25.09.2024
GASTBEITRAG

Der geklonte Manager: Ein KI-Selbstversuch

Vor einem Jahr startete Martin Giesswein, Digitalisierungsexperte und langjähriger Vortragender der WU Executive Academy, ein Experiment: Er wollte sich als Führungskraft und Unternehmer durch Künstliche Intelligenz überflüssig machen. Für die wichtigsten Aufgaben seines beruflichen Alltags wählte er die aktuelle KI-Tools aus und überließ ihnen die Arbeit. Das kam dabei heraus…
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(c) WU Executive Academy/Canva - Martin Giesswein, Digitalisierungsexperte und Vortragender der WU Executive Academy.

Mitarbeitergespräche mit KI-Coaching

Gespräche sind wichtig und nehmen viel Zeit in Anspruch. Da möchte ich alles richtig machen. Vor schwierigen Gesprächen habe ich mich von Sprach-KIs coachen lassen, meist während meiner Zug- und Autofahrten. Die KI simulierte anhand meiner Beschreibungen das Gesprächsverhalten des jeweiligen Kollegen und gab mir Anregungen für eine motivierende Gesprächsführung und effektive Fragetechniken. Auch ich selbst stehe mit dem Wissen aus meinen Büchern als Chat-KI für meine Kollegen und Klienten zur Verfügung. Verwendete Tools: character.ai, pi.ai, HalloSpohia.com

Meetings ohne mich

Einen großen Teil meiner Zeit beanspruchten Online-Meetings, bei denen ich aber keine fachliche Hauptrolle hatte. Ich schickte im Vorfeld einer Videokonferenz nur mehr meine Agenda-Punkte und einen KI-Klon, der mich während den Meetings ersetzte – ich selbst blieb aber immer öfter fern. Hierbei, zur Erklärung, hackt sich eine AI in den eigenen Kalender hinein und ein Klon bzw. ein Bot wählt sich folglich ins Meeting und tritt wie ein User auf.

Meine menschlichen Kollegen diskutierten, erarbeiteten Lösungen und verteilten Aufgaben – ohne mein physisches Zutun. Wenige Minuten nach den Meetings hatte ich eine KI-Zusammenfassung des Gesagten und die zugewiesenen Tasks in meinem Posteingang. Um eine korrekte To-Do-Liste zu erhalten, muss das Gespräch im Meeting aber strukturiert ablaufen. Mit klaren Ansagen, wie Martin bitte erstelle mir den Bericht bis Freitag. Verwendete Tools: Fireflies, Sembly, MS Teams mit Co-Pilot, apollo.ai.

Schneller Vorträge, Konzepte und Präsentationen erstellen

Wann immer ich einen guten Business-Gedanken hatte, sprach ich die frischen Ideen in mein Smartphone und ließ die Texte von der KI transkribieren (verwendetes Tool: sonix). Die spätere detaillierte Recherche zum Thema wurde mir durch perplexity.ai erleichtert. Diese KI gibt zu jedem ihrer Vorschläge einen Weblink an. So konnte ich schnell die Quelle und die Richtigkeit überprüfen. Die von mir definierten Inhalte lud ich in KI-Tools wie Gamma.ai oder PowerPoint mit Co-Pilot und sparte so in der Regel 1-2 Stunden pro Präsentation oder Vortragstext.

Abbau von Datensilos: Ein ERP an einem Sonntag

Zusammen mit einem Logistikunternehmen stellte sich mein Team der Herausforderung, die Funktionen ihres Bestell- und Liefersystems mit Hilfe von KI nachzubilden. An einem einzigen Sonntag konfigurierten wir ein rudimentäres ERP-System mit ChatGPT von openai. Dieses war in der Lage, Kunden über Lieferzeiten und Produktverfügbarkeit zu informieren und sogar Ersatzprodukte je nach Lagerbestand vorzuschlagen. Um die Aufgabe bewusst komplexer zu gestalten, verteilten wir die Daten auf drei verschiedene Datenbanken. Trotz dieser Hürde hat die generative KI alle Kundenanfragen korrekt beantwortet. Diese “synthetische KI” birgt enormes Potenzial, um die leidigen Datensilos in unseren Unternehmen zu überwinden.

Team-Building mit KI

Statt Flöße zu bauen und über Teiche zu paddeln, haben wir uns für ein KI-gestütztes Teambuilding entschieden. Mit Hilfe von Midjourney, RunwayML und Suno verwandelten wir uns in kurzen Videos im Marvel-Stil in Superhelden, inklusive passendem KI-Soundtrack. Neben dem Teamgeist wurde so auch jede Menge KI-Know-how geschaffen – und: der Spaß kam nicht zu kurz.

Geschäftsführer-Betrug (CEO-Fraud) 2.0

Um das Thema Betrugsversuche mit Hilfe von KI zu beleuchten, habe ich in Trainings an der WU Executive Academy meinen täuschend echt wirkenden KI-Avatar mit geklonter Stimme eingesetzt (verwendetes Tool: heygen). Gemischt mit echten Videos von mir mussten die Teilnehmenden ihre detektivischen Fähigkeiten unter Beweis stellen und die gefälschten Versionen entlarven. Auch wenn Videokonferenzsysteme immer mehr Sicherheit bei der Identifizierung bieten: Letztendlich müssen wir Menschen entscheiden, ob unser Gegenüber ein Mensch oder ein Betrüger mit KI-Unterstützung ist.

Ich habe es den Studierenden nicht allzu schwer gemacht und bewusst einmal meine Hand vor dem Mund gehalten. Die KI-generierte Mundpartie wurde dann vor der Hand angezeigt, was ein Zeichen für einen Deepfake ist. Ich empfehle hier genau auf die Stimme zu hören, wobei es Programme gibt, die die österreichische Aussprache sehr gut umsetzen. Künftig wird man die Identifizierung über die IP-Adresse oder Biometrie angehen müssen, um zu sehen, ob das Video echt ist.

Fazit: Bin ich nun als Manager ersetzbar?

Die KI hat mich nicht ersetzt, aber meine Produktivität wurde massiv gesteigert. Obwohl die eingesetzten Systeme (noch) nicht perfekt sind, habe ich im letzten Jahr durchschnittlich 5 Stunden pro Woche eingespart. Zeit, die ich für mein Unternehmen oder meine Familie nutzen konnte. Bis die KI einen Manager oder eine Führungskraft gänzlich ersetzen kann, wird es noch lange dauern. Aber einzelne Managementaufgaben übernimmt Künstliche Intelligenz schon heute – und das in einer erstaunlichen Qualität.

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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