22.12.2015

Was erfolgreiche Teams anders machen

Gleich mehrere Studien zeigen: Bei Teamwork kommt es nicht unbedingt auf das Wissen und Können des Einzelnen an.
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Erfolgreiche Teams sind auch im Sport ein wesentlicher Faktor.
Erfolgreiche Teams sind auch im Sport ein wesentlicher Faktor.

Die meisten Firmen verbindet mit Gruppenarbeit eine Hassliebe. Die Arbeit in Teams macht Vieles überhaupt erst möglich, andererseits hat sie mitunter einige unangenehme Nebeneffekte – stundenlange Meetings, Trittbrettfahrer, Verzögerungen bei Entscheidungen und Strategien. Gibt es einen Schlüssel zum erfolgreichen Team, dem all das nicht passiert? Die Frage ist wahrscheinlich genauso alt wie modernes Teamwork. Kaum ein Jahr vergeht ohne neue Erkenntnisse und das gilt natürlich auch für 2015.

+++ Hansi Hansmann erzählt, wie wichtig das Team für Startups ist +++

Heuer zeigen gleich zwei unterschiedliche Forscherteams, dass Können und Wissen des Einzelnen nicht die wesentlichen Faktoren eines erfolgreichen Teams sind. Google hat Forscher zwei Jahre lang 180 Teams des Unternehmens analysieren lassen. In einem Blogbeitrag beschreiben die Experten, wonach sie gesucht haben: individuelle Eigenschaften, die zu einem perfekten Team beitragen. Stattdessen haben sie herausgefunden, dass es bei Teamwork eher um Rahmenbedingungen und gruppendynamische Eigenschaften geht.

Laut Google gibt es 5 Faktoren, die erfolgreiche Teams ausmachen:

  • Faktor 1: Psychologische Sicherheit: Teammitglieder sollten sich in ihrer Gruppe so sicher fühlen, dass sie Risiken eingehen und voreinander keine Scheu haben zu Scheitern.
  • Faktor 2: Verlässlichkeit: Teammitglieder halten Deadlines ein.
  • Faktor 3: Struktur und Organisation: Es gibt klar definierte Rollen, Aufgaben und Ziele.
  • Faktor 4: Bedeutung: Die Arbeit ist persönlich von Bedeutung für die Teammitglieder. Sie können sich mit ihrer Arbeit dentifizieren.
  • Faktor 5: Wirkung: Die Arbeit hat eine Bedeutung für Kunden, die Firma oder die Umwelt und macht einen Unterschied aus.

Auch das MIT hat sich intensiv mit der Frage nach dem perfekten Team auseinandergesetzt. Die Forscher haben gleich mehrere Studien mit Hunderten Teams durchgeführt. Eines der erstaunlichen Ergebnisse: Ein hoher individueller IQ der Teammitglieder hatte kaum Auswirkung auf die kollektive Intelligenz eines Teams.

Die MIT-Forscher identifizierten drei Faktoren für gutes Teamwork:

  • Faktor 1: Ausgewogene Beiträge: Alle Teammitglieder tragen gleichermaßen zur Gruppenarbeit bei.
  • Faktor 2: „Mindreading“: Teammitglieder schneiden besser bei einem Test ab, bei dem Emotionen lediglich anhand eines Fotos der Augen einer Person abgelesen werden müssen.
  • Faktor 3: Frauenquote: Teams, bei denen mehr als die Hälfte Frauen waren, schnitten besser ab. Die Forscher sehen allerdings einen Zusammenhang mit dem „Mindreading“, bei dem Frauen allgemein besser abschneiden.

Erfolgreiche Teams haben emotionale Intelligenz

Eine weitere MIT-Studie hat schließlich ergeben, dass es bei erfolgreichen Teams keinen Unterschied macht, ob die Gruppe lediglich virtuell zusammenarbeitet. Untersucht wurde das mit Tools wie Skype, E-Mail und Google Drive. Interessant ist, dass auch in diesem Fall „Mindreading“ ein entscheidender Faktor erfolgreicher Teams war. Emotionale Intelligenz ist also eine wesentliche Zutat für gutes Teamwork.

Quelle, Quelle

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
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Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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