Wenn wir KI als neuen Kollegen betrachten, müssen wir sie auch wie einen Mitarbeiter onboarden. Wir sprechen inzwischen ständig davon, dass KI zum „neuen Kollegen“ wird.
Meine Frage ist: Welchen Kollegen würden wir ohne Rollenklärung, ohne Onboarding, ohne Regeln und ohne Kommunikationsstruktur einfach an ein kritisches Projekt setzen?
Das tun wir mit KI aber jeden Tag.
- Wir geben ihr Zugriff auf Tools, Repositories und Daten.
- Wir erwarten hochwertige Ergebnisse.
- Wir erwarten Tempo.
- Wir erwarten teilweise sogar Entscheidungen.
Aber oft fehlt der Rahmen.
- Kein klares Erwartungsmanagement
- Kein sauberer Arbeitskontext
- Keine eindeutigen Regeln
- Keine definierte Form der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI
Und dann wundern wir uns über falsche Annahmen, inkonsistente Ergebnisse, Governance Probleme oder Kontrollverlust.
Bei Hingepoint betrachten wir KI deshalb bewusst als Teil des Teams.
Nicht im Sinne von Vermenschlichung, sondern organisatorisch.
Ein neuer KI-Kollege muss vier Dinge kennen:
- Was erwarten wir von ihm?
- Was nicht?
Das ist genauso wichtig! - Was muss er wissen?
Welchen Kontext braucht er, um überhaupt sinnvoll arbeiten zu können? - Was darf er tun?
Wo liegen technische, fachliche und organisatorische Grenzen? - Wann muss er mit uns sprechen?
- Wann darf er autonom weiterarbeiten und wann braucht es eine Entscheidung, Freigabe oder Klärung?
Diese Fragen würden wir auch bei einem neuen Mitarbeiter beantworten. Bei KI überspringen wir sie erstaunlich oft. Deshalb liegt ein Teil unserer aktuellen KI-Probleme gar nicht im Modell.
Wir haben die KI einfach schlecht onboarded!
Denn ein leistungsfähiger Kollege ohne Kontext, Regeln und klare Verantwortung wird nicht automatisch produktiv.
Der neue Kollege wird vor allem schnell, aber Geschwindigkeit ohne gemeinsamen Rahmen kann ziemlich teuer werden.