Wenn Menschen und künstliche Intelligenz zusammenarbeiten…

Human-AI-Collaboration

95% aller KI-Projekte scheitern nicht ausschließlich an der Technologie, sondern an der langsamen Anpassung menschlicher Gewohnheiten. Warum ist es so schwierig, alte Routinen zu ändern?

Warum KI-Projekte an Arbeitsgewohnheiten scheitern

Eine aktuelle Bertelsmann-Studie zeigt: Nur 50,7% der Beschäftigten planen eine Weiterbildung. 60,8% erleben Barrieren in der Unternehmenskultur. Die kritische Frage: Wie soll KI-Einführung gelingen, wenn Weiterbildung nicht als Teil der Arbeit verstanden wird?

Wie wollen wir KI einführen, wenn jeder Zweite keine Weiterbildung plant

Automatisierung oder Agent? Der Unterschied könnte entscheidend sein. Wie kannst du digitale Partner so einsetzen, dass sie nicht nur Aufgaben erledigen, sondern echten Mehrwert schaffen?

Von Automation zu Agency: Warum „Workflows“ keine Teammitglieder sind

KI im Büro: Deine Geheimwaffe oder ein Risiko? Warum Angst vor Bewertung die Zusammenarbeit mit KI gefährdet und wie Du eine offene Kultur schaffen kannst.

Von der Angst zur Offenheit – warum Teams eine neue Kultur für KI-Nutzung brauchen

Kann KI sich selbst kontrollieren? Ein neues Konzept zeigt, dass wir auf Logik statt auf „Vibes“ setzen müssen. Entdecke, wie klare Regeln die Zuverlässigkeit von KI revolutionieren können.

Weniger  „Vibes“: Warum wir KI nicht mit noch mehr KI kontrollieren können

KI-Agenten verändern die Softwareentwicklung radikal. Wie verändern sie die Rollen im Team und die Qualität der Arbeit? Finde heraus, was hinter den Zahlen steckt!

Wie Agentic Coding die Arbeit von Entwickler*innen verändert

Du bist überzeugt, dass deine KI-Strategie klar ist? Eine aktuelle Studie zeigt eine alarmierende Kluft zwischen Führungskräften und Mitarbeitenden. Was kannst du tun, um diese Diskrepanz zu schließen?

Die KI-Kluft: Warum Führungskräfte ihre Mitarbeitenden verlieren

KI als Partner – aber nicht menschlich. Was passiert, wenn wir ihre Andersartigkeit anerkennen? Lass uns die Vielfalt der Fähigkeiten entdecken und den Dialog neu gestalten.

Diversität nutzen: Warum KI nicht menschenähnlich sein muss

KI-Automatisierung lockt, doch sie birgt Fallen. Wie orchestrierst du den Agenten als echten Partner, um Tempo und Qualität in deiner Arbeit zu vereinen?

Co‑Intelligence: Das richtige Zusammenspiel von Mensch und Agent

Stell dir vor, Technologie denkt für dich. Der Unterschied zwischen Werkzeug, Assistent und Agent zeigt, wie sich die Interaktion mit KI massiv verändert. Bist du bereit, deine Ziele einfach vorzugeben und den Rest der Technik zu überlassen?

Vom Werkzeug zum Partner

Einblicke in eine neue Zusammenarbeit von Menschen und KI - Eine fiktive Geschichte

Sarah, Lisa, Thomas und die KI-Agenten

KI-Agenten übernehmen zunehmend Aufgaben in unseren Teams. Doch wie gestalten wir die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine, damit sie sich ergänzen statt behindern?

Was ist Human-AI-Collaboration?

KI verändert die Arbeitswelt radikal. Wie bleibst du relevant und führst dein Team in diesem neuen Zeitalter? Metakognition könnte der Schlüssel sein!

“Human-in-the-Lead” - Metakognition als grundlegende  menschliche Schlüsselkompetenz für Führungskräfte im KI-Zeitalter

Du weißt, dass KI dir im Führungsalltag helfen könnte, aber was hindert dich daran? Entdecke, wie maßgeschneiderte KI-Sidekicks deine Herausforderungen lösen und dir mehr Zeit für das Wesentliche schenken können.

Warum die meisten Führungskräfte KI nicht nutzen – und wie sich das ändern lässt

KI ist überall, doch wie bewertest du die Ergebnisse wirklich? Es geht nicht nur um "gut", sondern um "gut genug". Stelle die richtigen Fragen, bevor du veröffentlichst!

Ist es gut? Die eine Frage, die beim KI-Einsatz entscheidend ist!

Kompetenzen

Kernthesen zu KI-Projekten und Arbeitsgewohnheiten
1. Technologie ist nicht das Problem: 95% der KI-Initiativen scheitern nicht an technischen Schwierigkeiten, sondern an der langsamen Anpassung der Menschen an neue Arbeitsgewohnheiten.
2. Der unsichtbare Zeitversatz: Die Implementierung von KI-Technologie erfolgt schneller als die Veränderung etablierter Arbeitsroutinen. Menschen neigen dazu, an gewohnten Abläufen festzuhalten, auch wenn neue Systeme potenziell effizienter sind.
3. Verlustaversion und Skepsis: Veränderungen im Arbeitsablauf werden oft als Verlust wahrgenommen, was die Akzeptanz neuer Technologien hemmt. Zudem neigen Menschen dazu, KI-Entscheidungen skeptisch zu betrachten, insbesondere nach Fehlern.
4. Co-Design für erfolgreiche Integration: Die Einbeziehung der Mitarbeitenden in den Entwicklungsprozess neuer Systeme fördert die Akzeptanz und sorgt dafür, dass Arbeitsweisen effektiv an die Technologie angepasst werden.
5. Transparenz über Grenzen: Offene Kommunikation über die Limitierungen von KI-Systemen kann das Vertrauen der Nutzer stärken und die Bereitschaft zur Akzeptanz erhöhen.
6. Change Management als Schlüssel: Der Erfolg von KI-Projekten hängt von der Fähigkeit der Führungskräfte ab, Widerstand zu erkennen, transparent zu kommunizieren und Verhaltensänderungen aktiv zu fördern.
7. Realistische Planung: KI-Projekte müssen den Zeitbedarf für Verhaltensänderung berücksichtigen. Technologie kann schneller implementiert werden als Gewohnheiten sich ändern, weshalb eine realistische Planung essenziell ist.
8. Verhaltenstransformation als Ziel: Die wahre Transformation durch KI erfordert eine Veränderung im Verhalten der Mitarbeitenden, die durch Vertrauen und neue Routinen gefördert werden muss.

Kernthesen des Artikels
1. Agentic AI vs. Klassische Automatisierung: Die wahre Produktivität entsteht nicht durch einfache Automatisierung, sondern durch die Delegation von Zielen an Agenten, die eigenständig Entscheidungen treffen können.
2. Definition von Agency: Agency beschreibt die Handlungsfähigkeit eines Systems, das nicht nur Anweisungen erhält, sondern aktiv Ziele verfolgt und Strategien entwickelt, um diese zu erreichen.
3. Technische Mechanismen der Agency:
    ◦ Zielvorgaben statt Schritt-für-Schritt-Anweisungen: Agenten arbeiten mit klaren Ergebnissen und entscheiden selbst über den besten Weg dorthin.
    ◦ Zugang zu Werkzeugen und Kontext: Agenten benötigen Schnittstellen zu unterschiedlichen Systemen, um effektiv handeln zu können.
    ◦ Iterative Problemlösung: Agenten passen ihre Vorgehensweise an, basierend auf Feedback und Ergebnissen, ähnlich wie Menschen.
4. Unterschied zwischen Workflow und Agent: Workflow folgt festen Regeln und ist unflexibel, während Agenten zielorientiert arbeiten und Handlungsspielräume nutzen können.
5. Entwicklung neuer Rollen: In Teams entstehen Agentenrollen, die spezifische Aufgaben übernehmen, wie z.B. „Advocatus Diaboli“ oder „Timekeeper“, und somit die Zusammenarbeit mit Menschen unterstützen.
6. Praktische Implikationen für Organisationen:
    ◦ Klare Rollenbeschreibung für Agenten.
    ◦ Formulierung von Zielen statt Aufgaben.
    ◦ Delegation als zentrale Führungskompetenz.
7. Agent Leadership: Die Fähigkeit, mit digitalen Partnern zusammenzuarbeiten, wird als zukünftige Schlüsselkompetenz für Führungskräfte angesehen, um produktive und wertschöpfende Ergebnisse zu erzielen.

agent

Transformation

### Kernthesen des Artikels

1. Angst vor negativer Bewertung: Viele Mitarbeitende zögern, KI zu nutzen, aus Angst, dass ihre Fähigkeiten in Frage gestellt werden und ihre Ergebnisse weniger wert sind.

2. Verborgene Nutzung von KI: Wenn Mitarbeitende wissen, dass ihre KI-Nutzung überwacht wird, neigen sie dazu, diese heimlich zu verwenden, was zu einem Verlust an Transparenz und Effizienz führt.

3. Problematik der Bewertungsmaßstäbe: Unternehmen müssen ihre Bewertungssysteme überdenken, die entweder die Nutzung von KI abwerten oder überbewerten, um eine gesunde Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI zu fördern.

4. Führungskräfte als Einflussfaktoren: Führungskräfte spielen eine entscheidende Rolle dabei, wie KI wahrgenommen und genutzt wird. Sie sollten eine Kultur schaffen, die den Umgang mit KI bewertet, nicht nur die Entscheidung für oder gegen deren Nutzung.

5. Elemente einer gesunden KI-Kultur: Transparenz, klare Spielregeln und psychologische Sicherheit sind entscheidend, um das Potenzial von KI im Team voll auszuschöpfen.

6. Konkrete Maßnahmen für Führungskräfte: Führungskräfte sollten klare Haltungen zur Nutzung von KI formulieren, gemeinsame Leitlinien entwickeln und kleine Routinen zur Integration von KI in den Arbeitsalltag schaffen.

7. Fazit zur Co-Intelligence: Eine offene Gesprächskultur über KI und ein psychologisch sicheres Umfeld sind notwendig, um das volle Potenzial von KI in Organisationen zu nutzen und eine echte Co-Intelligence im Arbeitsalltag zu erreichen.

Führung

Kultur

governance

Kernthesen zu Agentic Coding und seiner Auswirkung auf Entwickler*innen

1. Produktivitätssteigerung durch Agentic Coding: Die Einführung von Agentic Coding bei Cursor hat zu einem Anstieg von 39 % bei Code-Merges geführt, ohne dass die Qualität der Software beeinträchtigt wurde. Die Anzahl der Bugs ist gesunken, und die Teams haben weiterhin umfassende Aufgaben bearbeitet.

2. Rollenveränderung in der Softwareentwicklung: Entwicklerinnen wandeln sich von reinen „Codeproduzentinnen“ hin zu Architektinnen, Entscheiderinnen und Qualitätsinstanzen. Die KI übernimmt operative Aufgaben, was den Fokus auf Architektur und langfristige Wartbarkeit verschiebt.

3. Veränderung der Zusammenarbeit: Mit einem KI-Agenten im Team verändert sich die Dynamik der Zusammenarbeit. Senior-Entwicklerinnen werden mehr zu Coaches, während Junior-Entwicklerinnen schneller produktiv werden, da Routinearbeiten vom Agenten übernommen werden.

4. Neuorientierung bei Planung und Schätzung: Die klassische Messung der Velocity muss überdacht werden, da die erhöhte Produktivität ohne Qualitätsverlust neue Maßstäbe für die Planung setzt.

5. Verantwortung bleibt menschlich: Trotz der Unterstützung durch die KI bleibt die Verantwortung für Entscheidungen und die Qualität der Arbeit beim menschlichen Team. Co-Intelligence bedeutet, dass die Teams weiterhin die ethischen Implikationen ihrer Arbeit überwachen.

6. Fragen zur Implementierung von Agentic Coding: Teams sollten sich fragen, wo sie Routinearbeit im Code haben, wie sie die Qualität sicherstellen und welche Rolle der KI-Agent spielen soll – als schneller Autocomplete oder als echter Co-Entwickler.

7. Neues Denken in der Softwareentwicklung: Die Einführung von Agentic Coding erfordert ein Umdenken in Bezug auf Zusammenarbeit, Rollen und Verantwortlichkeiten, um das volle Potenzial der Co-Intelligence auszuschöpfen.