Führungskräfte – Opfer der Digitalisierung?

Wo Algorithmen Managern helfen können

Hans Königes ist Ressortleiter Jobs & Karriere und damit zuständig für alle Themen rund um Arbeitsmarkt, Jobs, Berufe, Gehälter, Personalmanagement, Recruiting sowie Social Media im Berufsleben.
Gibt der Mensch schon bald seine Entscheidungsfreiheit an Künstliche Intelligenz (KI) ab? Wie gehen Algorithmen und menschliche Fähigkeiten wie Intuition zusammen? Und was bedeutet eine Digitalisierung von Entscheidungskompetenz? Adrian Weiler, CEO des auf IT-Systeme mit Entscheidungsintelligenz spezialisierten Aachener Softwareunternehmens INFORM, spricht im CW-Interview über diese Fragen.
"Selbstverständlich können wir unsere Verantwortung nicht vollkommen abgeben, ganz im Gegenteil", meint Adrian Weiler, CEO von INFORM.
"Selbstverständlich können wir unsere Verantwortung nicht vollkommen abgeben, ganz im Gegenteil", meint Adrian Weiler, CEO von INFORM.
Foto: Inform

Seit über 30 Jahren beschäftigen Sie sich mit der Optimierung von Geschäfts- und Entscheidungsprozessen mithilfe von Algorithmen. Hat die menschliche Führungskraft als Berufsbild ausgedient?

Adrian Weiler: Natürlich nicht. Das Berufsbild wird sich jedoch verändern. Denn eine Technologie kommt ja nicht aus reinem Selbstzweck zum Einsatz, sondern um Probleme zu lösen. Eine der wichtigsten Aufgaben von Managern ist es, die Zukunftsfähigkeit und Profitabilität ihrer Unternehmen zu sichern. Nun agieren diese aber in einem tendenziell immer schnelllebigeren, vernetzteren und komplexeren Umfeld. Es gilt, Kundenwünsche nach Individualisierung, Variantenvielfalt und Termintreue zu erfüllen - bei gleichzeitig sinkender Fehlertoleranz. Die Chance, die Führungskräften durch KI und Algorithmen hier zukommt, ist die einer anhaltenden Robustheit ihrer Prozesse, einer Handlungsfähigkeit bei kurzfristigen Änderungen und einer Optimierung.

Wie muss man sich die Optimierung durch Algorithmen vorstellen? Und welche Entscheidungen nehmen Algorithmen Führungskräften ab?

Adrian Weiler: Nehmen wir ein Beispiel aus dem Maschinenbau, einer traditionsreichen Branche in Deutschland. Möglicherweise fehlt irgendwo ein Bauteil, und ein Arbeitsgang kann nicht fortgeführt werden. Das operative Management muss sich nun überlegen, wie es mit der Planänderung umgeht. Grundsätzlich hängt es von der Unternehmensstrategie, den Prozessparametern und den Marktgegebenheiten ab, was die bestmögliche Lösung für ein bestimmtes Problem ist. Oft sind aber hunderte Aufträge, bestehend aus tausenden Arbeitsschritten, in einen Produktionsplan eingebunden, für den nur eine begrenzte Anzahl an Maschinen, Mitarbeitern und Materialien zur Verfügung steht. Verschiebt sich ein Auftrag, sind alle anderen mit betroffen.

Was bedeutet das für die Führungskraft?

Adrian Weiler: Eine Führungskraft muss dann sehr schnell eine gute Lösung finden. Das ist ohne Transparenz, Was-Wäre-Wenn-Analysen und Simulationen gar nicht möglich. IT-gestützte Optimierung geht aber noch weiter: Anstatt Daten nur auszulesen und übersichtlich darzustellen, berechnen entscheidungsintelligente Algorithmen konkrete Handlungsvorschläge für den Menschen: Bearbeite zuerst Auftrag drei und dann Auftrag fünf, um unter Einbezug der Planänderung ein kostenoptimales Ergebnis zu erzielen. Ohne diese Mithilfe wäre die Führungskraft nicht viel mehr als ein Feuerwehrmann, der versucht, das Schlimmste abzuwenden. Ist sie aber vorhanden, kann sich das Management auf Strategie und Kreativität verlegen, wo genuin menschliche Fähigkeiten und Gespür gefragt sind.

Dazu müssen die Menschen aber sehr viel Vertrauen in das berechnete Ergebnis setzen…

Adrian Weiler: Das ist richtig, denn ein Optimierungsalgorithmus wird mitunter Lösungen vorschlagen, die auf den ersten Blick nicht richtig erscheinen. Das kommt daher, dass Algorithmen im Gegensatz zu Menschen einen "Blick aufs Ganze" einnehmen können, weil sie eine unüberschaubare Menge an Faktoren, Variablen, Interdependenzen und Zielen in ihre Berechnungen einbeziehen. Sie können in der Entscheidungsfindung damit nicht nur Abermillionen an Möglichkeiten auswerten, sondern die optimale Lösung - zugeschnitten auf eine ganz bestimmte Situation - wesentlich präziser ermitteln als ein Mensch. Diese digitale Entscheidungskompetenz hilft überall dort, wo viel Komplexität und Unvorhersehbarkeit schnelllebiger Veränderungen zusammenkommen: in der Produktion, der Logistik, dem Einkauf, dem Transport, aber auch der Betrugsprävention von Banken und Versicherungen oder der Personaleinsatzplanung.

Wie erreichen Sie das notwendige Vertrauen in die Technologie?

Adrian Weiler: Auf der einen Seite sprechen die Effizienzgewinne eines optimierten Prozesses natürlich für sich. Auf der anderen Seite stellen Algorithmen eine große Entlastung dar. Muss sich ein Disponent von hunderten Artikeln wirklich jeden Tag durch ellenlange Excel-Tabellen wühlen oder macht er nicht einen besseren Job, wenn ein Algorithmus für die Bestandsoptimierung ihm mitteilt, welche Waren er in welchem Zeitraum und in welcher Menge beschaffen muss? Dann kann er sich auf das Lieferanten-Management konzentrieren.

Was ist dann die Aufgabe des Managers?

Adrian Weiler: Es ist die Aufgabe einer Führungskraft, klare Unternehmensziele zu definieren. Um diese zu erreichen, empfiehlt es sich, die digitale Entscheidungskompetenz zunächst punktuell an einem eingegrenzten, komplexen Prozess zu erproben. Allein bei der Parametrierung lernen Führungskräfte dann schon sehr viel über ihre eigenen Arbeitsweise, Rahmenbedingungen und Prioritäten. Das gibt ihnen die Möglichkeit, diese zu hinterfragen und zu verbessern.

Gibt es keine Grenzen? Selbst wenn ein Unternehmen gute Erfahrungen mit einem Prozess macht, wird es doch immer Stimmen geben, die sich gegen eine gefühlte Bevormundung durch Maschinen aussprechen.

Adrian Weiler: Selbstverständlich können wir unsere Verantwortung nicht vollkommen abgeben, ganz im Gegenteil. Algorithmen lösen nur Probleme im Rahmen der Entscheidungsmodellierung, in der sie programmiert sind. Sinneseindrücke, Erfahrung, Intuition oder Kreativität fehlen ihnen und bedürfen der menschlichen Ergänzung. Wenn zum Beispiel eine selbstlernende Machine Learning-Technologie kausale Korrelationen im Abverkauf bestimmter Produkte aufdeckt, ist die Validierung durch einen erfahrenen Mitarbeiter immer noch notwendig. Umgekehrt mag dieser weitere Faktoren für die Berechnung einer Lösung vorgeben, die die Maschine sonst zuerst zeitaufwändig aus irgendwelchen Daten hätte erlernen müssen. AI-Technologie ist darum auch nur dann sinnvoll, wenn sie die besten Eigenschaften von Mensch und Maschine miteinbezieht - was man dann als hybride AI bezeichnet.

Erst kürzlich haben Sie dazu ein Buch geschrieben: "Agile Optimierung - Das Unvorhergesehene digital managen". Welche Rolle spielt Agilität in diesem Zusammenhang für das Management?

Adrian Weiler: Wir haben mit verschiedenen Wirtschaftsexperten sowie Managern von 14 Unternehmen unterschiedlichster Branchen zusammengearbeitet, um über die wesentlichen Erfolgsfaktoren ihrer digitalen Optimierungswege zu sprechen. Agilität hat sich dabei als ein wesentlicher Baustein hervorgetan. Sie beschreibt eine Flexibilität und Wendigkeit, die in ganz verschiedenen Bereichen eine wichtige Rolle spielt: im Projektmanagement zum Beispiel. In unserem Fall geht es aber darum, dass das Zusammenspiel von Management und digitaler Entscheidungskompetenz Unternehmen erlaubt, selbst bei unvorhergesehen Störungen im Betriebsalltag schnell und optimal zu reagieren. Dies ist die eingangs erwähnte Resilienz. Agile Optimierung verstehen wir als IT-gestützte Strategie für das operative Management, die Führungskräften Ressourcen für die Weiterentwicklung offenhält, aber auch mit den erwähnten Veränderungen ihrer Entscheidungsfindung einhergeht.

Könnten Sie aus diesen Erfahrungen eine Schlüsselerkenntnis ziehen, die Sie Führungskräften gerne an die Hand geben möchten?

Adrian Weiler: Komplexe Geschäftsprozesse mit vielen Unwägbarkeiten unter Zeitdruck optimal zu steuern - hier verstehe ich KI-Algorithmen als Werkzeug, die Strategie der agilen Optimierung zu realisieren. So wachsen nicht nur Produktivität und Wirtschaftlichkeit, sondern vor allem auch die Robustheit von Prozessen angesichts schwer vorhersehbarer externer Einflüsse.