Wenn Menschen und künstliche Intelligenz zusammenarbeiten…

Human-AI-Collaboration

Wie sieht die ideale visuelle Darstellung von KI-Agenten aus? Zwischen Mensch und Maschine gibt es subtile Grenzen, die Vertrauen und Erwartungen steuern. Welche Designs fördern die Zusammenarbeit und welche führen zu Missverständnissen?

Das Gesicht der KI: Wie menschenähnlich wir KI-Agenten visualisieren

Warum die Frage 'Ist mein Job sicher?' am Kern des Wandels vorbeigeht und wie das EPOCH-Framework hilft, Arbeit neu zu vermessen.

Human Depth: Die fünf Dimensionen, die keine KI ersetzt

Chatbots waren nur der Anfang. Wie gelingt es uns, durch generative UIs aus statischen Oberflächen dynamische, anpassungsfähige Interaktionen zu schaffen? Ein Blick in die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion.

Generative UI: Warum der Chatbot erst der Anfang war

Wie definierst du KI-Agenten in deinem Unternehmen? Als Werkzeug, Partner oder Kollege? Diese Entscheidung beeinflusst nicht nur die Technologie, sondern die gesamte Unternehmenskultur.

Von Werkzeug bis Kollege: Wie wir über KI-Agenten sprechen

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!

human-ai

Leadership

Interface

Über

Startseite

Über Human-AI-Collaboration

Agent

Design

Partner

Kompetenzen

Transformation

### Kernthesen des Inhalts

1. Generative UI als Paradigmenwechsel: Generative UI (GenUI) ist der nächste evolutionäre Schritt nach Chatbots, da sie die Benutzeroberfläche dynamisch basierend auf den Bedürfnissen der Nutzer generiert.

2. Information statt Suche: Nutzer müssen nicht mehr wissen, wo Informationen zu finden sind; es reicht, zu wissen, was sie wissen möchten. GenUI bietet sofortige Antworten und Lösungen.

3. Kontextualisierte Benutzeroberflächen: Die Benutzeroberfläche passt sich je nach Rolle und Situation des Nutzers an, was bedeutet, dass CEOs und Lageristen unterschiedliche Ansichten auf dieselben Daten haben können.

4. Vereinfachung der Software: GenUI minimiert die Komplexität von Software, indem es nur die relevanten Informationen anzeigt und überflüssige Funktionen ausblendet.

5. Zukunftsausblick: Die Fähigkeit, Software zu bedienen, wird weniger wichtig, während die Fähigkeit, richtige Fragen zu stellen und Daten zu interpretieren, entscheidend wird. Der Trend geht von „Mensch lernt Maschine“ zu „Maschine versteht Mensch“.

Kultur

Governance

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.