Warum Nutzen und Benutzerfreundlichkeit die Einführung von KI vorantreiben

Es gibt eine bestimmte Erzählung zum Thema KI, die in letzter Zeit auf LinkedIn häufig auftaucht. Sie lautet in etwa so: Wenn Sie KI nicht einsetzen, ist Ihre Karriere vorbei. Sie werden von Menschen überholt, die vielleicht nicht so intelligent sind wie Sie, aber besser mit KI-Tools umgehen können.

Diese Art von Panikmache ist zwar wirksam, um Ängste zu schüren (und Klicks zu generieren!), aber weit weniger wirksam, um echte Verhaltensänderungen am Arbeitsplatz zu bewirken. Tatsächlich zeigt der  aktuelle Bericht „   Enterprise AI”  von Nitro, für den 1.000 Fachleute befragt wurden ( ), eine Kluft, die in den meisten großen Unternehmen zu beobachten ist: 68 % der Führungskräfte fühlen sich unter Druck gesetzt, bessere KI-Tools bereitzustellen, aber mehr als die Hälfte der Mitarbeiter – ganze 57 % – verspüren wenig oder gar keinen Druck, diese zu nutzen.

Warum also diese Kluft?

Nutzen als Treiber für die Einführung von KI

Die geringe Akzeptanz von KI ist nicht nur ein Schulungsproblem oder ein Mangel an Initiative. Beide Gruppen – Führungskräfte und Mitarbeiter – haben unterschiedliche Motivationen. Führungskräfte suchen nach Kosteneinsparungen, während Mitarbeiter nach Nutzen suchen. Kann dieses KI-Tool mir wirklich bei meiner Arbeit helfen? Und wenn nicht, warum sollte ich meinen Arbeitsprozess ändern, um es zu nutzen?

Für mich deutet diese Diskrepanz darauf hin, dass viele der Tools, von denen Führungskräfte sich Produktivitätssteigerungen und Kostensenkungen versprechen, sich in den täglichen Arbeitsabläufen der Mitarbeiter nicht als nützlich erweisen.

Dies deckt sich mit dem, was ich derzeit auf dem Markt beobachte. Leider gibt es eine Vielzahl von Softwareanbietern, die entweder auf den KI-Zug aufspringen, indem sie einfach einen generischen KI-Assistenten in ihr bestehendes Produkt integrieren und den Preis erhöhen, oder die eher mit Neuheiten handeln, anstatt echte Kundenprobleme zu lösen. Ein Beispiel: Das Anhören Ihrer PDF-Datei als Podcast mag eine nette Anwendung von KI sein, aber es wird Ihnen weder Zeit sparen noch Ihnen viele repetitive manuelle Aufgaben abnehmen. Einige dieser Softwareanbieter haben sich zu sehr auf das konzentriert, wasKI- en können ( ), und dabei vergessen, was ihre Kunden benötigen( ).

Tatsächlich beschleunigen Nutzen und Benutzerfreundlichkeit die Einführung schneller als Top-down-Initiativen oder die Angst, den Anschluss zu verlieren. Eine hohe Akzeptanz ist dort zu erwarten, wo der Nutzen unmittelbar ist, die Aufgabe sich wiederholt und „intelligente” KI-gestützte Tools sich ohne massive betriebliche Veränderungen nahtlos in den Arbeitsablauf einfügen.

Die Dokumentenbearbeitung bietet wertvolle Automatisierungsmöglichkeiten

Workflows zur Dokumentenbearbeitung, die oft mit viel Aufwand verbunden sind, erfüllen alle diese Kriterien. Mitarbeiter verbringen jede Woche Stunden mit sich wiederholenden Aufgaben wie dem Extrahieren von Tabellen, dem Umwandeln von Dokumenten in ausfüllbare Formulare, dem Scannen nach wichtigen Details und dem Schutz sensibler Informationen vor der Weitergabe von Dokumenten – all dies lässt sich in Sekundenschnelle automatisieren. Bei Nitro haben wir festgestellt, dass intelligente Tools, wenn sie gut entwickelt sind, zu erheblichen Effizienzsteigerungen führen können. Intuitive Bedienung, Zuverlässigkeit und Genauigkeit sindfür unabdingbar. Unsere Erfahrung wird durch unseren Enterprise-KI-Bericht untermauert, der zeigt, dass die Automatisierung von Dokumenten einen bedeutenden Einfluss hat: 89 % der Mitarbeiter geben an, dass sie durch KI mehr als 9 Stunden pro Woche bei dieser Art von Dokumentenaufgaben einsparen.

Produktprinzipien zur Förderung der KI-Einführung

Um zu beurteilen, ob eine KI-Funktion von den Benutzern abgelehnt oder angenommen wird, greife ich in der Regel auf vier Grundprinzipien zurück:

1. Lösen Sie ein konkretes bestehendes Problem der Nutzer. Die Produktentwicklung muss mit einem tiefen Verständnis der Arbeitsabläufe und Schwachstellen der Nutzer beginnen. KI sollte ein Mittel zur Lösung dieser Probleme sein und nicht als Rechtfertigung für die Entwicklung der Funktion dienen.
2. Schaffen Sie von Anfang an Vertrauen in das Produkt. Verschaffen Sie sich ein tiefes Verständnis für die regulatorischen Rahmenbedingungen Ihrer Kunden. Wenn Sicherheit und Compliance nur nachträglich berücksichtigt werden, wird Ihr Produkt niemals die Governance- und Genehmigungsprozesse des Unternehmens durchlaufen.
3. Gestalten Sie es intuitiv, mit geringer bis keiner Lernkurve. Suchen Sie nach Stellen, an denen Sie Reibungsverluste oder zusätzliche Schritte innerhalb eines bestehenden Arbeitsablaufs beseitigen können. Wenn Nutzer ihren Prozess radikal ändern müssen, um einen Mehrwert zu erzielen, haben Sie eine weitere Hürde für die Akzeptanz geschaffen.
4. Stellen Sie sicher, dass es zuverlässig und auf hohem Niveau funktioniert. Das mag selbstverständlich erscheinen, aber eine der größten Hürden, die KI überwinden muss, ist die Kluft zwischen Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit. Es reicht nicht aus, dass ein intelligentes Tool manchmal gute Ergebnisse liefert; es muss sich jedes Mal vorhersehbar und zuverlässig verhalten, und die Qualitätsstandards müssen von Anfang an hoch sein. Ein Benutzer wird es einmal ausprobieren und sofort beurteilen, ob es nützlich ist. Sie bekommen selten eine zweite Chance, um zu beeindrucken.

Diese Grundsätze helfen auch SaaS-Anbietern, die vertikale KI (zugeschnitten auf bestimmte Branchen oder Arbeitsabläufe) entwickeln, einen größeren Schutzwall gegen die KI-Giganten zu errichten, die Basismodelle anbieten. Claude und ChatGPT sind von Natur aus generisch und flexibel, aber ihre Stärke liegt eher in der Breite als in der Tiefe. Durch ein echtes Verständnis der Anwendungsfälle, regulatorischen Rahmenbedingungen und Schwachstellen ihrer Kunden können vertikale KI-Anbieter das bieten, was der Fintech-Investor  Niha Bobba  als „Last Mile Defensibility” bezeichnet, indem sie echte Komplexität lösen und eine zusätzliche Vertrauensschicht schaffen.

Fragen, die Sie sich bei der Auswahl des richtigen Smart Tools für Ihr Unternehmen stellen sollten

Wenn Sie als Führungskraft unter dem Druck stehen, KI-Tools auszuwählen und einzuführen, die die Produktivität und Kosteneinsparungen Ihres Unternehmens wirklich steigern, können Sie die voraussichtliche Akzeptanz frühzeitig mit einigen praktischen Fragen auf die Probe stellen.

• Wird dadurch ein oder mehrere Schritte eines bestehenden repetitiven Arbeitsablaufs entfernt oder beschleunigt?
• Ist das Tool so intuitiv, dass ein Benutzer ohne Tutorial einen Nutzen daraus ziehen kann?
• Kann das Ergebnis leicht überprüft werden?
• Wurden Sicherheit und Compliance bei der Entwicklung des Produkts nachweislich berücksichtigt? Details zu diesem Thema sollten vom Anbieter ohne Weiteres verfügbar sein und auf dessen Website veröffentlicht werden.

Als Führungskraft können Sie durch die Freigabe und Optimierung von Tools, die die oben genannten Kriterien erfüllen, schneller Produktivitätssteigerungen erzielen und das Risiko für Ihr Unternehmen verringern. Die Enterprise-KI-Umfrage von Nitro zeigt, dass dort, wo diese Anforderungen nicht über offizielle Kanäle erfüllt werden, die nicht genehmigte Nutzung von KI weit verbreitet ist. Ein Drittel der Mitarbeiter gibt an, vertrauliche Unternehmensinformationen mit KI-Tools verarbeitet zu haben.

Sie müssen keine Angst vor der Nutzung von KI haben

Das Potenzial, bessere Ergebnisse zu erzielen, ist ein wirksamerer Anreiz für den Einsatz von KI als die „Peitsche” von Top-down-Vorgaben oder die Angst, den Anschluss zu verlieren. Der einfachste Test besteht darin, ein Tool als Teil Ihres regulären Arbeitsablaufs auszuprobieren und zu sehen, was passiert: Ist es nur eine weitere schicke KI-Funktion oder eine intelligente Lösung für ein alltägliches Problem? Wenn es eine Aufgabe beschleunigt und Ihre Arbeit erleichtert, wird es sich wahrscheinlich ganz natürlich als Ihre Standardoption durchsetzen. Meiner Meinung nach wird die Geschwindigkeit der KI-Einführung, wie bei jeder anderen Technologie auch, letztendlich von der Nützlichkeit und Benutzerfreundlichkeit bestimmt.

Ursprünglich veröffentlicht von:  Cassie Harman , Chief Product Officer, Nitro