{"id":10905,"date":"2025-02-13T07:47:26","date_gmt":"2025-02-13T07:47:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.clarity.cx\/blog\/fuehrung-ueber-algorithmen-weniger-laerm-um-das-thema-ki\/"},"modified":"2026-05-21T14:14:33","modified_gmt":"2026-05-21T13:14:33","slug":"fuehrung-ueber-algorithmen-weniger-laerm-um-das-thema-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.clarity.cx\/de\/blog\/fuehrung-ueber-algorithmen-weniger-laerm-um-das-thema-ki\/","title":{"rendered":"F\u00fchrung \u00fcber Algorithmen: Weniger L\u00e4rm um das Thema KI"},"content":{"rendered":"\n
\"Der<\/figure>\n\n

Der Aufstieg der KI-gest\u00fctzten Entscheidungsfindung hat die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, ver\u00e4ndert und alles von Kundeninteraktionen bis hin zu ganzen Branchen umgestaltet. Doch in dem Ma\u00dfe, in dem Algorithmen in den Mittelpunkt r\u00fccken, stellt sich eine entscheidende Frage: Wie k\u00f6nnen wir sicherstellen, dass der Mensch im Mittelpunkt bleibt? Im CLARITY.SHOW-Podcast<\/a> er\u00f6rtert Andreas Welch, ein renommierter KI-Experte und Autor von The AI Leadership Handbook<\/em>, mit Karyna Mihalevich, Chief Product Officer und SAP Intelligent Enterprise Ambassador, wie F\u00fchrungskr\u00e4fte ihre Unternehmen durch diese \u00c4ra der disruptiven Innovation f\u00fchren k\u00f6nnen. <\/p>\n\n

Schneller Macher vs. Kluger Entscheidungstr\u00e4ger<\/h2>\n\n

Zum Auftakt des Gespr\u00e4chs stellte Andreas einen praktischen Rahmen f\u00fcr das Verst\u00e4ndnis der Rolle der KI bei der Automatisierung und Autonomie vor. Er beschrieb, wie Unternehmen ihre KI-Reise anhand einer zwei-mal-zwei-Matrix abbilden k\u00f6nnen, um den \u00dcbergang von regelbasierten Systemen zu datengesteuerter Autonomie zu beleuchten. <\/p>\n\n

In der Vergangenheit folgte Software den “Wenn-dann”-Regeln, was zu vorhersehbaren, aber starren Ergebnissen f\u00fchrte. Heute k\u00f6nnen maschinelles Lernen und KI-Agenten mit Ungewissheit umgehen, indem sie Entscheidungen auf der Grundlage von Datenmustern statt auf der Grundlage vordefinierter Regeln treffen. <\/p>\n\n

“KI-Agenten verlagern sich von der einfachen Automatisierung sich wiederholender Aufgaben hin zur Bearbeitung komplexer Ziele, wie der Erstellung von Marketing-Briefen oder der Beantwortung von Kundenanfragen”, so Andreas. Diese Unterscheidung zwischen Automatisierung – der schnelleren Erledigung von Aufgaben – und Autonomie – dem eigenst\u00e4ndigen Treffen von Entscheidungen – bildet die Grundlage f\u00fcr das Verst\u00e4ndnis des Potenzials von KI. <\/p>\n\n

Die Diskussion drehte sich nat\u00fcrlich um praktische \u00dcberlegungen zur Einf\u00fchrung von KI-L\u00f6sungen.<\/p>\n\n

\"Die<\/figure>\n\n

Serienm\u00e4\u00dfig vs. Open Source<\/h2>\n\n

Eine der wichtigsten Fragen, mit denen sich Unternehmen konfrontiert sehen, ist die, ob sie KI-L\u00f6sungen von der Stange einsetzen oder Modelle mit Open-Source-Frameworks entwickeln sollen. Andreas hat die Kompromisse hervorgehoben: <\/p>\n\n

Modelle von der Stange<\/strong>: Diese bieten Komfort und Schnelligkeit, wobei Anbieter wie OpenAI die Herausforderungen der Infrastruktur und Skalierbarkeit bew\u00e4ltigen.Open-Source-Modelle<\/strong>: Sie bieten Transparenz und Kontrolle, erfordern aber erhebliche Investitionen in Infrastruktur und Know-how.<\/p>\n\n

“Open Source scheint auf den ersten Blick kostenlos zu sein, aber das Hosting und die Wartung dieser Modelle verursachen Kosten”, betont Andreas. “F\u00fcr schnelle Pilotprojekte sind L\u00f6sungen von der Stange gro\u00dfartig. F\u00fcr gro\u00df angelegte Implementierungen kann jedoch die Flexibilit\u00e4t von Open-Source-Modellen von Vorteil sein.” <\/p>\n\n

Karyna f\u00fcgte hinzu, dass auch die Gesch\u00e4ftsziele die Entscheidungen leiten sollten. So k\u00f6nnen beispielsweise Vor-Ort-Modelle f\u00fcr Branchen mit strengen Sicherheitsanforderungen erforderlich sein, w\u00e4hrend Open-Source-L\u00f6sungen f\u00fcr begrenzte Anwendungsf\u00e4lle mit spezifischen Datenanforderungen ausreichen k\u00f6nnen. <\/p>\n\n

Scheitern und Lernen akzeptieren<\/h2>\n\n

Das Gespr\u00e4ch verlagerte sich dann auf einen menschlicheren Aspekt der KI-F\u00fchrung – wie Unternehmen ihre Kultur anpassen m\u00fcssen, um in dieser transformativen \u00c4ra erfolgreich zu sein.<\/p>\n\n

KI-Projekte sind oft mit Ungewissheit verbunden, so dass Misserfolge unvermeidlich sind. Andreas betonte die Notwendigkeit eines kulturellen Wandels, bei dem Scheitern als Sprungbrett zur Innovation und nicht als Abschreckung betrachtet wird. “KI-Projekte sind eher wie Forschungsprojekte”, erkl\u00e4rte er. “Sie erfordern iterative Prozesse und eine Mentalit\u00e4t, die das Lernen aus R\u00fcckschl\u00e4gen sch\u00e4tzt. <\/p>\n\n

Der Experte erl\u00e4uterte, wie Unternehmen Misserfolge als Katalysator f\u00fcr Innovationen nutzen k\u00f6nnen. Er empfahl, zu Beginn eines jeden Projekts klare Erfolgskriterien festzulegen, damit die Teams wissen, wie Fortschritt aussieht. “Es geht nicht nur darum, Ziele zu erreichen, sondern auch darum, klare Ausstiegsstrategien zu haben, wenn die Dinge nicht klappen. Das hilft den Teams, sich neu auszurichten, ohne das Gef\u00fchl zu haben, dass sie ihre Bem\u00fchungen vergeudet haben”, sagte er. <\/p>\n\n

Karyna erz\u00e4hlte ein \u00fcberzeugendes Beispiel aus ihrer eigenen Erfahrung und beschrieb, wie sie ein Umfeld f\u00f6rderte, in dem sich ihr Team sicher f\u00fchlte, Risiken einzugehen. “Wir haben alle dazu ermutigt, zu dokumentieren, was nicht funktioniert hat und warum, um Fehltritte in ein Handbuch f\u00fcr zuk\u00fcnftige Projekte zu verwandeln. Dadurch wurde das Scheitern nicht mehr als etwas angesehen, das man verstecken muss, sondern als etwas, das man als Teil des Wachstums feiern kann.” <\/p>\n\n

Die Redner gingen auch auf die Rolle der F\u00fchrungskr\u00e4fte bei der Schaffung dieses Wandels ein. Andreas wies darauf hin, dass F\u00fchrungskr\u00e4fte dieses Verhalten selbst vorleben m\u00fcssen. “Wenn F\u00fchrungskr\u00e4fte offen \u00fcber ihre eigenen Misserfolge und die Lektionen, die sie daraus gelernt haben, sprechen, senden sie damit eine starke Botschaft an ihre Teams, dass Innovation und Widerstandsf\u00e4higkeit Hand in Hand gehen.” <\/p>\n\n

\"KI<\/figure>\n\n

Der Mensch steht im Mittelpunkt der KI<\/h2>\n\n

Da KI die Arbeitsabl\u00e4ufe umgestaltet, sind die Sorgen \u00fcber die Verdr\u00e4ngung von Arbeitspl\u00e4tzen und die Entwicklung von Rollen gro\u00df. Sowohl Karyna als auch Andreas stimmten darin \u00fcberein, dass KI als ein Werkzeug zur Verbesserung menschlicher F\u00e4higkeiten gesehen werden sollte, nicht als Ersatz daf\u00fcr. <\/p>\n\n

“KI ist dazu da, uns effizienter zu machen, indem sie uns manuelle, sich wiederholende Aufgaben abnimmt, damit wir uns auf das konzentrieren k\u00f6nnen, was den Menschen ausmacht – Kommunikation, Entscheidungsfindung und Probleml\u00f6sung”, sagte Karyna.<\/p>\n\n

Andreas ermutigte Fachleute, sich mit KI-Tools vertraut zu machen. “Je mehr Sie mit diesen Tools experimentieren, desto produktiver und zukunftssicherer wird Ihre Karriere sein”, f\u00fcgte er hinzu. <\/p>\n\n

\"Effektive<\/figure>\n\n

Die Zukunft des Prompting: Eine schwindende F\u00e4higkeit?<\/h2>\n\n

Eine provokative Aussage aus Andreas’ Buch l\u00f6ste eine Debatte aus: \u201eIn Zukunft wird es kein Prompting geben.\u201c Er pr\u00e4zisierte seine Aussage und erkl\u00e4rte, dass mit der zunehmenden Raffinesse und nahtlosen Integration von KI-Systemen in Anwendungen die Notwendigkeit expliziter Eingabeaufforderungen abnehmen wird. <\/p>\n\n

“Wir sehen dies bereits bei Tools wie Microsoft Copilot und Canva”, sagte er. “Sie k\u00fcmmern sich um den Kontext und die Personalisierung im Backend, was die Interaktion intuitiv macht und den Bedarf an expliziten Aufforderungen reduziert. Sie denken nicht dar\u00fcber nach, wie Sie einen Befehl formulieren sollen – Sie machen einfach Ihre Arbeit, und die KI unterst\u00fctzt Sie dabei.” <\/p>\n\n

Karyna erg\u00e4nzte die Diskussion, indem er hervorhob, dass diese Entwicklung die Entwicklung von Benutzeroberfl\u00e4chen im Allgemeinen widerspiegelt. “Denken Sie an die Anf\u00e4nge der Computertechnik, als wir uns noch bestimmte Befehle merken mussten. Heute tippen, wischen oder sprechen wir einfach in nat\u00fcrlicher Sprache mit unseren Ger\u00e4ten. Dasselbe geschieht mit der Eingabeaufforderung. Sie wird unsichtbar, da die KI unsere Bed\u00fcrfnisse vorhersieht.” <\/p>\n\n

Trotz dieses Wandels betonte Andreas, wie wichtig es heute ist, Prompting-F\u00e4higkeiten zu erlernen. Er beschrieb Prompting als ein Tor zum Verst\u00e4ndnis der F\u00e4higkeiten und Grenzen der KI. “Wenn Sie einen Prompt erstellen, trainieren Sie im Wesentlichen, wie die KI zu denken – was sie braucht, um das gew\u00fcnschte Ergebnis zu liefern. Diese Einsicht ist von unsch\u00e4tzbarem Wert, insbesondere f\u00fcr F\u00fchrungskr\u00e4fte, die versuchen, KI in ihren Unternehmen effektiv einzusetzen.” <\/p>\n\n

Die Quintessenz<\/h2>\n\n

Mit Blick auf die Zukunft der KI betonte Andreas Welch, dass die Integration von KI in die t\u00e4glichen Arbeitsabl\u00e4ufe nur noch weiter zunehmen wird. Anstatt ein eigenst\u00e4ndiges Werkzeug zu sein, wird KI ein integraler Bestandteil der Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufe werden und die Produktivit\u00e4t und Entscheidungsfindung verbessern. <\/p>\n\n

Entscheidend f\u00fcr eine effektive F\u00fchrung bei diesem Wandel ist ein menschenzentrierter Ansatz. Sowohl Karyna als auch Andreas stimmten darin \u00fcberein, dass KI die menschlichen F\u00e4higkeiten erg\u00e4nzt, anstatt sie zu ersetzen. <\/p>\n\n

Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben erm\u00f6glicht KI den Teams, sich auf Innovation, Strategie und Kreativit\u00e4t zu konzentrieren. F\u00fchrungskr\u00e4fte, die sich diese Denkweise zu eigen machen, indem sie KI-Strategien mit den Unternehmenszielen abstimmen und eine Kultur der Anpassungsf\u00e4higkeit f\u00f6rdern, sind f\u00fcr den langfristigen Erfolg am besten aufgestellt. Es ist noch nicht zu sp\u00e4t, KI zu nutzen, so Andreas. Wir stehen erst am Anfang, und das Potenzial f\u00fcr Wachstum und Innovation wird weiter wachsen. <\/p>\n\n

<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Der Aufstieg der KI-gest\u00fctzten Entscheidungsfindung hat die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, ver\u00e4ndert und alles von Kundeninteraktionen bis hin zu ganzen Branchen umgestaltet. Doch in dem Ma\u00dfe, in dem Algorithmen in den Mittelpunkt r\u00fccken, stellt sich eine entscheidende Frage: Wie k\u00f6nnen wir sicherstellen, dass der Mensch im Mittelpunkt bleibt? Im CLARITY.SHOW-Podcast er\u00f6rtert Andreas Welch, […]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","footnotes":""},"categories":[304],"tags":[139],"class_list":["post-10905","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-category-thought-leadership","tag-ai"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.clarity.cx\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10905","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.clarity.cx\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.clarity.cx\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.clarity.cx\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.clarity.cx\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=10905"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.clarity.cx\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10905\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":15558,"href":"https:\/\/www.clarity.cx\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10905\/revisions\/15558"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.clarity.cx\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=10905"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.clarity.cx\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=10905"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.clarity.cx\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=10905"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}