Beim AI System Thinking geht es darum, künstliche Intelligenz nicht als isoliertes Tool zu betrachten, sondern als wesentlichen Teil eines komplexen Systems, welches Entscheidungen, Geschäftsprozesse, Unternehmenskultur und Beziehungen mit Kunden beeinflusst.
Viele Unternehmen setzen KI-Technologien jedoch ausschließlich punktuell ein (z. B. Chatbots, automatisierte Analysen, Empfehlungssysteme). Ohne ein systemisches Denken bleibt das Potenzial jedoch unerschlossen und führt teils zu unerwarteten Kollateralproblemen.
Ohne systemische Betrachtung kann KI nur einzelne Prozesse optimieren, jedoch nicht das gesamte Unternehmen effizienter machen. Verschiedene KI-Tools laufen parallel, aber ohne Integration und Synergien.
Ein systemischer Ansatz hingegen sorgt dafür, dass KI nicht nur Prozesse automatisiert, sondern strategisch Wert schafft. Kernprinzipien von AI System Thinking in Unternehmen sind dabei:
- KI als Teil eines größeren Systems verstehen:
KI beeinflusst Menschen, Prozesse, Daten und Strategien und ist deshalb kein „Plug & Play“-Tool. Eine wichtige Frage ist deshalb, welche bestehenden Prozesse angepasst werden müssen, um KI sinnvoll und effizient einzubinden. Beispielsweise kann ein KI-gestütztes CRM nur dann den Vertrieb verbessern, wenn die richtigen Datenquellen integriert und die Vertriebsteams entsprechend geschult werden. - Feedback-Schleifen beachten:
KI-Modelle lernen aus Daten, wenn aber die Daten verzerrt oder unvollständig sind, trifft die KI falsche Entscheidungen. Es muss deshalb sichergestellt werden, dass die KI kontinuierlich mit relevanten, aktuellen Daten versorgt wird. - Künstliche Intelligenz als Entscheidungsunterstützung, nicht als Ersatz:
KI sollte nicht blind Entscheidungen treffen, sondern Menschen bei besseren Entscheidungen helfen. Es geht um die Frage wo es Mensch-KI-Kollaboration braucht statt vollständiger Automatisierung. Beispielsweise sollte KI im Gesundheitswesen Ärzten Diagnosen vorschlagen, aber die finale Entscheidung bleibt in menschlicher Hand. - Unternehmensweite Integration statt KI-Silos: KI muss mit bestehenden Systemen, Abteilungen und Datenquellen vernetzt sein. Es geht um die Frage, welche Teams zusammenarbeiten müssen, damit KI unternehmensweit Mehrwert schafft. Beispielsweise wenn das Marketing-Team KI nutzt, um Kundenverhalten vorherzusagen, sollte auch das Produkt-Team darauf zugreifen können und dürfen, um bessere Angebote zu entwickeln.
- KI-gestützte Geschäftsmodelle entwickeln: Der größte Mehrwert entsteht nicht nur durch KI-Prozesse, sondern durch neue Geschäftsmodelle, die ohne KI nicht möglich wären. Deshalb sollte man die fundamentale Frage stellen, wie KI das eigene Geschäftsmodell- Erlösmodell- und Verkaufsmodell fundamental verändern könnte.
In der praktischen Umsetzung von AI System Thinking gilt deshalb:
- Erst Geschäftsprozess verstehen, dann KI einsetzen: Nicht „KI um der KI willen“ nutzen und einsetzen, sondern gezielt dort, wo sie das Geschäftsmodell stärkt.
- KI als ständig lernendes System behandeln: Datenqualität gewährlisten, regelmäßige Überprüfung der KI-Modelle, menschliches Feedback zusätzlich integrieren.
- C-Level und Mitarbeiter in die KI-Strategie einbinden: Erfolgreiche KI-Einführung ist keine rein technische Aufgabe, sondern eine übergreifende Management- und Change-Management-Herausforderung.
- Datenstrategie definieren: KI benötigt hochwertige Daten. Unternehmen müssen deshalb laufen fragen: Welche Daten fehlen?Wie können diese gesammelt werden?
- Ethik und Governance: Transparente KI-Entscheidungen sind essenziell, um Vertrauen zu schaffen.