Was passiert mit einer Organisation, wenn KI ein Mitbegründer wird?
Was würde passieren, wenn der erste „Mitarbeiter“ Ihres Start - Ups kein Mensch, sondern ein künstlicher Intelligenz - Agent (KI - Agent) wäre? Diese hochgradig herausfordernde Frage war der Mittelpunkt einer einmonatigen Zusammenarbeit zwischen Microsoft und dem Technologie - MBA - Programm der Stern School of Business der New York University. Dreißig Studenten wurden in sechs Teams aufgeteilt, die wie Start - Ups organisiert waren. Ihnen wurde die Berechtigung erteilt, Microsoft 365 Copilot mit den neuesten Agent - Funktionen zu nutzen, und sie wurden aufgefordert, neu zu überdenken, wie die Arbeit ab Tag eins ablaufen würde, wenn KI integriert wäre. Ihre Aufgabe war es, traditionelle Arbeitsabläufe zu durchbrechen, ein „Forward - Company“ (Voraus - Firma) zu gründen und die Zukunft der Mensch - Maschine - Kollaboration zu erkunden.
Wir stellen uns „Forward - Companies“ als Organisationen vor, die nicht nur KI einsetzen, sondern um KI herum aufgebaut sind. Diese Unternehmen integrieren KI - Agenten von Tag eins an in jede Funktion, gestalten Arbeitsabläufe, Entscheidungsfindungsprozesse und Teamstrukturen neu, um die Mensch - Maschine - Kollaboration zu maximieren. Im Rahmen dieses Projekts zwingt das „Forward - Company“ - Modell die Studenten, über die Automatisierung hinauszugehen und zu erforschen, was Führung und Skalierung in einer Organisation tatsächlich bedeuten, in der KI als grundlegender Teammitglied (statt als zusätzliches Element) fungiert.
Die Ergebnisse sind aufregend, subversiv und nachdenklich stiftend. Die erfolgreichsten Teams haben nicht nur KI eingesetzt, um Aufgaben zu erledigen, sondern auch ihre kreativen Potenziale ausgeschöpft, beispielsweise indem sie Organigramme erstellt, Projektpräsentationen neu gestaltet und sogar hypothetische Geschäftsmodelle entwickelt haben, um menschliche Führungskräfte zur Reaktion zu bringen. Dabei haben sie ein neues Arbeitsmuster entdeckt, in dem KI ein proaktiver und sich ständig weiterentwickelnder Teammitglied ist.
Dieser Artikel fasst ihre Forschungsergebnisse in vier transformativen Themen zusammen, die unsere Vorstellung von Arbeit, Team und Führung in der KI - Ära neu definieren. Diese beobachteten Veränderungen stehen nicht isoliert da, sondern sind eng miteinander verbunden: Die Art und Weise, wie die Arbeit gestartet wird, beeinflusst die Einstellungsbedürfnisse, und die Art und Weise, wie Teams verwaltet werden, prägt den Entscheidungsfindungsprozess. Gemeinsam bieten sie eine Roadmap für den Aufbau und die Führung von KI - nativen Organisationen.
Forschungsmethode
Die Studenten, die am Kooperationsprojekt zwischen der Stern School of Business der New York University und Microsoft teilnahmen, wurden in Teams aufgeteilt. Jedes Team bekam ein Start - Up - Thema und wurde aufgefordert, sein Geschäft zu gründen. Sie hatten Zugang zu einer virtuellen Geschäftsumgebung, in der sie Meetings abhalten, E - Mails verschicken und Dokumente erstellen konnten, und sie konnten die neuesten KI - Funktionen von Microsoft nutzen. Die Start - Up - Ideen umfassten ein Unternehmen für Solarenergie für Privathaushalte, eine Verbraucher - App zur persönlichen Finanzberatung und ein Unternehmen für Gesundheits - und Fitness - Wearables.
Das Projekt wurde in zwei Phasen durchgeführt. Zunächst nutzten die Studenten Copilot, um ein Start - Up zu simulieren, Managementrollen zu verteilen, Pläne zu entwerfen, Inhalte zu erstellen und Arbeitsabläufe zu testen. Dann überlegten sie, wie ein „KI - First“ - Unternehmen (von Microsoft als „Forward - Company“ bezeichnet) in Zukunft funktionieren könnte, und entwickelten ein Blueprint für eine Organisation, in der KI - Agenten in jede Funktion integriert sind. Das Ziel des Projekts war es, die „Zukunft der Arbeit mit KI - Agenten“ zu erkunden und zu verstehen, wie KI in einem Geschäftskontext genutzt werden kann. Der entscheidende Punkt ist, dass der Neuanfang für die Studenten einen Vorteil bietet: Sie sind nicht an alte Strukturen gebunden.
KI wird der erste „Mitarbeiter“
Die Studenten berichteten, dass KI schnell der „erste Mitarbeiter“ des Teams wurde und für grundlegende Rollen wie Strategen und Analysten eingesetzt wurde. Beispielsweise versuchte ein Team, KI zu nutzen, um ein Organigramm auf der Grundlage von Bewerbungsunterlagen zu entwerfen. Andere Schlüsselaufgaben waren die Entwicklung einer Markteintrittsstrategie, die Erstellung von Stellenausschreibungen für externe Berater, die Erstellung von Finanzmodellen sowie die Gestaltung von Markenhandbüchern und Logos. Die sofortige Verfügbarkeit einer breiten Palette von Funktionen ermöglichte es den menschlichen Gründern, mehrere Rollen zu übernehmen, ohne überfordert zu werden, und Aufgaben zu bewältigen, die außerhalb ihres Kernfachwissens lagen. Infolgedessen konnten die Studenten schnell von der Idee zur Umsetzung gelangen. Sowohl bei risikolosen als auch bei risikoreichen Entscheidungen wurde zunächst mit KI gesprochen, was für Unternehmer eine neue Entscheidungsfindungsparadigma einführte.
Diese Veränderung hat weitreichende Auswirkungen auf den gesamten Startup - Bereich. In Start - Ups sind viele „To - Do“ - Aufgaben unklar oder vorübergehend, und die Einstellung von Mitarbeitern kann für Gründer, die schnell handeln möchten, eine große Ablenkung darstellen. Die Fähigkeit von KI, unklare Aufgaben zu bewältigen und konkrete Ergebnisse zu erzielen, hilft, die echten Bedürfnisse des Unternehmens zu klären und den Gründern eine solide Grundlage für das Geschäft zu bieten. In der frühen Phase reicht die Arbeit von KI in der Regel aus, um das Unternehmen mit sehr wenig Personal zu betreiben.
Was können wir daraus lernen? KI verändert die Art und Weise, wie Einstellungen betrachtet werden. Gründer fragen jetzt möglicherweise nicht mehr „Wen muss ich einstellen?“, sondern „Wie viel kann KI von Anfang an für mich tun, und wo bleiben Lücken?“ Dies positioniert KI neu als wirtschaftliche Hebelkraft, statt als Kostenfaktor. Sie ermöglicht schlankere Teams, schnellere Iterationen und Prototypenentwicklung sowie strategischere Einstellungen und Expansionen. Selbst wenn das Unternehmen in Zukunft Mitarbeiter einstellt, kann es mit dem „Mitgründer“ KI sprechen und Entwürfe für verschiedene Ergebnisse entwickeln (und darauf reagieren), was dem Unternehmen die Möglichkeit gibt, seine echten Bedürfnisse zu verstehen.
Die Arbeit beginnt mit einem Dialog
Einer der auffälligsten beobachteten Wandel war, wie die Arbeit von statischen Dokumenten zu dynamischen Dialogen wechselte. Die Studenten organisierten Echtzeit - Meetings, um mit KI über Hintergrundinformationen als „Samen“ eines Konzepts zu sprechen, damit KI auf die Erstellung von Berichten oder Präsentationen konzentrieren konnte. Dies hat das Arbeitserlebnis verändert: Statt eine App zu öffnen und von Null zu beginnen, beginnt die Arbeit mit einem Dialog mit Copilot. Wie ein Student sagte: „Ich habe eine Idee und kann sie direkt an Copilot sagen. Es erstellt für mich einen Entwurf. Das hilft mir wirklich, die Arbeit zu starten.“
Dieses dialogbasierte Arbeitsmuster, das von einem der Teams als „Paarprogrammierung für jede Aufgabe“ bezeichnet wurde, erhöht nicht nur die Effizienz der Arbeit, sondern verringert auch die Angst vor neuen Aufgaben. Eine Gruppe hat KI genutzt, um eine Investor - Präsentation zu erstellen und dann in einem Meeting darüber diskutiert, welche Erkenntnisse fehlten und wie der Inhalt für verschiedene Zielgruppen angepasst werden könnte. KI übernahm die Ausführung, die Menschen brachten die Erkenntnisse ein. Dies bedeutet, dass die Rolle der Menschen sich verändert hat. Die Studenten sind nicht mehr nur strenge Inhaltsersteller, sondern werden sowohl zu kreativen Ideenfindern (die grobe, unstrukturierte Startpunkte liefern) als auch zu Selektoren und Optimierern (die Entwürfe von KI leiten, bearbeiten und vervollkommnen). Die Studenten berichteten, dass die Arbeit mit KI eher wie die Zusammenarbeit mit einem Kollegen anfühlt, als die Nutzung von Software.
Ein Team stellte fest, dass obwohl KI sehr gut darin ist, verschiedene Logo - Optionen zu generieren, das Team seine Kenntnisse über die Marke und das Zielpublikum nutzen muss, um das passende Logo auszuwählen. Dieser Wandel von Ersteller zu Inspirator und Selektierer hat tiefgreifende Auswirkungen. Dies zeigt, dass die wertvollsten Fähigkeiten in der Zukunft die Fähigkeit sein werden, die Ausgabe von KI zu gestalten und zu lenken. Fachwissen, kritisches Denken und redaktionelles Urteil werden zu neuen Superkräften. Wenn natürliche Sprache die neue Benutzeroberfläche wird, ist es nicht mehr wichtig, zu wissen, welches Menü man anklicken oder welche Formel man eingeben muss, sondern es ist wichtig, klar auszudrücken, was man braucht, und dann die Ausgabe von KI zu bewerten. Das Wissen, wie man kommuniziert, d. h. die Absicht und das gewünschte Ergebnis klar auszudrücken, wird in Zukunft ein hoch geschätztes Fähigkeitsprofil sein. Dies hat weitreichende Auswirkungen auf die Kulturentwicklung innerhalb eines Unternehmens: In der traditionellen Vorstellung wird übermäßige Kommunikation oft als Hemmnis für effiziente Arbeitsabläufe angesehen und daher nicht gern gesehen.
Ein weiterer Aspekt dieses Themas ist, dass Dokumente möglicherweise im Vergleich zu Dialogen an Bedeutung verlieren. Der kontinuierliche Dialog mit KI - Agenten bedeutet, dass Teams nicht mehr daran denken, mit Word - Dokumenten Pläne zu erstellen, mit Tabellenkalkulationen Budgets zu erstellen oder mit PowerPoint - Präsentationen Vorschläge zu unterbreiten, sondern sich auf die Diskussion von Ideen und Problemen untereinander konzentrieren, während KI die Dokumente erstellt. Diese Dokumente können während des Meetings eingesehen werden, um zu sehen, ob das Team die diskutierte Richtung mag. Der Inhalt befindet sich im Dialog, und KI erstellt nach Bedarf verschiedene Dokumente. In der KI - Ära ist das Aufbauen von Kontext von entscheidender Bedeutung: Jede aufgezeichnete Sitzung oder jeder Dialog trägt zum Kontext bei, der von KI in Zukunft dominiert wird. Da KI die ersten Entwürfe erstellt, liegt der Wert der menschlichen Beiträge in den Dingen, die nur Menschen können: das Aufbauen von Kontext, das Wahrnehmen von Feinheiten, das Anwenden von Kontext und das Verleihen von Bedeutung. Dies hebt die Rolle der Menschen von Ausführern zu Koordinatoren und verändert somit das soziale Arbeitsvertrag.
Die Rolle des menschlichen Wissens
Diese Sichtweise, Menschen als Inspiratoren und Selektoren zu betrachten, zeigt, dass die Rolle des menschlichen Wissens sich verändert hat. Die Studenten müssen nicht in jeder Aufgabe, an der sie arbeiten, ein tiefgreifender Experte sein, da sie sich auf die Kraft von KI verlassen können, um ihr Wissen zu ergänzen.
Trotzdem äußerten sie Bedenken, dass das Selbstvertrauen von KI eine falsche Sicherheit schaffen könnte, wenn sie nicht über das entsprechende Wissen verfügen, um es zu bewerten. Mehrere Male hat die Ausgabe von KI Feinheiten ignoriert oder irreführende Daten enthalten, ähnlich wie ein übermäßig selbstbewusster junger Analyst.
Sie betonten die Idee, dass „Copilot herausfordern muss, nicht nur gefallen“. Ein Student teilte mit: „Du musst der Experte sein. Du musst derjenige sein, der sagt „Das ist richtig, das ist falsch“, und du musst derjenige sein, der die endgültige Entscheidung trifft.“
Das zentrale positive Ergebnis ist, dass KI die Entscheidungsfindungskosten enorm reduziert. Ein Team, das über Marketingmethoden nachdachte, ließ KI die Ergebnisse vorhersagen, wenn sie ihr Budget von Veranstaltungen auf Online - Werbung verlagerten. KI generierte schnell einen groben Vergleich, was traditionell einen großen Aufwand erfordert hätte. Diese nahezu sofortige Intelligenz macht es billiger und schneller, verschiedene Alternativen zu erkunden und ermöglicht es den Menschen, sich darauf zu konzentrieren, ihr Wissen zu nutzen, um die vielen schnell generierten Ideen zu bewerten. Teams können häufiger die Frage „Was wäre, wenn...?“ stellen, da KI sofort verschiedene Szenarien analysieren kann. In der KI - Ära hat es keine Kosten, neugierig zu bleiben.
Es verlagert auch die Last von risikolosen, routinemäßigen Entscheidungen auf KI: Für Themen, die für das gesamte Team von geringem Wert sind, können die Studenten KI nutzen, um Brainstorming - Sessions durchzuführen. Einige der Studenten, die an dem Projekt teilnahmen, hatten nur begrenzte praktische Managementerfahrung, aber sie stellten fest, dass sie wichtige strategische Vorschläge machen konnten, da KI Daten lieferte und sogar Argumente anbrachte. Dies deutet darauf hin, dass es zu einer Flachheit der Hierarchie kommen könnte. Entscheidungen können dezentraler werden: Personen, die näher am Frontline sind, können Entscheidungen treffen, die zuvor „nach oben“ gemeldet werden mussten, da sie von KI - generierten Erkenntnissen unterstützt werden. Daher werden auch die Gespräche zwischen Menschen riskanter und möglicherweise bedeutungsvoller: Routinegesprächsthemen wurden an die Mensch - Maschine - Schnittstelle delegiert.
Die Dynamik von Mensch - Maschine - Teams
Vielleicht der bahnbrechendste Erkenntnis dieses Projekts ist, wie KI die Teamdynamik neu gestaltet. Da KI die Aufgaben ausführt, sind die Teams kleiner und agieren schneller. Die Studenten beschrieben ein „Netzwerk von Multi - Agenten“, in dem verschiedene KI - Agenten verschiedene Bereiche wie Kundenbeziehungsmanagement, Terminplanung, Finanzen usw. bearbeiten, während Menschen als Leiter fungieren, diese Agenten koordinieren und die endgültigen Entscheidungen treffen. Die Idee ist, dass jeder Agent seine eigene Rolle, sein eigenes Wissen und seine eigene Perspektive haben kann, und daher ist die Integration der Fähigkeiten jedes Agenten von entscheidender Bedeutung.
Dieses Modell durchstößt die traditionelle Teamstruktur. Anstatt dass Menschen verschiedene Tools nutzen, verwalten Menschen viele KI - „Arbeiter“, die Tools nutzen. Dies bedeutet, dass das Arbeitsmuster von der direkten Arbeit der Menschen mit Maschinen zur Arbeit der Menschen über digitale Arbeitskräfte, die wiederum Maschinen nutzen, um die Arbeit zu erledigen, gewechselt hat. Ein neuer Arbeitsablauf wurde dadurch etabliert.
Die Betrachtung von KI als digitale Arbeitskraft wirft auch neue Fragen auf. Wie lässt sich ein KI - Agent einstellen? Wie misst man seine Leistung? Die Studenten stellten sich eine Zukunft vor, in der KI - Agenten auf der Grundlage ihrer Leistung „eingestellt“, „ausgebildet“ und sogar „befördert“ werden. Sie stellten sich eine interne Bibliothek von wiederverwendbaren Agenten vor, wie eine Gruppe von digitalen Beratern, die das Team nach Bedarf einsetzen kann. Unternehmen könnten Dashboards für die Aktivitäten von KI - Agenten pflegen, wie die Anzahl der erledigten Aufgaben, die Genauigkeit, die Anzahl der erforderlichen menschlichen Eingriffe usw. Wenn ein KI - Agent schlecht abschneidet (z. B. zu viele falsche Antworten gibt oder selten von dem Team genutzt wird), könnte der Manager beschließen, ihn „neu auszubilden“ oder sogar „auszusetzen“. Im Gegenteil, wenn ein KI - Agent tatsächlich Wert schafft, könnte das Unternehmen ihn breiter einsetzen.
Die Studenten stellten sogar die Idee eines internen Agentenmarktes vor: Wenn ein Team einen hervorragenden KI - Arbeitsablauf entwickelt hat, beispielsweise für die Verarbeitung von Spesenberichten, könnte dieser Ablauf an andere Teams weitergegeben oder vermietet werden, was ihn praktisch als digitalen Auftragnehmer behandelt. Obwohl die Studenten klar wussten, dass KI - Agenten keine Menschen sind und auch nicht als solche behandelt werden sollten, erkannten sie, dass als neue Art von Arbeitskraft neue Metriken und