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In Zeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) reichen traditionelle Modelle des Changemanagements nicht mehr aus

Es viele Changemanagement-Modelle, die sich in den letzten Jahrzehnten etabliert haben, und heute noch angewendet werden. Siehe dazu beispielhaft diese Blogbeiträge. Janssen (1996) hat beispielsweise vorgeschlagenen “Vier Räume des Wandels” zu beachten.

#1 Raum des SCHOCKS
#2 Raum der VERNEINUNG
#3 Raum der VERWIRRUNG
#4 Raum der AKZEPTANZ

Diese Räume oder auch Schritte sind sicherlich sinnvoll, doch reichen sie In Zeiten der Künstlichen Intelligenz nicht aus. Es wird daher vorgeschlagen, noch einen Raum vorzuschalten und zwei weitere Räume hinzuzufügen:

#0 Raum der AHNUNGSLOSIGKEIT
#1 Raum des SCHOCKS
#2 Raum der VERNEINUNG
#3 Raum der VERWIRRUNG
#4 Raum der AKZEPTANZ
#5 Raum der INTEGRATION
#6 Raum der TRANSFORMATION

Quelle: Koerting/Neumann (2024), in Bernert et al. (Hrsg.) (2024): KI im Projektmanagement.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Projektmanager/in (IHK) und Projektmanager/in Agil (IHK), die wir an verschiedenen Standorten anbieten. Weitere Informationen zu den Lehrgängen und zu Terminen finden Sie auf unserer Lernplattform.

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Generative Künstliche Intelligenz für Industrie und Behörde: Chancen und Risiken

Künstliche Intelligenz (KI) ist in unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Es vergeht kein Tag, an dem nicht von neuen, beeindruckenden Möglichkeiten berichtet wird. Große Technologie-Konzerne, Beratungsfirmen usw. zeigen oft nur die eine, positive Seite von Künstlicher Intelligenz. Es ist daher gut, dass das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) den Leitfaden Generative KI-Modelle (PDF) herausgebracht hat, in dem es um die Chancen und Risiken für Industrie und Behörden geht. Am Ende werden die wichtigsten Punkte für eine systematische Risikoanalyse zusammengefasst (S. 3.-31):

Sensibilisierung von Nutzenden

Durchführung von Tests

Umgang mit sensiblen Daten

Herstellung von Transparenz

Überprüfung von Ein- und Ausgaben

Beachtung von (Indirect) Prompt Injections

Auswahl und Management der Trainingsdaten

Praktische Expertise aufbauen

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Künstliche Intelligenz: Vorteile von Open-Source-Modellen

Was als Open-Source begann, wird oft zu einem wirtschaftlich getriebenen Closed-Source-Modell. Das Beispiel OpenAI zeigt, wie das funktioniert. Zunächst war OpenAI Open-Source basiert und wurde dann unter dem Einfluss und dem Kapital von Microsoft Schritt für Schritt zu einem Closed-Source KI-System, das sich der Konzern gut bezahlen lässt. Es ist zu vermuten, dass dieser Weg auch von anderen Konzernen beschritten wird, sobald sich die Anwender an die zunächst freien Funktionen gewöhnt haben, wodurch sich deren Switching-Cost pro Anwender erhöhen. Diese Entwicklung wird allerdings in dem aktuellen EFI Gutachten (2024) kritisch gesehen, und hervorgehoben, welche Vorteile Open-Source KI-Modelle haben:

“Open-Source-Modelle können den Wettbewerb stärken und bieten mehr Innovationsmöglichkeiten als Closed-Source-Modelle, da sie in der Regel besser anpassbar sind. Zudem können Akteure aus Wissenschaft und Wirtschaft, insbesondere Startups und KMU, von den verhältnismäßig niedrigen Kosten der Open-Source-Nutzung profitieren und
vorhandene Open-Source-Modelle einsetzen, um domänenspezifisch zu innovieren und die Produktivität zu steigern. Dies erhöht den Wettbewerb und die Angebotsvielfalt und beugt somit Monopolisierungstendenzen vor. Darüber hinaus haben Open-Source-Modelle den Vorteil, dass Programmierfehler oder potenzielle Verzerrungen, die bei der Analyse von Daten entstehen, schneller identifiziert und behoben werden können. Dies ist der Transparenz und Zuverlässigkeit von KI-Modellen förderlich” (EFI Gutachten 2024:88).

Jede Organisation sollte sich genau überlegen, welche KI-Strategie geeignet ist, mittel- und langfristig die Chancen von KI-Modellen zu nutzen. Wir nutzen Open-Source-KI-Modelle in unserer Nextcloud und entwickeln dadurch eine KI-Strategie, die zu unseren Anforderungen passt. Wie weit wir Closed-Source KI-Modelle mit integrieren, entscheiden wir je nach Bedarf mit Hilfe des integrierten Ethical KI-Rankings.