Ein KI-Gesandter für jedes Team
Vor Kurzem habe ich einen Beitrag von jemandem gelesen, der seit elf Jahren mit Daten arbeitet, und ein Satz ließ mich innehalten: Das Langsamste an seiner Arbeit ist nicht mehr der Code oder die Analyse, sondern Menschen, die auf andere Menschen warten. Um das anzugehen, hat er einen Prototyp mit einer sehr einfachen Idee gebaut: ein menschliches Team, ein KI-Gesandter.
Wie es funktioniert
Jedes Team bekommt einen KI-Agenten, seinen „Gesandten“. Seine Aufgabe ist es, die Zusagen zwischen Teams im Blick zu behalten: was wir schulden, was uns geschuldet wird und bis wann. Er hört die Kanäle mit, die das Team ihm freigibt, etwa Slack oder Teams, und meldet sich, bevor etwas in Verzug gerät. Wenn du etwas von einem anderen Team brauchst, berufst du kein Meeting ein: Du fragst dessen Gesandten.
Ein Beispiel aus seinem Prototyp erklärt es gut. Jemand aus dem Marketing schreibt im Chat: „Die Preisseite ist bis zum 16. online.“ Der Gesandte erkennt das und schlägt vor, es als Zusage an den Vertrieb festzuhalten. Es zählt aber erst, wenn diese Person auf „Bestätigen“ klickt. Ein paar Tage später schreibt ihr der Gesandte privat: „Die Preisseite für den Vertrieb ist am Freitag fällig. Läuft alles nach Plan?“
„Die KI schlägt vor, die Menschen sagen zu.“
Das ist die Designregel, die ihrem Urheber am wichtigsten ist, und für mich der wertvollste Teil der Idee. Einem anderen Team sein Wort zu geben, ist ein menschlicher Akt. Was danach kommt, etwas als erledigt markieren, ein Datum verschieben, das der Verantwortliche schon geändert hat, oder Offenes nachhalten, kann der Gesandte allein erledigen, und zwar erst, wenn er sich dieses Vertrauen verdient hat.
Außerdem kümmert sich jedes Team um seinen eigenen Gesandten: Es entscheidet, welche Kanäle er liest, legt sein Budget fest und hat den Ausschalter. Nach seiner groben Schätzung könnte das in einem Unternehmen mit 80 Personen rund 37 Stunden pro Woche freimachen. Das ist die volle Arbeitswoche eines Menschen.
Warum mich das persönlich betrifft
Ein guter Teil meines Berufslebens bestand genau darin: Zusagen zwischen Teams nachzuhalten. Bei Eurofighter war ich bei der Einführung einer Software die Schnittstelle zwischen IT, vier Partnerunternehmen und der NATO. Schwierig war nicht die Technik, sondern dass jede Seite wusste, was sie von den anderen erwartete und bis wann. Bei Laborai habe ich Projekte über Produkt, Daten, CRM und Vertrieb hinweg umgesetzt, ohne dass diese Teams mir unterstellt waren. Da ist dein einziges Werkzeug, dass alle halten, was sie versprochen haben.
In beiden Fällen ging enorm viel Zeit für Abstimmungsmeetings und Nachrichten wie „Wie steht es bei dir?“ drauf. Wenn ein Agent diese Buchhaltung übernimmt, können Meetings dem Entscheiden dienen statt dem Abhaken von Listen.
Worauf ich achten würde
Die Idee gefällt mir sehr, aber ich glaube, drei Dinge entscheiden darüber, ob sie funktioniert:
- Er darf kein Aufpasser werden. Wenn ein Team das Gefühl hat, der Gesandte sei zur Kontrolle da, schreibt niemand mehr seine Zusagen in den Chat. Deshalb ist es so wichtig, dass jedes Team seinen eigenen steuert.
- Er darf keinen Lärm machen. Eine rechtzeitige Erinnerung hilft. Zehn am Tag werden ignoriert.
- Vertrauen muss Schritt für Schritt wachsen. Damit zu beginnen, dass die KI nur vorschlägt, und ihren Spielraum zu erweitern, je öfter sie richtig liegt, würde ich in einem regulierten Umfeld wie der Luftfahrt genauso machen.
Wohin das meiner Meinung nach führt
Ich glaube, in den nächsten Monaten werden wir viel mehr Agenten sehen, die niemanden ersetzen, sondern die unsichtbare Arbeit zwischen Menschen übernehmen: Absprachen verfolgen, an Termine erinnern, auf Risiken hinweisen. Unternehmen, die sie früh einsetzen, werden das nicht an einem großen Projekt merken, sondern an etwas Einfacherem: weniger Abstimmungsmeetings und weniger Dinge, die unterwegs verloren gehen.
Zum Schluss eine Frage: Wie viele Stunden pro Woche verbringt dein Team damit, andere Teams zu fragen, wie es bei ihnen steht?
Idee und Prototyp stammen nicht von mir, sondern von einem Fachmann aus der Datenwelt. Die Zitate und die Stundenschätzung sind von ihm, die Meinung von mir.
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