8 Gründe, warum KI-gesteuerter Change anders ist (und was Change Leader wissen müssen)

Unternehmen, die Millionen in KI-Technologien investieren, scheitern oft daran, die erwarteten Erträge zu erzielen. Dies liegt nicht an technischen Fehlern, sondern daran, dass sie traditionelle Change-Management-Ansätze auf eine grundlegend andere Art der Transformation anwenden.

Was die KI-Forschung von Prosci über den KI-Wandel enthüllt

Eine kürzlich von Prosci durchgeführte Studie, bei der 1.107 Fachleute auf verschiedenen Unternehmensebenen untersucht wurden, zeigt das Ausmaß der Herausforderungen, denen sich Unternehmen bei der Einführung von KI gegenübersehen. Die Daten sind beeindruckend:

Prävalenz menschlicher vs. technischer Herausforderungen bei der KI-Einführung

• Menschliche vs. technische Herausforderungen - Mit 38 % aller gemeldeten Schwierigkeiten bei der KI-Implementierung erwies sich die Benutzerkompetenz als die größte Herausforderung. Diese unterteilen sich in Herausforderungen bei der Lernkurve (22 %), Schwierigkeiten bei der Eingabe von Informationen (11 %) und unzureichende Schulung (6 %). Technische Implementierungsprobleme machen nur 16 % aus. Dies ist ein grundlegender Unterschied zu herkömmlichen Technologieeinführungen, bei denen oft technische Probleme im Vordergrund stehen.
• Die Vertrauenslücke ist messbar - Die Untersuchung zeigt erhebliche Vertrauensunterschiede zwischen den verschiedenen Organisationsebenen. Frontline-Mitarbeiter berichten von minimalem Vertrauen in KI (+0,33 auf einer Skala von -2 bis +2), während Führungskräfte ein deutlich höheres Vertrauensniveau aufweisen (+1,09).
• Unterstützung durch die Führung ist erfolgsentscheidend - Unternehmen mit "sehr reibungslosen" KI-Implementierungen weisen dramatisch unterschiedliche Führungsmerkmale auf. Sie zeigen eine starke Unterstützung durch die Führung (+1,65) im Vergleich zu Unternehmen mit Schwierigkeiten (-1,50).

Diese Zahlen unterstreichen, was uns die Workshop-Teilnehmer gesagt haben - der Wandel durch KI ist grundlegend anders, und traditionelle Ansätze reichen nicht aus.

8 Hauptunterschiede beim KI-gesteuerten Wandel

In den letzten sechs Monaten haben wir Workshops zur Einführung von KI mit Hunderten von Change-Experten aus verschiedenen Branchen in Nordamerika durchgeführt. Aus den Umfragedaten und dem Feedback der Teilnehmer, die Experten in ihren Unternehmen sind, haben sich acht verschiedene Muster herauskristallisiert, die die KI-Transformation von herkömmlichen Veränderungsinitiativen unterscheiden.

1. Die "nie endende Phase 2"-Herausforderung

Traditionelles Veränderungsmanagement funktioniert in definierten Phasen mit klaren Endpunkten. Die Einführung von KI durchbricht dieses Modell. Ein Workshop-Teilnehmer drückte es so aus: "KI verändert sich so schnell - was jagen wir?" Ein anderer beschrieb es als eine "nie endende Phase 2".

Die Technologie entwickelt sich rasant weiter, ständig tauchen neue Funktionen auf, und die Unternehmen müssen ihre Implementierungen in Echtzeit anpassen. Ihre Change-Management-Pläne müssen flexibel und beweglich sein und dürfen nicht nur einmalig durchgeführt werden. Die Verstärkung wird zu einem aktiven Prozess der kontinuierlichen Bereitschaft und nicht zu einem begrenzten Ziel.

Erfolgreiche Praktiker erstellen anpassungsfähige, modulare Änderungspläne und coachen Sponsoren, um die Sichtbarkeit über längere, weniger vorhersehbare Zeiträume zu erhalten.

Ausrichtung des ADKAR-Modells von Prosci auf iterative Änderungen

2. Sicherheitsbedenken gestalten das Risikomanagement neu

Künstliche Intelligenz bringt erhöhte Risiken mit sich, denen das traditionelle Änderungsmanagement nur selten begegnet. Die Workshop-Teilnehmer stellten ein "erhöhtes Maß an Sicherheitsbedenken" fest, bei dem "individuelle Verantwortung und Risikominderung wichtiger werden".

KI-Systeme können versehentlich sensible Daten preisgeben, ungenaue Informationen erzeugen oder neue Schwachstellen schaffen. Die Folgen in sensiblen Bereichen - Gesundheitswesen, Finanzen, Recht - können schwerwiegend sein.

Dies erfordert, dass das Risikomanagement direkt in jede Change-Management-Aktivität integriert wird. Sensibilisierungskampagnen müssen neben der Einführung von Tools auch ein verantwortungsvolles Verhalten in den Vordergrund stellen. Schulungsprogramme müssen durchgängig sicherheitsorientierte Botschaften enthalten und dürfen nicht als nachträgliche Maßnahme hinzugefügt werden.

3. Ethik und Governance stehen im Mittelpunkt

Im Gegensatz zu herkömmlichen Technologieimplementierungen können KI-Entscheidungen Vorurteile aufrechterhalten, Fehlinformationen erzeugen oder das Leben von Menschen auf eine Weise beeinflussen, die nicht sofort sichtbar ist. Die Workshop-Teilnehmer nannten durchweg die Themen "ethische und verantwortungsvolle Nutzung" und "ethische Bedenken und Befangenheit" als zentrale Herausforderungen.

Die Bewusstseinsbildung muss ausdrücklich ethische Erwägungen einbeziehen, nicht nur operative Veränderungen. Sponsoring-Koalitionen müssen ethisches Verhalten sichtbar vorleben, um den Ton in der Organisation anzugeben.

Vorausschauende Praktiker schaffen sichtbare Feedback-Kanäle, um ethische Risiken frühzeitig zu erkennen und zu korrigieren, und integrieren Aktualisierungen der Richtlinien direkt in die Aktivitäten zum Wissensaufbau.

4. Der Wechsel zum individualisierten Lernen

Traditionelle Schulungsansätze greifen bei der Einführung von KI zu kurz. Die Technologie erfordert personalisiertes, selbstgesteuertes Lernen, um ausreichende Kompetenzen aufzubauen. Wie ein Experte anmerkte, müssen Unternehmen "Kompetenzen aufbauen, um die Widerstandsfähigkeit und Flexibilität für kontinuierliches Lernen zu gewährleisten."

KI-Tools werden je nach Rolle, Abteilung und Person unterschiedlich eingesetzt. Ein Marketingspezialist könnte KI für die Erstellung von Inhalten nutzen, während ein Finanzanalyst sie für die Datenanalyse einsetzt. Allgemeine Schulungsprogramme können diese Vielfalt nicht effektiv abdecken.

Erfolgreiche Praktiker bieten daher mehrgleisige Lernerfahrungen an: KI-Akademien, Peer-to-Peer-Lernnetzwerke und Ressourcenzentren, auf die die Mitarbeiter je nach ihren spezifischen Bedürfnissen zugreifen können.

5. Umfang und Komplexität erfordern unternehmerisches Denken

KI-Implementierungen betreffen oft mehrere Abteilungen gleichzeitig, ohne klare Grenzen. Die Workshop-Teilnehmer beschrieben "das Ausmaß des Ganzen - Veränderung, Geschwindigkeit usw.", wobei "KI potenziell keine Grenzen kennt".

Herkömmliche projektbasierte Change-Management-Ansätze haben mit diesem Umfang zu kämpfen. Die Einführung von KI erfordert eine unternehmensweite Perspektive, eine umfassendere Bewertung der Auswirkungen auf die Stakeholder und die Unterstützung durch eine Koalition von Führungskräften.

Die Komplexität ist nicht nur technischer, sondern auch organisatorischer Natur. KI-Implementierungen lösen kaskadenartige Veränderungen in Geschäftsprozessen, Entscheidungsfindungsrahmen und Organisationsstrukturen aus.

6. Navigieren durch Mehrdeutigkeit in zukünftigen Zuständen

Traditionelles Change Management zeichnet sich dadurch aus, dass es von klar definierten aktuellen Zuständen zu gut artikulierten zukünftigen Zuständen übergeht. Die Einführung von KI stellt dieses Modell in Frage. Die Teilnehmer stellten fest, dass es "kein klares 'Morgen' gibt" und dass es schwierig ist, "den zukünftigen Zustand klar zu definieren".

KI-Funktionen entwickeln sich schnell weiter, und Unternehmen können nicht genau vorhersagen, wie sie die Technologie in sechs Monaten nutzen werden. Die Lösung besteht nicht darin, auf Klarheit zu warten, sondern die Mitarbeiter so zu schulen, dass sie mit Unklarheiten souverän umgehen können.

Praktiker gestalten die Kommunikation um Fortschrittsmarker herum und nicht um endgültige Ziele, um den Organisationszweck zu stärken und die Mitarbeiter zu verankern, auch wenn sich die Taktiken weiterentwickeln.

7. Neue Formen des Widerstands erfordern neue Antworten

Künstliche Intelligenz ruft deutlichen Widerstand hervor, der über die typischen verfahrenstechnischen Bedenken hinausgeht. Die Workshop-Teilnehmer beschrieben "andere und neue Formen des Widerstands, die eher auf Angst basieren und mit Risiken, unbekannten Faktoren, dem Verlust von Relevanz und gesellschaftlichen Auswirkungen zu tun haben".

Die Ängste sind tiefer und persönlicher. Die Menschen machen sich nicht nur Sorgen über das Erlernen neuer Prozesse, sondern auch über ihre grundsätzliche Relevanz in einer durch KI verbesserten Welt.

Standardtechniken zum Widerstandsmanagement reichen nicht aus. Praktiker müssen emotionale Faktoren ansprechen, nicht nur verfahrenstechnische Hürden. Es wird schwieriger, Begehrlichkeiten zu wecken, weil die wahrgenommene Bedrohung als existenziell empfunden wird.

8. Umgestaltung von Rollen und Arbeitsdynamik

KI hat erhebliche Auswirkungen auf Rollen, Verantwortlichkeiten und die Dynamik am Arbeitsplatz. Die Teilnehmer stellten fest, dass dies erhebliche Auswirkungen auf die "Zukunft der Arbeit und der Rollen" hat, da "Wissen und Fähigkeiten von Team zu Team variieren".

Dabei geht es nicht nur um das Erlernen neuer Tools, sondern um eine grundlegende Umgestaltung der Arbeit. KI verändert die Art und Weise, wie Menschen ihre Zeit verbringen, welche Fähigkeiten sie benötigen und wie sie Werte schaffen.

Praktiker erstellen Rollenpläne für die Zukunft, die zeigen, wie KI die menschlichen Fähigkeiten ergänzt, und stärken ein Unternehmensleitbild, das auf Partnerschaft mit KI statt auf Konkurrenz setzt.

Frühwarnzeichen und Erfolgsindikatoren

Unsere Forschung zeigt klare Muster, die erfolgreiche KI-Transformationen von solchen mit Schwierigkeiten unterscheiden. Unternehmen mit "sehr reibungslosen" Implementierungen weisen dramatisch unterschiedliche Merkmale auf:

• Die Experimentierlücke - Unternehmen mit "sehr reibungslosen" Implementierungen ermutigen nachdrücklich dazu, neue Tools auszuprobieren, während diejenigen, die "mit Herausforderungen vorankommen", eine mäßige Ermutigung zeigen. Organisationen, die mit Problemen bei der Umsetzung zu kämpfen haben, raten sogar davon ab, neue Tools auszuprobieren. Dies ist einer der stärksten Prädiktoren für den Erfolg einer KI-Implementierung.
• Führung und kulturelle Ausrichtung - Erfolgreiche Unternehmen zeigen eine starke Unterstützung durch die Führung und eine Unternehmenskultur, die den KI-getriebenen Wandel aktiv unterstützt.
• Ausgewogene Datenoffenheit - Unternehmen mit reibungslosen Implementierungen weisen eine höhere Datenoffenheit auf als Unternehmen mit Schwierigkeiten.

Warnzeichen, auf die man achten sollte:

• Führungskräfte zeigen sich sehr zuversichtlich, während die Mitarbeiter an der Front Widerstand zeigen
• Sicherheitsbedenken werden getrennt vom Änderungsmanagement behandelt
• Schulungsansätze, die die rollenspezifischen KI-Anwendungen nicht berücksichtigen
• Entmutigung von Experimenten statt Förderung der sicheren Erkundung

Anpassung Ihres Change-Management-Toolkits

Traditionelle Change-Management-Tools müssen für eine erfolgreiche KI-Einführung sorgfältig angepasst werden. Unser ADKAR-Modell von Prosci ist nach wie vor relevant, aber die Bewusstseinsbildung muss ethische Erwägungen und die Erwartungen an kontinuierliches Lernen einbeziehen und nicht nur operative Änderungen.

Kommunikationsstrategien müssen Fortschrittsmarker gegenüber Endzielen betonen und gleichzeitig die messbare Vertrauenslücke zwischen den verschiedenen Organisationsebenen schließen. Schulungsansätze müssen sich von einer Einheitsgröße zu personalisierten Lernreisen verlagern, die neben technischen Kompetenzen auch Anpassungsfähigkeiten aufbauen.

Am wichtigsten ist vielleicht, dass die Anforderungen an das Sponsoring über einzelne Projektsponsoren hinausgehen und sich auf eine Koalition von Führungskräften erstrecken, die die Sichtbarkeit aufrechterhalten und ethisches KI-Verhalten über längere, weniger vorhersehbare Zeiträume vorleben können.

Vorbereitung auf die kontinuierliche KI-Entwicklung

Die Einführung von KI ist kein Ziel, sondern eine fortlaufende Reise zum Aufbau organisatorischer Fähigkeiten. Die erfolgreichsten Unternehmen betrachten das KI-Änderungsmanagement als eine Kernkompetenz und nicht als eine Projektleistung.

Das bedeutet, dass sie internes Fachwissen über KI-spezifische Veränderungsmuster aufbauen, organisatorische Agilität für kontinuierliche Anpassungen entwickeln und eine Kultur schaffen, die KI-getriebene Entwicklungen begrüßt, anstatt sich ihnen zu widersetzen.

Der Erfolg der KI-Einführung hängt mehr von der menschlichen Seite des Changes ab als von der Raffinesse der Technologie. Für Veränderungsexperten, die bereit sind, ihre Ansätze anzupassen, stellt dies sowohl eine große Herausforderung als auch eine noch nie dagewesene Gelegenheit dar, den strategischen Wert eines kompetenten Veränderungsmanagements zu demonstrieren.

Strategisch in die Einführung investieren

Die Einführung von künstlicher Intelligenz ist mehr als nur eine technische Implementierung - sie verändert die Art und Weise, wie Ihre Mitarbeiter arbeiten, innovativ sind und Werte schaffen. Der Weg zum Erfolg erfordert durchdachte Strategien, um die Mitarbeiter einzubinden, die Führung zu koordinieren und KI in die Arbeitsabläufe zu integrieren.

Durch die Zusammenarbeit mit Prosci erhalten Sie einen vertrauenswürdigen Führer mit der Forschung, den Methoden und der Expertise, um die menschliche Seite der KI-Einführung effektiv zu managen. Mit Prosci kann Ihr Unternehmen nicht nur die Vorteile von KI voll ausschöpfen, sondern auch die nötige Widerstandsfähigkeit aufbauen, um künftige Transformationen zu bewältigen.

Gehen Sie eine Partnerschaft mit Prosci ein, um das volle Potenzial Ihrer KI-Initiativen auszuschöpfen und sich einen dauerhaften Wettbewerbsvorteil in einer KI-gestützten Zukunft zu sichern.