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 ist kein „Plug & Play“-Tool, sondern beeinflusst Menschen, Prozesse, Daten und Strategien.
Frage: Welche bestehenden Prozesse müssen angepasst werden, um KI sinnvoll einzubinden? Beispiel: Ein KI-gestütztes CRM verbessert nur dann den Vertrieb, wenn die richtigen Datenquellen integriert und die Vertriebsteams geschult werden. - Feedback-Schleifen beachten: KI-Modelle lernen aus Daten – aber wenn die Daten verzerrt oder unvollständig sind, trifft die KI falsche Entscheidungen. Frage: Wie wird sichergestellt, dass die KI kontinuierlich mit relevanten, aktuellen Daten versorgt wird?
Beispiel: Ein KI-gestütztes Recruiting-System, das nur auf alten Bewerbungsdaten trainiert wurde, könnte unbewusst Diskriminierung fortführen, statt echte Vielfalt zu fördern. - Künstliche Intelligenz als Entscheidungsunterstützung, nicht als Ersatz: KI sollte nicht blind Entscheidungen treffen, sondern Menschen bei besseren Entscheidungen helfen. Frage: Wo braucht es Mensch-KI-Kollaboration statt vollständiger Automatisierung?
Beispiel: Eine KI im Gesundheitswesen kann 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.
Frage: Welche Teams müssen zusammenarbeiten, damit KI unternehmensweit Mehrwert schafft? Beispiel: Wenn das Marketing-Team eine KI nutzt, um Kundenverhalten vorherzusagen, sollte das Produkt-Team darauf zugreifen können, 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. Frage: Wie kann KI unser Angebot fundamental verändern?
Beispiel: Ein Online-Shop kann von statischer Produktauswahl zu einer KI-gestützten, dynamischen Empfehlungskultur wechseln, um jeden Kunden individuell zu bedienen.
Praktische Umsetzung von AI System Thinking:
- Erst Geschäftsprozess verstehen, dann KI einsetzen – Nicht „KI um der KI willen“, sondern gezielt dort, wo sie das Geschäftsmodell stärkt.
- KI als lernendes System behandeln – Datenqualität sicherstellen, regelmäßige Überprüfung der KI-Modelle, menschliches Feedback integrieren.
- C-Level und Mitarbeiter in die KI-Strategie einbinden – Erfolgreiche KI-Einführung ist keine rein technische Aufgabe, sondern eine Management- und Change-Management-Herausforderung.
- Datenstrategie definieren – KI benötigt hochwertige Daten. Unternehmen müssen sich fragen: Welche Daten fehlen? Welche müssen wir sammeln?
- Ethik und Governance beachten – Transparente KI-Entscheidungen sind essenziell, um Vertrauen zu schaffen (z. B. in sensiblen Bereichen wie Personalmanagement oder Kreditvergabe).