafür ist eine gute Zusammenarbeit mit den Fachbereichen notwendig. Sie wissen, was benötigt wird, um das Geschäft voranzutreiben.

Und schließlich spielt die Kultur eine wesentliche Rolle. Es muss ein Mindset und eine Unternehmenskultur der Offenheit für das Thema bestehen. Es braucht die Bereitschaft, mit Daten zu arbeiten und die Bedeutung von Data Analytics für den Geschäftserfolg muss allen klar sein.

Die Technologie selbst ist für mich gar nicht mal eine entscheidende Voraussetzung. Daran scheitert in der Regel kein Data-Analytics-Vorhaben.

Und vermutlich muss Data Analytics dem Business auch einen echten Mehrwert bieten, damit die Fachbereiche überhaupt bereit sind, sich darauf einzulassen.

Mit Sicherheit. Deshalb ist es auch keine gute Strategie, gleich eine riesige Datenplattform zu bauen – am besten noch im stillen Kämmerlein.

Es ist keine gute Idee, gleich mit dem komplexesten Anwendungsfall zu beginnen.

Erfolgversprechender ist es, von Beginn an mit dem Business im Austausch zu sein und mit den Datenexperten zusammenzuarbeiten. Gemeinsam evaluiert man ein oder zwei Lösungen, die die Business-Anforderungen unterstützen. Und die Projekte müssen schnell umsetzbar sein und nicht mehrere Jahre dauern.

Ich könnte mir vorstellen, dass es in den Fachbereichen bezüglich des Datenthemas oft Berührungsängste gibt, weil es zu komplex erscheint und zum Beispiel Plattformen nicht intuitiv sind, zu kompliziert in der Anwendung. Nutzerinnen und Nutzer verlieren dann schnell die Lust, sich mit Datenauswertungen auseinanderzusetzen. Wie ist Ihre Erfahrung?

Ich kann sagen, dass wir zum Beispiel gute Erfahrungen gemacht haben mit einem Format, das wir „AI Maker Place“ nennen. Dabei bringen wir jeweils einen Daten-Laien aus dem Business mit einem Data Scientist zusammen und beide tauschen sich zu einem konkreten Thema aus. Es werden Anforderungen aufgenommen und der Data Scientist fängt beim Treffen schon mit der Programmierung einer konkreten Anwendung an, während der Kollege oder die Kollegin ihm über die Schulter schaut. So wird Data Analytics erlebbar.

Häufiger zum Einsatz kommt auch, dass Laien im Rahmen von Lernprogrammen einfache Daten-Werkzeuge selbst ausprobieren, damit sie eventuelle Berührungsängste verlieren.

Können Sie etwas mit dem Begriff „Data Driven Organization“ anfangen? Was heißt das für Sie?

Ich verstehe darunter eine bestimmte Ausrichtung im Unternehmen, nämlich dass man Entscheidungen und die Auswahl von Applikationen auf der Basis von Datenauswertungen trifft. Diese Daten werden sowohl intern als auch extern generiert.

Und würden Sie sagen, die Allianz ist eine datengetriebene Organisation?

Eine Versicherung hat grundsätzlich sehr viele Daten. Nehmen Sie das Beispiel Schadensbereich: Die Einschätzung von Schäden basiert auch auf der Auswertung zahlreicher Daten. Und die Allianz ist da sicherlich sehr gut aufgestellt. Wir können auf sehr viele Daten zurückgreifen und damit ist zumindest ein wichtiger Schritt gemacht. Aber klar ist auch: Es ist noch manches zu tun.

Neben Data Analytics ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz ein großes Thema in der Unternehmenswelt. Können Sie ein Beispiel nennen, wie die Technologie bei Ihnen zum Einsatz kommt?

Die KI ist beispielsweise wichtig für die Mitarbeitenden, die bei uns Risiken bewerten müssen.

Die Technologie hilft, die sehr vielen Informationen, die in den Daten bei der Allianz stecken und die für einen speziellen Fall relevant sind, zu generieren und zusammenzufassen.

Ein anderes gutes Beispiel ist die Gestaltung der Customer Experience. Ich musste einmal eine Versicherung für mein Haus abschließen – da war ich noch nicht bei der Allianz – und das war wahnsinnig aufwendig, weil sehr viele Informationen einzugeben
waren. Bei der Allianz sind wir dabei, mithilfe von KI diesen Prozess zu vereinfachen. Die KI-Technologie sucht beispielsweise auf der Basis einer Antwort von mir die nächste relevante Frage raus und lässt automatisch alle nicht relevanten Fragen weg.

Und ein drittes Beispiel vielleicht noch aus dem Bereich Schaden: Jemand hat einen Autounfall, macht vom Schaden an seinem Wagen ein Foto und sendet das Bild an die Allianz. Die KI gibt daraufhin eine Einschätzung ab, ob es sich lohnt, in die Werkstatt zu fahren – und das Bild kann automatisch an die entsprechende Werkstatt weitergeleitet werden.

Mich würde interessieren, wie Sie arbeiten. Werden in der Regel interdisziplinäre Projektteams gebildet, in denen sowohl Leute aus ihrem Team als auch aus dem Business vertreten sind? Oder agieren Sie vor allem als eine Art Beratung?

Das ist unterschiedlich. Es gibt das klassische Projekt, das beispielsweise mehrere Monate läuft. Dabei ist es generell so, dass ein Datenexperte oder eine Datenexpertin immer mit einem Experten aus dem Fachbereich zusammenarbeitet. Aber ebenso werden auch die Kolleginnen und Kollegen, die hinterher den Betrieb für die Lösung betreuen, von Anfang an integriert. Die Entwicklung dauert vielleicht mehrere Monate, die Lösung soll aber fünf oder zehn Jahre laufen. Deshalb ist das frühzeitige Einbinden der Anwender und des Betriebes so wichtig.

Zusätzlich sind wir bei unseren Ländergesellschaften in den Business Units ebenfalls als Berater unterwegs.

Gibt es die Vision, dass Sie als Data-Analytics- Team irgendwann überflüssig werden, weil die Mitarbeitenden in den Fachbereichen alle Datenexperten sind?

(lacht) Ziel ist natürlich, die Fachbereiche zu befähigen und dafür zu sorgen, dass mehr Datenexpertise dort Einzug hält. Allerdings:

Ich kann gar nicht so viele Datenfachkräfte einstellen, wie es nötig wäre, um alle Anfragen aus dem Business zu bearbeiten.

Da gibt es schon eine große Lücke.

Aber wahr ist auch: Je mehr technologische Werkzeuge es gibt, die das Arbeiten vereinfachen, desto mehr kann durch die Fachbereiche entwickelt werden. Die Technologien entwickeln sich weiter. Bis wir jedoch überflüssig werden, ist es noch ein weiter Weg.

Es gibt den Trend bei den Technologien, dass sie auch für Laien immer einfacher nutzbar sind?

Ja, Technologien werden auch für Nicht-Experten und -Expertinnen einfacher handhabbar. Das ist eine Entwicklung, die wir sehen können, auch was künstliche Intelligenz angeht.

Wir bewegen uns in die Richtung einer Demokratisierung der KI.

Und bezogen auf Data Analytics heißt das Schlagwort „Citizen Data Scientist“. Das sind Fachkräfte aus dem Business, die auch eine gewisse Expertise im Bereich Data Science mitbringen, ohne dabei tiefere mathematische oder statistische Kenntnisse aufzuweisen.

Und für die Nutzung der Tools ist es auch immer weniger notwendig, programmieren zu können, oder?

Ja, absolut. Man spricht von No- und Low-Code- Tools bzw. -Plattformen. Trotzdem würde ich schon sagen, dass man eine Affinität zu Technologie und Statistik braucht. Und ohne jegliche Schulung geht es meist auch nicht.

Und gibt es bei der Allianz groß angelegte Schulungen, um Kompetenzen in Bezug auf Data-Analytics bei Nicht-Experten zu fördern?

Ja, aus meinem Bereich ist ein entsprechendes Lernprogramm entstanden, das mittlerweile von HR betreut wird. Die Bandbreite der Inhalte ist groß – bis hin zur Möglichkeit, ein Zertifikat als Data Scientist zu erwerben. Es gibt auch spezielle Schulungen für das Senior Management. Dadurch wird es Führungskräften erleichtert, stärker eine Treiberrolle bei dem Thema einzunehmen. Insgesamt haben wir bereits ungefähr 8000 Mitarbeitende geschult.

Bevor Sie zur Allianz gewechselt sind, waren Sie unter anderem bei der Lufthansa, also in einer anderen Branche tätig. Spielt Branchen- Know-how keine große Rolle im Bereich Datenanalyse und KI?

Ich war genau genommen bei einer IT-Unternehmensberatung tätig, die zur Lufthansa gehört. Und 50 Prozent unserer Kunden waren externe, also andere Unternehmen. Wir haben beraten und implementiert.

Natürlich hilft es, wenn man die Branche kennt. Nichtsdestotrotz sind viele Themen unabhängig von der Branche: der Aufbau einer Daten- und KI-Plattform zum Beispiel, Daten-Governance oder Datenmanagement.

„Generative KI“ ist mit der Veröffentlichung von ChatGPT sehr populär geworden. Sehen Sie es auch so, dass das Thema hinsichtlich des Einsatzes in der Arbeitswelt einen enormen Schub bekommen hat?

Definitiv. Ich habe vorhin gesagt, dass KI und Data Analytics Change-Themen sind, für die es das Commitment der Unternehmensleitung braucht. Und ich sehe, dass mit ChatGPT das Thema künstliche Intelligenz endgültig in den Vorständen und den Senior Managements angekommen ist. Man kann sagen, ChatGPT hat insbesondere als Marketing-Instrument sehr geholfen.

In die Unternehmen kommt Tempo rein in Sachen KI – und in den Change.

Das heißt, das Thema wird nicht nur irgendwo operativ angegangen, sondern es gibt eine Strategie, es bekommt Priorität und entsprechende Lernprogramme werden unterstützt.

Können Sie mir als Laien noch mal den Unterschied erklären zwischen Data Analytics und KI? Ist Data Analytics immer die Basis für den Einsatz von KI?

Data Analytics bezieht sich meist auf die Anwendung von statistischen Methoden, um bestimmte Erkenntnisse aus einer Menge an Daten zu generieren. Und mit KI, sagen wir: generativer KI, können Muster und Beziehungen in Daten bzw. Inhalten erkannt und auf dieser Basis neue Inhalte erstellt oder Vorhersagen getroffen werden. Der Übergang ist natürlich fließend, aber es sind zwei unterschiedliche Bereiche.

Worauf schauen Sie hinsichtlich des Einsatzes von künstlicher Intelligenz bei der Allianz zurzeit vor allem? Wo erhoffen Sie sich einen großen Mehrwert durch die Technologie?

Wir schauen vor allem auf die Schnittstelle zu unseren Kunden und auf die Customer Experience. Ziel ist beispielsweise, unsere Customer Agents mit KI bestmöglich zu unterstützen. Da gibt es eine Menge Potenzial. Wir haben beispielsweise eine Applikation entwickelt, die für die Agents aus zahlreichen Kundendokumenten schnell die wichtigsten Informationen transparent macht. Der oder die Agent kann dann im Gespräch mit dem Kunden oder der Kundin genau sagen, welche Information sich in welchem Dokument befindet. Und es gibt zum jeweiligen Sachverhalt automatisch eine Zusammenfassung der relevanten Dokumente. Mit der Unterstützung der KI kann der Agent also schneller auf Kundenanfragen reagieren.

Die KI wird die Arbeit der Customer Agents in Zukunft sicherlich noch weiter verändern. Wie adressieren Sie eventuelle Ängste und Unsicherheiten der Mitarbeitenden?

Auch deswegen gibt es die großen Schulungsprogramme, um auch wirklich alle Mitarbeitenden bei der Transformation mitzunehmen. Es geht darum, ein Bewusstsein für die Bedeutung der Technologie zu entwickeln, zu verstehen, wie die Applikationen eingesetzt werden und wie sie funktionieren. Und natürlich ist rechtzeitiges Training wichtig, gerade wenn ein Prozess sich für den Agent ändert. Auch das hilft, Unsicherheiten zu reduzieren.

Würden Sie sagen, es gibt bei der Allianz eine Offenheit für das Thema KI?

Auf jeden Fall. Wir bieten auch regelmäßige Sessions und Communitys an, um in den Austausch zu kommen und über neue Projekte zu informieren. Und:

Ich nehme eine große Neugierde bei den Mitarbeitenden zu dem Thema KI wahr.

Welche Herausforderung sehen Sie vor allem rund um den Einsatz von KI im Unternehmen?

Die Herausforderung ist vor allem, mit den schnellen Entwicklungen Schritt halten zu können – sowohl allgemein in Europa als auch im Unternehmen. Das ist eine große Challenge.

Vielen Dank für das Gespräch.
Das Interview führte Jan C. Weilbacher.

Autorin

Susan Wegner
ist Head of Group Data & AI bei der Allianz. Vor ihrem Wechsel zur Allianz war sie als Geschäftsführerin bei Deloitte Digital tätig, wo sie für die Förderung branchenübergreifender Anwendungen für künstliche Intelligenz und Daten verantwortlich war. Davor arbeitete sie als Vice President of Artificial Intelligence and Data Analytics bei Lufthansa Industry Solutions, wo sie die Entwicklung und Implementierung innovativer KI- und Plattformlösungen leitete.
»Susan bei LinkedIn

Im Jahr 2015 startete die Otto Group eine umfassende kulturelle Transformation. Seitdem wird die Unternehmenskultur auch als wichtiger Hebel für den Geschäftserfolg betrachtet. Bianca Lammers, die das Team „Kulturwandel 4.0“ leitet, spricht im
Interview über die Anfänge des Transformationsprozesses und die Herausforderung, zu irritieren, ohne die Anschlussfähigkeit zu verlieren.

Die Otto Group wird stark mit dem Thema „Unternehmenskultur“ und „Kulturwandel“ in Verbindung gebracht. Siehst du das auch so und woran liegt das deiner Ansicht nach?
Wir sind konzernweit 2015 mit unserem bisher größten kulturellen Transformationsprozess gestartet – und er hat richtig etwas ausgelöst in der Organisation.

Dass sich ernsthaft etwas bei uns im Unternehmen veränderte, spürte man, glaube ich, etwa anderthalb Jahre später. So hat beispielsweise die Einladung unseres Vorstands, von allen geduzt zu werden, in der Öffentlichkeit für Aufmerksamkeit gesorgt. Das war damals für ein Traditionsunternehmen doch ungewöhnlich. Für uns war das eigentlich überhaupt kein Meilenstein, sondern eher das Ergebnis eines guten Prozesses. Heute gehört das „Du“ zu unserer Kultur.

Wir machen Kulturwandel nicht, damit wir uns wohler fühlen. Sondern um unser Business nach vorne zu bringen. Nur um einige Beispiele zu nennen: Wir haben AboutYou erfolgreich an den Markt gebracht; wir sind in das Retail-Media-Geschäft eingestiegen und seit Kurzem sind wir im Digital-Health-Markt unterwegs. Kulturwandel ermöglicht demnach Räume für Ideen, Innovationen und Transformation unserer Geschäftsmodelle und ist damit Teil unserer Strategie und Haltung.

Du warst schon 2015 beim Start der Transformation dabei?
Ja, ich habe 2015 im Strategiebereich gearbeitet und war im Initiierungsteam mit zwei anderen Kolleg:innen.

Was war damals der Auslöser, sich überhaupt mit der Kultur der Otto Group zu beschäftigen? Welche Probleme wolltet ihr lösen?
Das Problem war unsere wirtschaftliche Performance, die bei der rasenden Veränderungsgeschwindigkeit der Digitalisierung nicht mehr mithalten konnte. Die Erkenntnis, dass langjährig erprobte Mechanismen im Unternehmen nicht mehr reichten, führte dazu, dass wir nicht unsere Geschäftsfelder, sondern unsere Art der Zusammenarbeit, unsere Unternehmenskultur infrage gestellt haben. Aus dem Strategiebereich heraus haben wir dann Mitarbeitende und Führungskräfte befragt, wo ihrer Ansicht nach die Schmerzpunkte liegen.

Und welche Antworten habt ihr bekommen?
Die Antworten waren alle sehr ähnlich:

Es gab „Fürstentümer“ und Silobildung, kein Empowerment – die ganzen Klassiker, die man wahrscheinlich in allen Konzernen findet, kamen direkt zum Vorschein.

Was ist dann mit den Interviewergebnissen passiert?
Die Ergebnisse waren nicht überraschend. Jeder wusste es eigentlich auch, sprach es aber nicht an.

Wir machten allerdings die Ergebnisse sichtbar, sodass man darüber sprechen konnte. Das war der erste wichtige Schritt.

Bei einer großen Strategietagung mit dem Vorstand hat unser Bereich im Rahmen seiner Präsentation nicht nur gezeigt, wie wir als Unternehmen im Markt stehen, sondern eben auch das Kernergebnis der Interviews erläutert: dass wir uns selbst im Weg stehen und wir uns verändern müssen. Unser Aufsichtsratsvorsitzender Michael Otto stimmte sofort zu. Man kann sagen, dass direkt aus dieser Sitzung der Auftrag an den Strategiebereich kam, sich um die Herausforderungen zu kümmern.

Was waren eure ersten Schritte?
Wir haben am Anfang ganz klassisch gehandelt und erst einmal ein Projekt aufgesetzt sowie nach Unternehmensberatungen geschaut, die Transformation und Organisationsentwicklung können. Doch relativ schnell war uns klar, dass wir mit den üblichen Ansätzen, mit denen wir immer losgehen, die Kultur nicht verändern werden.

Während wir den Prozess gestalteten, haben wir uns häufig selbst hinterfragt. Denn wir waren ja Teil des Systems. Wir entschieden uns deshalb zu Beginn, eine systemische Beratung als externe Unterstützung dazuzuholen. Das war für uns als Strategiebereich zu diesem Zeitpunkt neu.

War euer Vorhaben zu diesem Zeitpunkt im Unternehmen schon bekannt?
Nein, das Thema wurde an dem Punkt nur im Strategiebereich behandelt. Losgelegt im Team, mit dem Vorstand und dem systemischen Coach haben wir im Februar 2015, der offizielle Kick-off für das gesamte Unternehmen war im Dezember 2015.

Worauf habt ihr am Anfang besonders Wert gelegt?
Anfangs waren wir aus dem Strategiebereich jeden Monat bei der Vorstandssitzung dabei und wir haben mit den sechs Vorstandsmitgliedern bilaterale Gespräche geführt.

Denn irgendwann würden wir auf Themen stoßen, die sich nur bearbeiten lassen, wenn der Vorstand eine zentrale Weichenstellung ermöglicht. Wenn die Vorstandsmitglieder nicht an Bord sind, wenn sie Veränderungen nicht selbst mittragen und authentisch vorleben, wird es schwierig.

Worauf wir auch viel Zeit verwendeten, war die Rollenklärung: Unsere Rolle sollte sein, den Prozess der Veränderung zu begleiten, der Vorstand war in der Verantwortung. Das machte ein Umdenken nötig. Wir haben auch geschaut: Welches Vorstandsmitglied kann für ein Thema, das aus der Organisation zurückgemeldet wurde, authentisch stehen und es vorantreiben? Die Gesellschafter Michael und Benjamin Otto haben wir eng einbezogen. Denn uns war es wichtig, dass Aufsichtsrat und Vorstände hinter dem Prozess stehen und thematische Verantwortung übernehmen. Um dieses Commitment zu schaffen, haben wir uns ein bisschen Zeit gelassen.

Hattet ihr 2015 schon ein Zielbild oder habt ihr euch erst einmal auf den Weg gemacht und für Austauschmöglichkeiten gesorgt?
Wir hätten natürlich als Strategie-Mitarbeitende liebend gerne Zielbilder gemalt. Das wäre das klassische Vorgehen gewesen. Diesem Reflex haben wir widerstanden und stattdessen die Problemfelder aufgemacht. Wir sind auch ohne Zielbild in die Vorstandssitzungen. Wir wussten nur, wir wollen an die Probleme ran und wir wollen unsere bisherigen Arbeitsweisen verändern, um die Zukunft der Otto Group weiterhin zu gestalten. Das war die zentrale Botschaft im Kick-off: dass gemeinsam an den Herausforderungen gearbeitet werden soll. Wie das gehen sollte, wussten wir aber damals selbst nicht.

Gestartet sind wir mit Workshops zu identifizierten Themen wie „Empowerment“, Customer & Data“ oder „Speed“. Dazu haben die Vorstände hierarchieübergreifend Freiwillige gesucht, die bereit waren, mitzugestalten. Auszubildende und Vorstände in einem Workshop, die gemeinsam an kniffeligen Themen arbeiten, das war 2015 absolut neu und bahnbrechend.

Am Anfang unseres Kulturwandels haben wir uns an der Theory U von Otto Scharmer orientiert. Wir mussten also zunächst „durch den Schmerz durch“. Wir haben die Vorstände mit der Organisation zusammengebracht und man hat sich gegenseitig zugehört. Es ging zu Beginn darum, wirklich das Problem zu verstehen und nicht – wie sonst üblich – sehr schnell auf eine Lösung zu springen.

Allerdings war das nicht einfach. 2015 konnte man in der Otto Group sicher noch nicht einen hierarchieübergreifenden
Workshop mit Vorständen machen und erwarten, dass da das „sprudelnde Leben“ passiert.

Ist das ein „Geheimnis“, um Kulturwandel voranzubringen? Einen Raum zu schaffen, damit Menschen hierarchieübergreifend zusammenkommen, um auf Augenhöhe vertrauensvoll über Probleme sprechen zu können?
Es ist ein Faktor. Wenn aber danach nichts passiert, dann kommt man in so eine reine „Auskotz-Schleife“. Es muss dann auch in Richtung Zukunft gehen.

War am Anfang allen klar, dass Kultur ein wichtiger Stellhebel für die Transformation ist? Oder musstet ihr bei den Führungskräften erst enorme Überzeugungsarbeit leisten?
Ja, sicherlich. Nicht alle haben „Hurra“ geschrien. In der ganzen Belegschaft – auch im Vorstand – gab es Gruppen, die sehr zurückhaltend waren, Kultur als strategischen Erfolgsfaktor zu sehen. Viele irritierte, dass gerade der Strategiebereich das Kulturthema anbrachte. Manche vermuteten sogar das nächste Restrukturierungsprojekt hinter der Initiative. Und was ebenfalls irritierte, war der hierarchieübergreifende Ansatz. Das war ein Novum und hat bei einigen Führungskräften für Unverständnis
gesorgt.

Lass uns einen Zeitsprung in das Heute machen. Es gibt immer noch eine Initiative bei der Otto Group mit dem Namen „Kulturwandel 4.0“. Habt ihr die Philosophie, dass man immer an der Kultur arbeiten muss und Kulturwandel kontinuierlich stattfindet?
Ja, das kann man so sagen.

Und dass der Kulturwandel ein Prozess ohne definiertes Ende ist.

Warum gibt es bei der Otto Group noch das Team „Kulturwandel 4.0“? Was ist der Auftrag?
Wie gesagt, Kulturwandel ist ein permanenter Prozess. Sich von bekannten Mustern zu verabschieden, fällt den Menschen per se schwer. Zu verstehen und zu reflektieren, welches Verhalten gerade sinnvoll ist und zum Erfolg des Unternehmens beiträgt, ist auch nicht immer einfach. Es gibt natürlicherweise Rückfälle in alte Verhaltensweisen. Unsere Aufgabe als Kultur-Team ist es, zu schauen, welche Verhaltensweisen und welche Muster uns nicht mehr zum Ziel bringen. Wir fragen: Was sollten wir reflektieren? Was sollten wir ins Bewusstsein holen? Wir schauen auf Verhalten.

Besteht dabei nicht die Gefahr, als Kultur-Sheriff wahrgenommen zu werden?
Es ist auf jeden Fall eine schwierige Rolle. Natürlich besteht das Risiko, als „Bad Guy“ oder „Bad Lady“ gesehen zu werden, wenn man unangenehme Sachen thematisiert. Man wird auch schnell zur Projektionsfläche für jedes individuelle Problem. Manchmal macht es deshalb Sinn, einen externen Blick dazuzunehmen, wenn es darum geht, uns allen einen Spiegel vorzuhalten. Die Umsetzung der Veränderung muss aber immer mit einem Teil des Systems passieren.

Sich ein Kernteam „Kultur“ zu leisten, ist deshalb wichtig, weil die Beharrungskräfte grundsätzlich stärker als die Veränderungskräfte sind. Unser Team hat die Aufgabe, zu beobachten, Verhaltensmuster zu spiegeln und Veränderungen anzustoßen, wenn es nötig ist. Klar ist jedoch auch: Es ist ein schmaler Grat.

Mittlerweile sind wir nicht allein. Neben den sogenannten lokalen Kulturwandelteams, die in den Konzerngesellschaften ganz individuell die Kulturwandelprozesse gestalten, haben wir auch Fachbereiche ausgebaut bzw. gegründet. Beispielsweise gibt es in einigen Konzerngesellschaften Agile Center, die Veränderungsprozesse begleiten. Außerdem haben wir viele neue Kolleg:innen, die professionell Organisationsentwicklung in den Gesellschaften und Teams vorantreiben.

Wir als Nukleus-Team schauen, bei welchem Thema der Konzern in Summe einen Anschwung braucht. Wo steht uns die Macht der Gewohnheit im Weg? Was müssen wir trainieren?

Was beschäftigt euch konkret in diesem Jahr?
Wir haben die Organisation gefragt. In diesem herausfordernden Jahr beschäftigt uns die Frage, wie wir fokussiertes Verhalten trainieren können. Fokussierung hat sowohl eine individuelle als auch eine organisationale Dimension. Individuell geht es zum Beispiel um die Fähigkeit, „Nein“ zu sagen. Organisational arbeiten wir aktuell an unserer Reporting-Kultur.

Gerade die organisationale Perspektive in Form von Strukturen und Prozessen dürfte doch bezüglich Fokussierung besonders wichtig sein, oder?
Ja. Als Erstes wird als entscheidender Hebel oft ein transparentes Zielsystem genannt. Damit verbunden ist ebenso die Frage: Was ist der Beitrag eines jeden Einzelnen zum großen Ganzen? Das hat eine starke strukturelle und prozessuale Komponente. Doch wenn man diesbezüglich eine Weiche anders stellt, muss auch der Umgang mit dem Neuen trainiert werden. Zum Beispiel kann ein Team nicht einfach eine OKR-Logik einführen, ohne das dazugehörige Verhalten zu üben. Die alten Muster passen nicht zu einem agilen Framework. Wie wendet man es also an, damit es wirklich die Performance steigert? Und was muss auf der Verhaltensebene umgestellt werden?

Zusammengefasst gesagt: Im ersten Schritt werden Dinge sichtbar, die uns auf der Prozessseite fehlen. Oder ein Prozess wird nicht richtig gelebt. Im zweiten Schritt ist es unsere Aufgabe, eine Reflexion anzustoßen und eine gute Dialoggrundlage zu schaffen, damit das jeweilige Thema offen und ehrlich diskutiert werden kann, beispielsweise zu der Frage: Was müssen wir noch lernen?

Und wo steht ihr bei dem Thema „Fokus“? Seid ihr noch in der Analysephase?
Wir gehen die Analyse und „das Machen“ parallel an.

Wir stehen noch ganz am Anfang und merken an verschiedenen Stellen, warum es so wichtig ist, „Fokussieren“ zu trainieren. Es ist eine harte Nuss.

Was ich bei dem Thema Kultur beobachte, ist, dass in den Unternehmen zwar keine langfristigen Zielbilder ausgegeben werden, es aber doch den Anspruch gibt, eine Kultur zu schaffen, die von Lern- und Veränderungsbereitschaft geprägt ist, die resilient und agil ist. So soll die Organisation in der Lage sein, sich an ein veränderndes Umfeld schnell anzupassen. Ist die flexible Organisation auch für euch ein Ziel?
Veränderungs- und zukunftsfähig zu sein, ist unser Kernziel. Und um das zu erreichen, setzen wir immer wieder auf unterschiedliche Themen, wie zum Beispiel Resilienz oder eben agile Zielsysteme.

Was wir als Kultur-Team machen, ist Anschubhilfe zur Reflexion: Welches Verhalten hilft gerade, um als Organisation veränderungsfähig zu bleiben, und welches nicht?

Wo steht die Otto Group mit Blick auf eine veränderungsbereite Kultur insgesamt?
Das kommt darauf an, wen du in der Organisation fragst. Die Perspektiven sind sehr unterschiedlich. Von „Toll, was uns der Kulturwandel bisher gebracht hat“ bis „Ich wünschte, der Kulturwandel würde endlich mal anfangen“. In der Summe sind wir aber sicherlich auf einem anderen Niveau als noch vor einigen Jahren. Das merkt man auch an der Anspruchshaltung – beispielsweise, wenn es um die partizipative Entwicklung von Themen geht.

Was, denkst du, ist die größte Herausforderung in deiner Rolle?
Diesen Spagat hinzubekommen: einerseits die Leute zu irritieren und sie mit Interventionen aus ihren Gewohnheiten zu holen und gleichzeitig anschlussfähig zu bleiben. Die Irritation muss von der Organisation annehmbar und schließlich umsetzbar sein.

Das kann beispielsweise bedeuten, dass man in einem Workshop dafür sorgt, dass ein Teil Altbekanntes ist und einen hohen Wiedererkennungswert hat und ein anderer Teil komplett neu ist. Also, neben einer PowerPoint-Unterlage gibt es dann zum Beispiel für das Top-Management eine dynamische Agenda, die am Tag vorher per digitaler Abstimmung entsteht.

Du bist in der Division „Kulturwandel 4.0“. Seid ihr auch Kulturveränderer?
Kultur ist nicht veränderbar. Sie ist einfach da. Wir als „Kulturwandel 4.0“-Team schauen auf die Verhaltensmuster und Werte. Wir können auch das Verhalten nicht direkt verändern, aber wir wissen, welche Hebel wir in Gang setzen müssen, damit Verhaltensänderung möglich wird. Und in der Analysephase sprechen wir vor allem mit denjenigen, die an den Hebeln für Veränderungen sitzen.

Kannst du etwas mit dem Begriff der „agilen Kultur“ anfangen? Gibt es die überhaupt?
Ich kann mit den Grundsätzen der Agilität viel anfangen, weil sie ähnlich zu den Prinzipien der systemischen Beratung sind und wir uns an den Agilitätsprinzipien orientieren. Und ich denke, unsere Agile Coaches beispielsweise leisten einen enormen Beitrag, um unsere Zusammenarbeit besser zu machen. „Agile Kultur“ klingt ein bisschen nach Buzzword. Damit kann ich nicht so viel anfangen.

„Kulturwandel 4.0“ klingt aber auch ein bisschen nach Buzzword.
Das kommt aus der Zeit, als „Industrie 4.0“ so hoch im Kurs stand und man damit Begriffe verbunden hat wie „Vernetzung“, „Empowerment“, „Transparenz“, „Digitalisierung“.

Wir haben uns als Kultur-Team damals ein wenig gesträubt, so einen „Branding-Begriff“ zu nutzen. Statt viel Zeit darauf zu verwenden, ein Zielbild oder Slogan auf dem Papier festzuschreiben, bin ich der Meinung, schnell ins Machen zu kommen und Dinge auszuprobieren, bringen einen schneller zum Ziel als die Diskussion darüber.

Was würdest du sagen, wo der Kulturwandel in der Otto Group am besten erlebbar wird?
Ich würde sagen, am ehesten wird er an der Diskussionskultur sichtbar. Beispielsweise herrschte vor zehn Jahren in der „Teppichetage“, in der Etage des Vorstands, viel Stille und kein Hinterfragen.

Auch in unseren Town-Hall-Meetings kommen wir heute viel schneller zu den relevanten und strittigen Themen.

Oder ich denke ebenso an das Thema Transparenz. Früher musste man sich darum bemühen, an Informationen zu kommen. Heute gilt Transparenz als Standard. Das heißt, wenn eine Information im Unternehmen nicht transparent gemacht werden soll, muss es dafür eine Begründung geben. Früher war die Nicht-Transparenz das Normale.

Und unsere konzernweite Kollaboration hat ein neues Level erreicht. Dies sollten wir nicht als gegeben ansehen. Die Welt dreht sich weiter und wir müssen uns kontinuierlich mit unserer Art der Zusammenarbeit auseinandersetzen. Ich bin zutiefst davon überzeugt, Kulturwandel ist nie vorbei.

Vielen Dank für das Gespräch.
Das Interview führte Jan C. Weilbacher.

Autorin

Bianca Lammers
leitet das „Kulturwandel 4.0“-Team der Otto Group. Sie ist Master of Science in Betriebswirtschaftslehre und ausgebildete systemische Organisationsberaterin. 2013 ist Bianca Lammers als Beraterin im Strategiebereich in die Otto Group eingetreten. Seit 2018 ist sie als Projektleiterin im „Kulturwandel 4.0“-Team tätig. Sie verantwortet den Bereich seit 2021.
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Die meisten Unternehmen streben nach kontinuierlicher Veränderung. Sie suchen nach innovativen Organisationsformen, die höchste Flexibilität ermöglichen – ein Schlüsselfaktor für langfristigen Erfolg. Dabei geht es nicht nur um schnelle Reaktion, sondern auch um proaktives Antizipieren, Gestalten und Neudenken sämtlicher Unternehmensdimensionen. Maren Hauptmann und Tanja Waldner über „Die Super-Responsive-Organisation“.