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KI-Modelle sind selten das Rendite-Problem

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In der aktuellen Situation um KI-Modelle und KI-Agenten wird häufig argumentiert, dass die Abrechnung in Token ein großes Problem darstellt. Dabei ist es am Anfang oft unklar, welche Kosten bei der Nutzung von KI-Systemen wirklich entstehen. Siehe dazu auch Wirtschaftlichkeit von KI-Agenten: Warum kommt es bei den Token-Kosten oft zu regelrechten Abrechnungsschocks?

Solche technologischen Aspekte überlagern dabei die Kosten, die in der Organisation und bei den Mitarbeitern entstehen. In einem Gesamtsystem Mensch, Organisation und Technologie (MOT-Modell) ist es wichtig, einzelne Elemente sinnvoll auf das eigene Geschäftsmodell und die dazu erforderlichen Geschäftsprozesse abzustimmen.

Gerade Kleine und Mittelständische Unternehmen (KMU) mit ihren begrenzten Ressourcen sollten darauf achten, das gesamte KI-System auf ihre Organisation abzustimmen und nicht immer nur dem nächsten technologischen Hype hinterherzujagen. In einem lesenswerten Artikel stellt M. Kramer ausführlich dar, dass dieser rein Tech-getriebene Ansatz nicht wirtschaftlich ist.

„None of this lessens the technology. Models will keep improving, and that progress matters. But the next wave of AI value will come less from models becoming more capable and more from organisations becoming more capable of using them. Capability sets what is possible. The operating model decides how much of that possibility the business ever sees“ Kramer, M. (2026) Analyst Insights: The AI ROI Problem Is Rarely the Model.

Wie man in einem mittelständischen Unternehmen vorgehen kann, habe ich in dem Blogbeitrag KI-System im Mittelstand: Von der Wissensbilanz lernen grob dargestellt.

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Wissen im Innovationsprozess analysieren

Eigene Darstellung; (c) Dr. Robert Freund

Wissen spielt im Innovationsprozess eine wichtige Rolle. Um dieses Wissen nutzen zu können, sollten Sie zunächst die verschiedenen Schritte des Innovationsprozesses notieren. In der Abbildung sehen Sie dazu ein Beispiel.

Anschließend können Sie zu den einzelnen Schritten die jeweils benötigte(n) Wissensdomäne(n) notieren. Siehe dazu ausführlicher

Fraunhofer IPK (2010): Standarddefinitionen für Wissensdomänen (PDF).

Weitere Spalten Ihrer Analyse sind dann noch Technologie (Wo findet man die Wissensdomänen in technischen Systemen?), Organisation (Wo findet man die Wissensdomänen in der Organisation?) und Mensch (Bei wem findet man dazu noch weitere Expertise – speziell implizites Wissen?).

Diese Vorgehensweise kann auch für andere Prozesse genutzt werden. Beispielsweise für Projektmanagement-Prozesse usw. . Der Ansatz ist relativ einfach und ist daher gerade für Kleine und Mittlere Unternehmen (KMU) geeignet.

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Würfel als Tool zur Beschreibung des Wandels in Unternehmen

Sozio-technischer Würfel (Fraunhofer IML 2022:22: Dynamische Organisation: Synergieeffekte bei der Zusammenarbeit von Mensch, Technik und Organisation. Whitepaper (PDF)

Unternehmen sollten nicht mehr als Maschine, sondern als Sozio-Technisches System gesehen werden. Die Dimensionen sind dabei Mensch, Organisation und Technik. Dieses MOT-Modell war früher eher ein TOM-Modell, bei dem der Schwerpunkt auf der Technologie lag. Die anderen beiden Dimensionen wurden – und werden – dabei immer noch recht stiefmütterlich betrachtet. Das Fraunhofer IML schlägt nun in einem Whitepaper vor, sich die Drei Dimensionen wie einen dreidimensionalen Würfen vorzustellen (Siege Abbildung), und immer auch die jeweiligen Wechselwirkungen zu beachten.

„Diese verschiedenen Komplexitäts-, Ausprägungs- und Ausbaustufen der Subsysteme Mensch, Technik und Organisation gilt es sich im Falle eines Veränderungsbedarfs des Leistungsportfolios im Unternehmen vor Augen zu führen. Die damit verbundenen Herausforderungen und Entscheidungskonsequenzen im sozio-technischen System profitieren von einer integrierten Betrachtungsweise dieser unterschiedlichen Stufen und potentiellen Ausprägungen der Subsysteme bei Geschäftsmodellveränderungen“ (ebd. S. 22).

Eine gelungene Visualisierung für die anstehenden Transformationen in Unternehmen.

Solche Zusammenhänge thematisieren wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen. Informationen dazu, und zu aktuellen Terminen, finden Sie auf unserer Lernplattform.