07.07.2021

Pre-Mortem: Priio-Gründerin Nina Müller bringt das Scheitern in Unternehmen ans Licht

Nina Müller hat das Scheitern nicht zur Gesinnung erhoben, wie es im Silicon Valley üblich ist. Sie hat eine andere Zugangsweise gefunden, die zwar den Fokus darauf legt, dabei aber konstruktive Denkweisen fördert.
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Priio, Scheitern, Silicon Valley, Mindset
(c) Priio - Nina Müller greift Scheitern auf, bevor es auftritt.

Scheitern. Ein Wort, das in einem Land wie Österreich mit einem Autoritätsgefühl, das auf Titel und Erfolge fußt, nicht gern gehört wird. Aber scheinbar zur Startup-Szene dazugehört, wie oftmals die Milch zum schwarzen Kaffee. Dennoch stellen sich Wenige die Frage, was kann mein Unternehmen oder mein Projekt zum Scheitern bringen. Man richtet lieber den Blick nach vorne, Siege im Sinn ohne Misserfolg zu kalkulieren. Nina Müller von Priio dreht den Spieß um, legt den Fokus auf die Verhinderung von Scheitern und nennt es Pre-Mortem-Prozess.

Bevor das Projekt stirbt…

“Wir haben oft ein sehr klares Bild im Kopf, wie Erfolg aussieht. Es kann bedeuten, bestimmte Umsatzziele zu erreichen oder erfolgreich einen großen Kunden zu gewinnen. Das Nachdenken über Erfolg offenbart manchmal auch einen trüben Moment unter Teams – die Definition von Erfolg kann sich von Person zu Person unterscheiden. Wir können noch so besessen davon sein, dass wir eine ziemlich krasse Realität ignorieren: Die einzige Möglichkeit, erfolgreich zu sein, besteht darin, Misserfolge zu besiegen”, beschreiben Müller und ihr Team ihre eigene Sichtweise.

Das Wiener Startup Priio wurde als Teil der Workshop-Praxis des US-Mutter-Unternehmens Butchershop mit internationalen Unternehmen wie Haufe, Nike, Databricks und Real Chemistry entwickelt und ist eine vom Pre-Mortem-Prozess inspirierte Selbstbedienungs-Anwendung, die eine bestimmte Methodik und Denkweise fördern möchte.

Priio
(c) Butchershop Creative LLC – Nina Müller, neuerdings Mentorin bei female factor, nutzt die Pre-Mortem-Methode, um mögliches Scheitern zu verhindern.

Die ersten Berührungen mit dem Thema Scheitern hatte Müller bei Butchershop, als sie als Leiterin des Projekt-Managements die Methode tief adaptierte – damals noch analog, wie sie erzählt. In Workshops und Initiativen. “Wir haben jahrelang mit CEOs, CGOs und Startups zusammengearbeitet und die Möglichkeiten Scheitern zu vermeiden im Fokus gehabt. Später haben wir unseren Prozess für Kunden veröffentlicht. Das hat uns viel Vertrauen und Transparenz entgegengebracht. Und geholfen, uns auf die richtigen Prioritäten zu konzentrieren”, sagt sie.

Priio macht Sorgen der Mitarbeiter sichtbar

Die Pre-Mortem-Methode ist nicht neu, sondern über drei Jahrzehnte alt und stammt aus der Feder einstiger Ingenieure, die bei ihren Projekten nicht scheitern durften, weil es eine Unmenge an Geld verschlungen hätte. Im Detail geht es darum, eine neue, wenn auch unpopuläre Sichtweise einzunehmen. Mit dem Credo sich und anderen deutlich zu machen, was einen zum Scheitern bringen kann. Ein Blick auf potentielle Szenarien, die Misserfolg fördern.

Müller zeichnet drei Schritte dieser Methodik, die in der Praxis damit beginnt, dass das Team des Unternehmens zusammentritt und auf digitale Post-Its des Startups beschreibt, bei welchen Eventualitäten das eigene Projekt scheitern könne. Jeder Teilnehmer hat dabei zwei bis drei Minuten Zeit exakt eine Antwort einzutragen. “Das variiert von ‘nicht genug Geld’, ‘keine Ressourcen’ bis hin zu ‘der Chef versteht meine Aufgabe nicht'”, sagt Müller zum Vorgang.

In der anschließenden Besprechung erklärt jede Person aus dem Team warum sie in ihrer Abteilung Gründe zum Scheitern sieht – ein Vorgang, den die Gründerin als offen und transparent beschreibt: “Niemand sollte schüchtern sein. Es ist ein kollaborativer Prozess an dessen Ende die Antworten kategorisiert werden.”

Focus Areas

So lassen sich die sorgsamsten “Focus Areas” ausmachen, die dann in einem finalen Schritt in einem “Sorgen-Ranking” erfasst werden. Das Team muss sich bei jeder Notiz die Frage stellen und nummerisch beantworten, wie wahrscheinlich es ist, dass die Probleme eintreten und wie es dem Projekt schaden kann. Dabei wird jeweils eine Zahl den Einzelnotizen zugewiesen, wobei eins bedeutet, dass das Scheitern unwahrscheinlich ist und zehn für sehr wahrscheinlich steht. Hierbei wird jedoch nicht der Mittelwert herangezogen, sondern die Zahl-Zuteilung soll auf einer gemeinschaftlichen Einigung zwischen den Mitarbeitern fußen.

“Beide Nummern werden dann multipliziert. Hier muss man nicht alle vom Team genannten Sorgen für den Lösungsweg mit einbeziehen, sondern nur die Top fünf mit den höchsten Werten”, sagt Müller. “Ein Wert zwischen 70 und 100 ruft nach Handlungsbedarf”, so die Co-Founderin.

Nachdem man alles besprochen, die einzelnen Sorgen kategorisiert und mit Wahrscheinlichkeitsnummern versehen; daraus ein Top fünf Ranking der Scheitergründe erstellt hat, so sollen bei den Bereichen mit hohen Werten “Assignments” an Personen verteilt werden, um ein tatsächliches Scheitern zu verhindern. Der ganze Prozess klingt langwierig, soll in der Praxis aber nicht so sein. Müller bezeichnet Priio als “schnelles Workshop Style-Tool”, das nicht den ganzen Tag beansprucht und dabei hilft, Sorgen in einem Unternehmen transparent und rasch auszumachen. “Uns ist klar, dass Leute auch arbeiten müssen”, sagt sie.

“Es gab Drama und viele Tränen”

Sie selbst ist zwar nie richtig groß gescheitert, hatte aber auch bei ihrer Arbeit bei einem Silicon Valley HR-Tech-Giganten (zwei Milliarden US-Dollar-Bewertung) mit schweren Zeiten zu kämpfen. “Als wir diese Prozesse noch nicht genutzt haben, gab es schwierige Momente. Und extreme Panik. Wir mussten für einen Kunden eine neue Marke launchen und entwickeln. Die Kommunikation war schlecht, es gab Drama und viele Tränen”, erinnert sie sich. “Wir haben nicht bedacht, wo Fehlschritte sein könnten und haben immer darauf schnell reagiert, was der Kunde wollte. Wir haben uns zwar am Ende gerettet, wussten aber, dass es nicht noch einmal so geht. Kollegen sind bis zwei in der Nacht gesessen, und wollten danach die Firma verlassen. Deswegen haben wir unser Tool entwickelt.”

Don’t Fail fast and often

Bemerkenswert ist, dass die junge Frau, die einiges an Silicon Valley-Erfahrung aufbieten kann, das allseits gern zitierte Scheiter-Mindset, das aus USA langsam herüberschwappt, sehr kritisch sieht. “Fail fast, fail often” möge in den USA funktionieren, wo die VC-Szene risikobereiter ist und auch gern mal die Visionen von Startups aus Überzeugung teilt, in Europa aber gehe man viel bedachter mit Kapital um. Scheitern sei nicht zwangsweise notwendig, wenn man eine neue Perspektive einnehme und sich bedächtig damit befasse.

“Bei Priio fragen wir nach den Gründen des Scheiterns. Sich gegenseitig herauszufordern, um herauszufinden, was einen Plan oder eine Initiative zum Entgleisen bringen kann”, so Müller. “Wir bieten Führungskräften einen effektiven Fahrplan dafür, wohin sie ihre Ressourcen richten sollten. Wenn wir über das Scheitern nachdenken, werden wir dazu aufgefordert, unser Blickfeld zu erweitern und andere Prioritäten zu setzen.”

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Diskussionsrunde der Folge 2: Harald Herzog, Moritz Mitterer, Carina Zehetmaier, Bernd Konnerth, Markus Fallenböck (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.


Gut zwei Jahre ist es her, dass ChatGPT einen Hype rund um generative KI-Modelle auslöste. Doch es stellen sich auch viele kritische Fragen beim Einsatz von KI – besonders in sensiblen Bereichen. Klar ist: Künstliche Intelligenz bietet viele Vorteile und vereinfacht komplexe Prozesse. Gleichzeitig wirft sie jedoch auch Herausforderungen und Ängste auf, mit denen man sich kritisch auseinandersetzen muss.

Was KI in den Bereichen Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten kann, diskutierten in der zweiten Folge „No Hype KI”:

  • Bernd Konnerth (Microsoft Österreich | Public Sector Lead)
  • Carina Zehetmaier (Women in AI Austria | Präsidentin)
  • Harald Herzog (Österreichische Gesundheitskasse | Leiter Digitalisierung und Innovation)
  • Moritz Mitterer (ITSV | Aufsichtsratsvorsitzender)
  • Markus Fallenböck (Universität Graz | Vizerektor für Personal und Digitalisierung).
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Menschenzentrierter Ansatz im Mittelpunkt

Künstliche Intelligenz ist schon längst Teil unseres Alltags – ob bewusst oder unbewusst. Und obwohl KI bereits in vielen Lebensbereichen der Österreicher:innen präsent ist, bleibt die Skepsis bei vielen groß. Laut Carina Zehetmaier ist es daher ein besonders wichtiger Faktor, dass man jeder einzelnen Person KI näher bringt, sodass mehr Vertrauen in die Technologie entsteht: „Derzeit gibt es noch viele Ängste rund um KI. Aber es gibt auch noch gewisse Schwachstellen wie zum Beispiel das Halluzinieren, oder auch Vorurteile, die in den Systemen drinnen sind und widergespiegelt werden können. Es ist relevant, dass man sich hier von Anfang an mit den kritischen Fragenstellungen auseinandersetzt“.

Hierbei müsse an vorderster Stelle die öffentliche Hand hohe Standards setzen – vor allem aus menschenrechtlicher Sicht. Zehetmaier befürwortet in diesem Zusammenhang den AI Act, der klare gesetzliche Rahmenbedingungen schafft. „Die öffentliche Hand ist der direkte Adressat der Grund- und Menschenrechte“, sagt sie.

Ein weiterer wichtiger Punkt von Zehetmaier ist die Notwendigkeit, marginalisierte Gruppen nicht zu übersehen. Man müsse sich bemühen, geschlechtsspezifische und andere Vorurteile in Datensätzen zu vermeiden. „Wir wissen auch, dass Automatisierung den Gender-Pay-Gap öffnet anstatt schließt, das heißt, da müssen wir aktiv und gezielt gegensteuern“.

Verantwortungsvolle KI bedeute, aktiv an den Daten und Algorithmen zu arbeiten. Nur so könne sichergestellt werden, dass KI-Anwendungen nicht nur technologisch effizient, sondern auch ethisch und gesellschaftlich verantwortungsvoll gestaltet werden.

Responsible AI: Inklusivität, Fairness, Datenschutz

Dass die Anwendung von generativer KI nicht bloß Kosten senken soll, sondern den Menschen Nutzen bringen muss, ist auch für Bernd Konnerth von Microsoft klar. „Wir setzen auf Responsible-AI-Standards, bei denen es um Inklusivität, Fairness, Datenschutz und all diese Themen geht. Das sind Leitplanken in unserer Produktentwicklung“, sagt der Public Sector Lead von Microsoft Österreich.

Von der Unternehmenstransformation bis hin zum öffentlichen Dienst sei ein breites Umschulungsprogramm notwendig, um Ängste abzubauen: Es sei wichtig, „Umgebungen zu schaffen, die es Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter möglich machen, mit der Technologie zu interagieren, um den Berührungsängsten entgegen zu wirken”.

Universität Graz startete UniGPT für Mitarbeitende

Was Bildung angeht, betont Markus Fallenböck von der Universität Graz die Bedeutung einer breiten Wissensvermittlung. Es gehe nicht nur um Spezialist:innen für KI, sondern vor allem um die große Masse an Mitarbeitenden, die einen “sinnvollen Umgang mit KI erlernen” müssen: „Je mehr Wissen wir in die Bevölkerung kriegen, umso mehr können wir Chancen nutzen und Risiken minimieren“.

Die Universität Graz hat dazu eine eigene Micro-Credential-KI gestartet, um Studierenden ein Grundwissen zu KI zu vermitteln: “Das ist ein abgeschlossenes Studienpaket, das man in jedes Studium integrieren kann und das gerade in einer Pilotphase ist”, erläutert Fallenböck. Das Paket lasse sich in jedes Studium integrieren. “Da ist die Idee, dass in ein paar Jahren jeder Bachelor-Studierende, der in Graz einen Abschluss macht, ein Grundwissen hat zu KI-Bereich, Technik, Wirtschaft, Recht, Ethik”.

Für die eigenen Mitarbeiter:innen hat die Universität Graz im Mai 2024 außerdem den Chatbot UniGPT gestartet. Bereits mehrere hundert Mitarbeiter:innen wurden dafür bereits eingeschult. “Da sitzt die Universitätsprofessorin neben der Sekretariatskraft und beide interessieren sich für KI und werden es in ihrem Arbeitsalltag gut einsetzen”, schildert Fallenböck seine Eindrücke.

Über die eigenen Mitarbeitenden will die Universität Graz Wissensvermittlung aber auch in die Bevölkerung tragen. Dazu hat sie im Oktober etwa erstmals den Technology Impact Summit zum Thema KI in Graz veranstaltet. “Weil natürlich auch wichtig ist, dass wir die breite Öffentlichkeit mit dem Thema erreichen. Je mehr Wissen wir in die Bevölkerung kriegen, umso mehr, können wir auch das Chancennutzen und Risikominimieren wirklich schaffen”, erläutert Fallenböck.

ITSV: Künstliche Intelligenz im Gesundheitssystem

 Die ITSV wiederum steuert und koordiniert die IT-Aktivitäten der österreichischen Sozialversicherung – und beschäftigt sich schon länger mit dem KI-Thema. Aufsichtsratsvorsitzender Moritz Mitterer erzählt im Talk, dass das Unternehmen bereits 2018 mit der Erprobung von KI-Lösungen begonnen habe. In einem geschützten Umfeld wurden dabei erste Erfahrungen gesammelt, bevor die Systeme in den Echtbetrieb übergingen. Dieser schrittweise Ansatz habe wesentlich dazu beigetragen, das Vertrauen in KI-Modelle im Unternehmen zu stärken.

Besonders bei sensiblen Daten, wie etwa Gesundheitsdaten, ist die Gefahr von Missbrauch ein zentraler Risikofaktor. Mitterer erläutert die Bedeutung von Transparenz und Nachvollziehbarkeit: „Man muss Patientinnen und Patienten mitnehmen, indem man entsprechend strenge Regeln hat und Compliance hat. Und indem man offen damit umgeht, falls doch was sein sollte“.

KI schafft Abhilfe bei steigendem Leistungsaufkommen bei ÖGK

Die ITSV arbeitet dabei unter anderem für die Österreichische Gesundheitskasse (ÖGK). Harald Herzog von der ÖGK erläutert, dass das steigende Leistungsaufkommen – etwa wachsende Fallzahlen, steigende Lebenserwartung, mehr Konsultationen – nach neuen Wegen verlangt: „Würden wir die Prozesse so weiterspielen wie bisher, bräuchten wir mehr Personal“, so Herzog. „Unsere Aufgabe ist es effizient zu arbeiten und alle technischen Möglichkeiten der KI auszunutzen“.

KI könne hier unterstützen, etwa bei der Wahlarztkostenerstattung. Ziel sei es, einen Großteil der Fälle automatisiert abwickeln zu können. Laut Herzog geht es aber nicht darum, den persönlichen Kontakt zu ersetzen, sondern lediglich zu ergänzen.

Zusätzliches Wirtschaftswachstum von bis zu 18 Prozent durch KI-Nutzung

Auch die öffentliche Verwaltung steht vor Herausforderungen, etwa aufgrund der Pensionierungswelle oder des Fachkräftemangels. Künstliche Intelligenz könnte dabei eine Rolle spielen. Bernd Konnerth von Microsoft Österreich sagt: „Künstliche Intelligenz kann eine Antwort sein – vielleicht nicht die Einzige, aber sie hat sehr viel Potenzial durch die Automatisierung wiederkehrender Tätigkeiten, viel Nutzen zu stiften“.

Aktuell befinde sich Österreich erst am Anfang, dieses Potenzial auszuschöpfen. Konnerth verweist auf eine Studie, dass Österreich ein Wirtschaftswachstum von bis zu 18 Prozent erzielen könnte, wenn das ganze Potenzial von KI ausgeschöpft werde.

Ausblick: KI-Nutzung in fünf Jahren

Wo steht der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in fünf Jahren? „Ich hoffe, dass wir nicht mehr über die Technologie reden müssen, so wie wir heute auch nicht mehr über Strom sprechen, sondern dass sie einfach da ist“, so Microsoft-Experte Konnerth.

Carina Zehetmaier wiederum blickt auf die EU als Werteunion. In fünf Jahren solle man sehen, dass Österreich und Europa es geschafft haben, einen wertebasierten, menschengerechten KI-Einsatz umzusetzen. Für Österreich könne sich hier eine besondere Chance bieten, so Zehetmaier. Das Land könne sich als Vorreiter für einen vertrauenswürdigen, menschenzentrierten Umgang mit KI etablieren. Es gehe darum, „den menschenzentrierten Ansatz im Einklang mit Werten und Grundrechten umzusetzen“.

KI birgt enormes Potenzial

Die Diskussionsrunde ist sich einig, dass KI in sensiblen Arbeitsfeldern längst keine ferne Zukunftsvision mehr ist, sondern bereits eine zentrale Rolle darstellt. Die Chancen sind enorm – von effizienteren Verwaltungsprozessen über eine präzisere Gesundheitsversorgung bis hin zu einer gerechteren Bildung. Doch um diese Möglichkeiten zu nutzen, braucht es breites Verständnis, klare Regeln, vertrauenswürdige Technik und einen sensiblen Umgang mit Daten.


Folge nachsehen: No Hype KI – Was kann KI in den Bereichen Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Hier gehts es zur Nachlese von Folge 1: „No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?”


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