Amazon plant, 600.000 Arbeitsplätze durch Roboter zu ersetzen. Wie formt KI die Machtstruktur am Arbeitsplatz neu?
Herausgeberhinweis
Laut einer jüngsten Meldung der New York Times beschleunigt Amazon seine Automatisierungsstrategie und plant, innerhalb der nächsten Jahre über 600.000 Arbeitsplätze in den USA durch Robotersysteme zu ersetzen. Mehrere Insider und interne Strategiedokumente zeigen, dass das Unternehmen dieses Ziel bis 2033 erreichen möchte. Das Robotik-Forschungsteam von Amazon arbeitet daran, die Automatisierung auf 75 % seiner gesamten Betriebsprozesse anzuwenden und voraussieht, dass bis 2027 etwa 160.000 Arbeitsplätze in den USA entfallen könnten.
Dieser Schritt von Amazon hat erneut die Gesellschaft dazu veranlasst, die strukturellen Auswirkungen von KI auf Arbeitsplätze und die Arbeitswelt zu prüfen und zu reflektieren. Seit der Veröffentlichung von ChatGPT durch OpenAI vor weniger als drei Jahren hat die neue Produktivkraft in Form der Künstlichen Intelligenz die Arbeitsabläufe tiefgreifend verändert. KI übernimmt zunehmend repetitive Aufgaben, die Generierung kreativer Inhalte und die Vorhersageanalyse, Aufgaben, die zuvor auf Menschen angewiesen waren, und befreit die Mitarbeiter von lästigen Tätigkeiten.
Allerdings haben die Mitarbeiter angesichts dieser technologischen Veränderung komplexe und widersprüchliche Gefühle. Sie bewundern die fortschrittliche KI aufrichtig, sind aber auch besorgt darüber, wie sie der KI-Welle folgen können, und befürchten, dass ihre Arbeitsplätze durch KI ersetzt werden könnten. Die Sorge und Angst stammen aus der Ungewissheit. Es muss geklärt werden, was die KI tatsächlich bedeutet, wenn sie in die Organisationstätigkeit integriert wird, wie menschliche Mitarbeiter effektiv mit KI zusammenarbeiten können und welche tiefgreifenden Auswirkungen diese Technologie auf die bestehende Organisationsstruktur haben wird.
KI ist mehr als ein Werkzeug
In der traditionellen Organisationsparadigma werden hauptsächlich die Beziehungen zwischen „Menschen“ und „Menschen“ diskutiert, wie die Principal-Agent-Beziehung oder die Beziehung zwischen Managern und Mitarbeitern; auch die Beziehung zwischen „Menschen“ und „Organisation“, wie Mitarbeiter beispielsweise über Vermittlungsvariablen (Mediatoren, wie Mitarbeiterkompetenzen, Mitarbeiterengagement usw.) die Organisationsleistung beeinflussen.
In der KI-Zeit darf man KI nicht einfach als ein Werkzeug betrachten, das von fortschrittlicher Technologie umhüllt ist. Mit der Entstehung von KI hat sich in den Organisationsbeziehungen eine neue Dimension hinzugefügt – von der zweidimensionalen „Organisation-Mensch“ zur dreidimensionalen „Organisation-Mensch-KI“.
Die tiefgreifenden Auswirkungen dieser Paradigmenänderung werden sich direkt auf die Kernelemente der Betriebswirtschaftslehre und der Organisationshierarchie auswirken. Die bestehende Organisationsstruktur basiert auf der Tatsache, dass menschliche Manager andere menschliche Mitarbeiter leiten. Die Kernfunktion der Manager besteht darin, Aufgaben zuzuweisen, den Fortschritt zu überwachen und die Leistung zu bewerten. Der Einsatz von KI bedeutet, dass in der Organisation nicht-menschliche „Mitarbeiter“ auftauchen, die komplexe Aufgaben autonom erledigen können. Menschliche Manager können eine KI-Schnittstelle nicht auf traditionelle Weise „verwalten“ (z. B. durch Motivationsgespräche oder Karriereplanungen); auch können menschliche Mitarbeiter nicht auf traditionelle Weise mit KI zusammenarbeiten (z. B. durch Besprechungen, um Arbeitsziele auszurichten). In diesem Moment werden die Beziehungen zwischen „Managern“ und nicht-menschlichen „Mitarbeitern“ (d. h. KI), zwischen menschlichen Mitarbeitern und nicht-menschlichen „Mitarbeitern“ und sogar zwischen den ursprünglichen Managern und menschlichen Mitarbeitern grundlegend verändert.
Neudefinition der Beziehungen: Drei Modelle der Mensch-KI-Kollaboration
Professor George Fragiadakis und sein Team definieren die Beziehung zwischen KI und Menschen in der neuen Paradigma als Mensch-KI-Kollaboration (HAIC, Human-AI Collaboration). Die konkreten Beziehungen können in drei Kategorien unterteilt werden: menschzentriert, KI-zentriert und symbiotisch.
1. Menschzentriertes Modell (Human-Centric Model):
In diesem Modell behalten die Menschen die Hauptentscheidungsgewalt bei den Aufgaben. Die Menschen nutzen KI als Verstärkungswerkzeug, um ihre Fähigkeiten zu verbessern, und KI kann in der kurzen Zeit die menschlichen Rollen in den relevanten Aufgabenbereichen nicht ersetzen. In diesem Modell verwenden die Menschen KI für Aufgaben, die eine hohe Wiederholungsrate haben oder datenintensiv sind (DATA-Intensive).
Typische Szenarien: Programmierer von Unternehmen wie Microsoft und Accenture nutzen GitHub Copilot (ein Code-Hilfsprogramm) zur Codeerstellung; Radiologen verwenden AI-CAD-Tools zur Brustkrebsfrüherkennung, um die Arbeitslast zu reduzieren und die Früherkennungsleistung zu verbessern.
2. KI-zentriertes Modell (AI-Centric Mode):
In diesem Modell wird KI als der Hauptakteur in der Kollaboration betrachtet. Die KI ist für die Entscheidungen verantwortlich und erledigt die Aufgaben mit minimaler menschlicher Intervention (normalerweise sind die Menschen für die Lösung von begrenzten Upgrade-Problemen, die Überprüfung der Ergebnisse usw. zuständig). Dieses Modell zeichnet sich in der Regel durch automatisierte Abläufe aus. Die KI kann Aufgaben unabhängig ausführen, aber es handelt sich in der Regel nur um eine einseitige Interaktion zwischen KI und Menschen. Dieses Modell eignet sich für Aufgaben mit klar definierten Grenzen, für die die Fähigkeiten der KI ausreichen.
Typische Szenarien: Waymo's selbstfahrende Taxis fahren in Phoenix, San Francisco und Los Angeles in den USA vollautomatisiert. Bis Juni 2025 hatten sie insgesamt 96 Millionen Meilen (ohne Sicherheitsfahrer) zurückgelegt; Walmart arbeitet mit dem Dienstleister Symbotic zusammen, und das KI-Scheduling-System steuert hunderte von mobilen Robotern bei der Ein- und Auslagerung, beim Entstapeln, Kommissionieren und Stapeln (die Menschen treten nur bei der Behandlung von Ausnahmen und bei der Qualitätskontrolle am Anfang auf).
3. Symbiotisches Modell (Symbiotic Mode):
Das symbiotische Modell ist ein ausgewogener Partnerschaftsverband, in dem Menschen und KI sich gegenseitig stärken. Dieses Modell zeichnet sich durch zweiseitige Interaktion, gemeinsame Entscheidungen und ständigen Feedbackaustausch aus. Dieses Modell eignet sich besonders für komplexe Aufgaben und wird auch in Zukunft die Hauptkooperationsform zwischen Menschen und KI in der Arbeitswelt sein.
Typische Szenarien: Das kreative Dienstleistungsunternehmen 180 (ein Unternehmen der Ogilvy-Gruppe) arbeitet mit dem Adobe Firefly-Tool zusammen und durchläuft wiederholt den Prozess von „Anweisung - Überprüfung und Korrektur, Endfassung“ in der Mensch-KI-Interaktion. Innerhalb von 5 Tagen wurden 540.000 Markenbilder in 12 verschiedenen Kunststilen erstellt, was eine Kollaboration zwischen Mensch und KI darstellt; SAP-Kunden verwenden das AI Copilot Joule, um Mitarbeiter und KI in Kernprozessen wie Supply Chain, Beschaffung und Finanzen zusammenarbeiten zu lassen. Die Mitarbeiter treffen die Geschäftsentscheidungen, und die KI führt die Berechnungen und generiert die Prozesse.
Die HAIC (Mensch-KI-Kollaboration) ist eine unausweichliche Entwicklungstendenz in der Arbeitswelt. Ihr Eingreifen bringt neue Veränderungen in die traditionelle Organisationsparadigma und eröffnet neue Entwicklungsmöglichkeiten für die Umgestaltung der strategischen Prozesse, die Neugestaltung der Organisationsstruktur, das Personalmanagement und die Motivation.
Umgestaltung der strategischen Prozesse: Vom „Motoraustausch“ zur „Neugestaltung der Produktionslinie“
Wenn eine Organisation KI in ihre Geschäftsprozesse einführt und die menschzentrierten (Human-Centric Model) und KI-zentrierten (AI-Centric Mode) Kooperationsparadigmen anwendet, hat dies relativ geringe Auswirkungen auf die strategischen Prozesse. Im menschzentrierten (Human-Centric Model) Modell steht die menschliche Entscheidung immer noch im Mittelpunkt. Die Zuständigkeiten der menschlichen Arbeitsplätze/Rollen können erweitert werden, und die Prozessschritte können reduziert werden, aber es wird keine umfassende und komplexe Prozessumgestaltung geben.
Diejenigen, die das KI-zentrierte (AI-Centric Mode) Modell anwenden, sind in der Regel neue KI-Native-Szenarien oder neue Versuche, bestehende Geschäftsszenarien vollständig KI-gerecht zu gestalten. Solche Szenarien haben in der Regel klare Geschäftsgrenzen und stellen keine große Herausforderung für die bestehenden Gesamtprozesse der Organisation dar.
Wenn man jedoch KI über das symbiotische Modell (Symbiotic Mode) einführen möchte, ist eine vollständige Prozessumgestaltung erforderlich. Punktuelle/isoliierte KI-Umgestaltungen erfüllen in der Regel die Erwartungen nicht. Ein Forschungsbericht von BCG und der MIT Sloan School of Management zeigt, dass, wenn man KI einfach in die Arbeitsumgebung einfügt, ohne die Prozesse zu verändern, die Gewinne, die KI bringen kann, nur ein Fünftel dessen sind, was man durch die Prozessumgestaltung erzielen kann. Die umfassende Umgestaltung der bestehenden Prozesse, um der neuen Produktivkraft zu begegnen, ist ein unvermeidlicher Schritt. Historisch gesehen geht das Streben nach fortschrittlicher Produktivkraft in der Regel auch mit einer umfassenden Prozessreform einher.
Der Wirtschaftsgeschichtsforscher Warren D. Devine, Jr. hat in seinem Buch „From Shafts to Wires: Historical Perspective on Electrification“ die langsame Entwicklung des Übergangs von Dampfkraft zu Elektrizität beschrieben. Ende des 19. Jahrhunderts war die Textilindustrie eine der Stützpfeiler der industriellen Revolution und einer der größten Verbraucher von Dampfkraft.
In einer typischen Textilfabrik war das Kernstück der Antrieb eine riesige Dampfmaschine in der Mitte der Fabrik. Diese Dampfmaschine trieb über ein komplexes System die Hauptantriebswelle an der Decke, die Antriebsriemen und Riemenscheiben und verteilte so die Kraft auf hunderte von Webmaschinen. Anfang der 1890er Jahre begannen Gleichstrommotoren in der Fertigungsindustrie zu erscheinen. Als neue Produktivkraft gewann sie aufgrund ihrer Sauberkeit, des stabilen Antriebs und der leichten Steuerbarkeit die Gunst der Unternehmensbesitzer. Damals begann die erste Welle der Elektifizierungsumgestaltung. In diesem Umgestaltungsprozess wurde in den meisten Fällen die Dampfmaschine durch einen riesigen Motor ersetzt, der dann an das unveränderte, alte System aus Riemen und Antriebswellen angeschlossen wurde, um die Webmaschinen in der gesamten Fabrik anzutreiben.
Diese Reformphase war nur bedingt erfolgreich. Der einfache Ersatz der Dampfmaschine durch einen Motor hatte nicht direkt zu einer Produktivitätssteigerung geführt, und die Produktionskosten sind nicht durch die Einführung des Motors gesunken. Sogar aufgrund von Problemen wie der Anpassung der gesamten Maschinentechnik und der Einschränkungen der massiven Stromversorgung sind die Produktionskosten gestiegen. Erst in den 1920er Jahren haben die neuen Ingenieure erkannt, dass die echte Elektifizierungsrevolution nicht einfach darin besteht, einen Motor auszutauschen, sondern dass man die riesige zentrale Antriebswelle vollständig aufgeben und jede Maschine unabhängig mit Strom versorgen muss und auf dieser Grundlage den gesamten Produktionsprozess der Fabrik neu gestalten muss, um wirklich von der Arbeitsweise der Dampfmaschinen der vorherigen Generation loszukommen und die Vorteile der Elektrizität nutzen zu können.
Damals war es die Zeit vor der Übernahme der Dampfkraft durch die Elektrizität. Und wie sieht es heute aus, wenn die KI aufsteigt?
Lareina Yee, Partnerin bei McKinsey, und ihre Kollegen sind der Meinung, dass die KI zwar leistungsstark scheint, aber ohne menschliche Hilfe nicht direkt die gesamten Arbeitsabläufe in der Organisation verbessern und die Geschäftsprozesse KI-gerecht gestalten kann. Wenn ein KI-Umgestaltungsprojekt von Anfang an auf den gesamten Arbeitsablauf (einschließlich Personal, Prozessen, Technologie usw.) abzielt, hat es eine höhere Wahrscheinlichkeit des Erfolgs. Das Verständnis, welche Rolle die KI in jedem Schritt spielen kann, ist der Schlüssel, um den Wert der KI-Umgestaltung zu realisieren. Der wichtige Ausgangspunkt für die Neugestaltung der Arbeitsabläufe hilft, den entscheidenden Ansatzpunkt für die systemische Problemlösung zu finden, damit die KI und die Menschen effizient zusammenarbeiten können und die Geschäftsziele effektiver erreicht werden können.
Das Bild der zukünftigen Organisation: Zentralisiert, flach, auf Aufgaben ausgerichtet
1. Zentralisierung der Organisation
Während eines Unternehmens auf dem Weg zur Gesamt-KI-Gestaltung benötigt es eine Rolle, die die zentrale Steuerung von KI und die dezentrale Umsetzung überwacht (z. B. AI CoE, das KI-Steuerungsteam/ das Zentrum für KI -Exzellenz). Die KI-Umgestaltung in einer Organisation unterscheidet sich von normalen Innovationsprojekten. Bei Innovationsprojekten kann man durch einen bottom-up-Ansatz oft kreative Ideen hervorbringen. Wenn man jedoch die KI-Umgestaltung in einem Unternehmen auf dezentrale, bottom-up-Weise durchführt, kann dies die Endeffekte der Umgestaltung einschränken und zu einer doppelten Investition in Ressourcen führen. Ohne eine zentrale Anlaufstelle für die KI-Umgestaltung kann eine Organisation leicht in die folgenden drei Fallstricke geraten:
Fallstrick 1: Suche nach einem Nagel mit einem Hammer. Bei der Ankunft der KI-Welle besteht in allen Abteilungen ein starkes Bedürfnis nach KI-Einsatz. Um die schnelle Implementierung zu erreichen, wählen sie in der Regel die vorhandenen Standardlösungen auf dem Markt. In diesem Fall löst die KI die Probleme, die die Standardlösungen lösen können, nicht die Probleme, die das Unternehmen tatsächlich lösen muss. Daher ist es für eine Organisation, die die KI-Umgestaltung dezentral durchführt, schwierig, eine insgesamt optimale Lösung zu finden.
Fallstrick 2: Doppelte Arbeit. Verschiedene Abteilungen lösen manchmal ähnliche Probleme, aber die Abteilungsgrenzen führen oft zu doppelter Arbeit. Nehmen wir das Beispiel der Anforderungen an die KI-Kundenservice-Auskunft. In einem großen Unternehmen müssen die Personalabteilung und die Finanzabteilung über KI Fragen von Mitarbeitern beantworten. Die benötigten KI-Fähigkeiten hinter diesen beiden Anforderungen sind ähnlich, aber die Personalabteilung und die Finanzabteilung entwickeln in der Regel unabhängig voneinander Lösungen, anstatt die KI-Fähigkeiten gemeinsam zu nutzen.
Fallstrick 3: Widersprüche. Wenn verschiedene Abteilungen verschiedene Datensätze und Modelle verwenden, um ähnliche Probleme zu lösen, erhalten sie oft widersprüchliche Ergebnisse. Graham Kenny und Kim Oosthulzen geben in der Harvard Business Review ein lebendiges Beispiel. Ein australisches multinationales Bank hat während der Einführung von KI in ihrem Geschäftsbetrieb die Risikomanagement-KI in der Finanzabteilung basierend auf traditionellen Kreditbewert