Warum Ihr Team kein Vertrauen in KI hat und wie Sie es ändern können

Stellen Sie sich vor, Sie stellen einen neuen Mitarbeiter ein, der in der Lage ist, all Ihre Auftragsdaten in Sekundenschnelle zu verarbeiten und Ihre kommenden Aufträge mit 95%iger Genauigkeit vorherzusagen, aber niemand weiß, wie er das macht. Künstliche Intelligenz verspricht, die Art und Weise, wie wir arbeiten, zu revolutionieren, doch viele Teams sind noch zögerlich. In unserer 6. Ausgabe des Data & AI Monitor geben nur 28 % der Fachleute an, dass sie den Ergebnissen von KI genauso viel vertrauen wie dem menschlichen Urteil. Fast die Hälfte ist skeptisch oder misstraut ganz und gar.

Dieses Zögern ist nichts Neues. Jede größere technologische Veränderung, vom Internet über Smartphones bis hin zu selbstfahrenden Autos, wurde mit Skepsis betrachtet. KI ist definitiv keine Ausnahme, insbesondere weil KI-Fehlschläge Schlagzeilen machen, Ängste um die Sicherheit von Arbeitsplätzen bestehen und undurchsichtige Algorithmen die Benutzer im Dunkeln lassen.

Aber dieses KI-Misstrauen muss kein Dauerzustand sein. Unternehmen und Organisationen können dieses Problem überwinden, indem sie die Bedenken direkt ansprechen und den Wert der KI mit Bedacht demonstrieren. Auf diese Weise können Manager Skepsis in Vertrauen umwandeln.

Was das Misstrauen gegenüber KI schürt

Es ist leicht, sich vorzustellen, Gegenstand von KI-Entscheidungen zu sein, so als würde man eine magische 8er-Kugel in die Hand bekommen; eine Blackbox-Kugel, die die Aufgabe hat, wichtige Entscheidungen für Ihr Team zu treffen. Niemand kann in sie hineinsehen, und die meisten Menschen scheinen nicht zu verstehen, wie sie funktioniert, aber gelegentlich schüttelt sie jemand und trifft eine "vertrauenswürdige" Entscheidung. Da wir jedoch die Gründe für die Entscheidung der magischen 8-Kugel nicht kennen, könnte sie auch verwirrend und schwer zu erklären sein. Würde ihr jeder von Anfang an vertrauen?

So sehen viele Mitarbeiter die KI. Die Technologie wirkt oft wie eine Art Orakel von Delphi, das Tool ist eine undurchschaubare Kraft, mächtig und doch geheimnisvoll. Wenn ein KI-gestütztes Einstellungsprogramm einen Kandidaten ablehnt, den alle zu mögen scheinen, oder wenn ein Diagnosesystem eine ungewöhnliche Behandlung vorschlägt, werden die Benutzer natürlich das Urteil des Systems in Frage stellen. Da nicht klar ist, wie das Tool funktioniert und nach welchen Regeln es arbeitet, wird sich die Skepsis natürlich ausbreiten.

Natürlich wird das Problem noch dadurch verstärkt, dass sich die Benutzer Sorgen um ihre Arbeitsplatzsicherheit machen. Da KI immer mehr Aufgaben automatisiert, machen sich die Mitarbeiter Sorgen, dass ihr Fachwissen obsolet werden könnte. Ein Marketingteam wird wahrscheinlich KI-Inhaltstools ablehnen, weil es befürchtet, dass seine kreativen Fähigkeiten abgewertet werden. Ein Finanzanalyst neigt automatisch dazu, Vorhersagemodellen zu misstrauen, weil er befürchtet, dass sie irgendwann das menschliche Urteilsvermögen vollständig ersetzen werden.

Erschwerend kommt hinzu, dass über die Misserfolge der KI oft viel lauter berichtet wird als über ihre Erfolge. Von voreingenommenen Rekrutierungsalgorithmen über Chatbots, die gefährliche medizinische Ratschläge erteilen, bis hin zu Content-Farmen, die KI-Müll oder Kopien urheberrechtlich geschützter Werke produzieren, verstärken diese Geschichten die Wahrnehmung, dass KI oft unzuverlässig ist und in den falschen Händen gefährlich sein kann. Diese Schlagzeilen werden selbst bei den versiertesten und klügsten Teams Misstrauen hervorrufen, daher ist Skepsis durchaus verständlich.

Der wichtigste Punkt, auf den wir hinauswollen, ist, dass jedes Tool, das von oben aufgezwungen wird, ohne Anweisungen und Zusammenarbeit von Fachexperten, automatisch zum Scheitern verurteilt ist. Mitarbeiter misstrauen Systemen, die isoliert arbeiten, die kritische Entscheidungen treffen oder dazu beitragen sollen, ohne dass ein "Mensch in der Schleife" die Aufsicht hat. Ihre Mitarbeiter freuen sich auf hilfreiche Tools, die ihnen die Arbeit erleichtern, aber sie wollen mit KI arbeiten und nicht von ihr verwaltet werden.

Vertrauen aufbauen, Stein für Stein

Der Weg zur Akzeptanz von KI bei Ihren Mitarbeitern und Kollegen beginnt mit der Entmystifizierung, d.h. mit der Schaffung von Bewusstsein und Verständnis. Anstatt KI als rätselhafte Blackbox zu behandeln, nehmen Sie sich die Zeit, sie in einfachen Worten zu erklären. Wenn Sie ein Tool verwenden, das analysiert, welche Kunden zu welchem Zeitpunkt und zu welchem Preis Tickets kaufen, erklären Sie einfach, dass die KI Verhaltensmuster auswertet, um mögliche Probleme zu erkennen. Mit dem Verständnis kommt das Vertrauen. Schon eine einfache Erklärung, wie dieses neue KI-Tool funktioniert, kann den ersten Schritt in Richtung Vertrauen und Akzeptanz in Ihrem Unternehmen bedeuten.

Unser Bericht zeigt, dass die Weiterentwicklung von KI mehr als nur einfache und allgemeine Schulungen erfordert, sondern maßgeschneiderte Ansätze, die den spezifischen Bedürfnissen verschiedener Branchen, Organisationen und Rollen entsprechen. Es liegt auf der Hand, dass interpretierbare KI-Modelle für Menschen innerhalb und außerhalb Ihres Unternehmens viel einfacher zu handhaben sind. Daher ist es von grundlegender Bedeutung, zu klären, welcher Entscheidungsbaum für die Schlussfolgerungen verwendet wird (z. B. "Prüfung potenzieller Probleme mit der Kreditwürdigkeit"). Bei komplexeren Tools oder Modellen kann es sinnvoll sein, den Mitarbeitern klare Prüfpfade zur Verfügung zu stellen, anhand derer sie die Logik der KI und die Art und Weise, wie sie zu einer bestimmten Schlussfolgerung gekommen ist, einfach nachvollziehen können. Alle Schritte in Richtung vollständiger Transparenz werden KI von einem mysteriösen Orakel in einen klaren und berechenbaren Mitarbeiter verwandeln.

Wir haben auch Tools erwähnt, die von oben aufgezwungen werden. Oft denken Manager, dass die Mitarbeiter jedes Tool, das die Arbeit erleichtert, annehmen werden, aber es kommt immer noch auf die Positionierung an. KI muss als Assistent beschrieben werden, nicht als Ersatz. Wie aus unserem Bericht hervorgeht, ist fast die Hälfte der Befragten der Meinung, dass KI den Bedarf an Mitarbeitern verringern wird, und das ist eine Sorge, der sich die Unternehmen stellen müssen. Die Positionierung des Einsatzes von KI in einem Vertriebsteam sollte es beispielsweise den anderen Teammitgliedern ermöglichen, mehr Wert zu schaffen, da sie sich auf die Kundenbeziehungen konzentrieren können, während sich die KI auf die langweilige und banale Arbeit der Dateneingabe konzentrieren kann. Medizinische Teams können die Bedeutung von KI erkennen, wenn es sich um ein Tool handelt, das potenzielle Lösungen vorschlägt, ihnen aber dennoch die endgültige Entscheidung überlässt. Es ist wichtig, KI-Tools als Partner zu positionieren, die die Arbeit erleichtern, so dass der Widerstand im Laufe der Zeit langsam schwinden wird.

Es ist eine gute Idee, mit kleinen oder eher banalen Aufgaben zu beginnen. KI kann zunächst in Bereichen getestet werden, in denen ein Fehler kein großes Problem darstellt, aber die Vorteile (in Form von Kosten- oder Zeitersparnis) dennoch sehr geschätzt werden können. Die Automatisierung von Spesenabrechnungen oder die Planung von Besprechungen erweist sich als wertvoll, ohne größere Fehler zu riskieren. Sobald sich diese kleinen Aufgaben etabliert haben, kann das Tool schrittweise auf kritischere Funktionen ausgeweitet werden. Es ist wichtig, Ihrem Team diese kleinen Erfolge zu ermöglichen, denn wenn sie sehen, dass KI als Kollaborateur positioniert wird und tatsächlich ihren Beitrag leistet, werden sie (langsam) zu Befürwortern der Veränderung.

Dennoch bleibt die menschliche Aufsicht unerlässlich. Die KI sollte als Entscheidungshilfe herangezogen werden, nicht um sie einseitig zu treffen. Ein Inhaltsgenerator kann problemlos E-Mails an Kunden verfassen, aber es sollte immer eine abschließende menschliche Bearbeitung geben, bevor diese E-Mails verschickt werden. Dieser Vier-Augen-Ansatz, oder vielleicht der "Mensch in der Schleife", wird nicht nur öffentliche (und für den Ruf teure) Fehler verhindern, sondern den Teams auch die nötige Zeit geben, um Vertrauen in die Fähigkeiten der KI aufzubauen.

KI-Implementierung: der Schlüssel sind bessere Daten

In unserem Bericht wird die Datenqualität als größtes Hindernis für die erfolgreiche Einführung von KI genannt. 51 % der Unternehmen nennen sie als größte Herausforderung, was mehr als doppelt so viel ist wie jede andere technische Hürde.

Weniger als die Hälfte der befragten Unternehmen gibt an, über klare und durchsetzbare Datenrichtlinien zu verfügen. 33% verfügen über eine angemessene Dateneigentumsstruktur und 40% bezeichnen ihre Datenstrategie als "klar und umsetzbar".

Diese Statistiken verdeutlichen, warum so viele KI-Initiativen nicht zum Tragen kommen. Teams verlieren schnell das Vertrauen in Systeme, die aufgrund fragmentierter Datenquellen inkonsistente Ergebnisse liefern oder Entscheidungen auf der Grundlage veralteter oder unvollständiger Informationen treffen. Schließlich können sie ihre Ergebnisse nicht erklären, weil die zugrundeliegenden Daten nicht nachvollziehbar sind.

Schlechte Daten werden das Vertrauen in KI vergiften

Die von uns befragten Unternehmen weisen eindeutig auf mehrere spezifische Fehler bei der Datenverwaltung hin, die die Glaubwürdigkeit von KI direkt untergraben:

Legacy-Datenfalle

Die Sektoren der verarbeitenden Industrie und des Gesundheitswesens, in denen nur 21-23% der Unternehmen tatsächlich den Wert von KI anführen, zeigen, wie leicht Altsysteme zu Teufelskreisen führen können. Wenn KI-Modelle jahrzehntelang inkonsistente Betriebsdaten verarbeiten, erben ihre Ergebnisse automatisch diese Fehler. Die Mitarbeiter erkennen diese Unzulänglichkeiten sofort und schlechte Ergebnisse werden folgen und Skepsis erzeugen.

Governance Leere

Finanzdienstleister scheinen trotz der relativ ausgereiften Einführung von KI auf dem Markt (40 % nutzen generative KI) immer noch mit neutralen oder nicht zustimmenden Antworten von 40 % der Teams zur Vertrauenswürdigkeit von KI zu kämpfen. Und was ist die Hauptursache dafür? Nur etwas mehr als die Hälfte der Befragten scheint die KI-Risiken aktiv zu überwachen, was bedeutet, dass sie Modelle ohne angemessene Sicherheitsvorkehrungen für die Datenqualität laufen lassen.

Besitzlücke

Professionelle Dienstleistungen sind führend bei der KI-Integration (die Hälfte der Befragten berichtet über klare Anwendungsfälle), aber selbst in diesem Sektor nennt ein Drittel der Unternehmen, die geantwortet haben, das Dateneigentum als unerledigte Aufgabe. Da es keine klaren Eigentumsverhältnisse für Kunden-, Produkt- oder Betriebsdaten gibt, werden KI-Tools bei ihren Entscheidungen allein gelassen, ohne dass sie zur Rechenschaft gezogen werden. Das werden nicht nur die Mitarbeiter bemerken, sondern auch die Kunden.

Beschädigte Daten brechen auch Ihr Vertrauen

Diese Versäumnisse bei der Datenverwaltung führen zu spürbarem Misstrauen. So zeigt unser Bericht, dass nur 28 % der Mitarbeiter den Ergebnissen der KI genauso viel Vertrauen entgegenbringen wie den menschlichen Ergebnissen. Neben dem normalen menschlichen Misstrauen ergibt sich dieses Problem auch aus der Undurchsichtigkeit der Daten.

Wenn ein KI-Tool mit unvollständigen Profilen oder fehlerhaften Daten gefüttert wird, wird die KI anfangen, veraltete Prognosen oder Entscheidungen zu treffen, die keinen Sinn ergeben. In regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen, wo 21 % der Befragten angaben, den Wert von KI zu verfolgen, kann eine schlechte Datenverwaltung dazu führen, dass jede einzelne Entscheidung, die von KI getroffen wird, manuell überprüft werden muss. Dadurch wird der Nutzen der KI zunichte gemacht und die Mitarbeiter können verärgert sein.

Diese Muster zeigen, warum Vertrauen nicht durch Automatisierung entstehen kann. Stattdessen müssen Unternehmen es sich durch Positionierung und rigoroses Datenmanagement verdienen. Während 51% der Unternehmen eine schlechte Datenqualität als größtes Hindernis für die Einführung von KI nennen, nennen nur 17% die "Einrichtung der erforderlichen Technologien" als wichtigsten Erfolgsfaktor. Dies deutet darauf hin, dass die Datenqualität als nachträglicher Gedanke behandelt wird und die Unternehmen sich mehr auf die Entwicklung von Algorithmen als auf stabile Grundlagen konzentrieren (was auch der am niedrigsten bewertete Erfolgsfaktor in dem Bericht ist), was bedeutet, dass KI-Initiativen zum Scheitern verurteilt sind, bevor sie überhaupt beginnen.

Die Botschaft der Daten ist kristallklar. Solange Unternehmen ihre Probleme mit der Datenqualität und der Datenverwaltung nicht lösen, wird das Misstrauen gegenüber KI eher die Norm als die Ausnahme bleiben. Die nächste Welle der KI-Einführung wird nicht durch bessere Algorithmen angetrieben, sondern durch bessere Datenpraktiken. Diejenigen, die dies zuerst erkennen, werden einen entscheidenden Vorteil erlangen, nicht nur bei der Technologieimplementierung, sondern auch beim Vertrauen der Mitarbeiter und der Akzeptanz im Unternehmen.

Das eigentliche KI-Dilemma ist nicht die Fähigkeit, denn es handelt sich um ein Werkzeug, das komplizierte Aufgaben problemlos erledigen kann, sondern es geht jetzt um die Glaubwürdigkeit. Und das beginnt bei den Daten, mit denen wir unsere Systeme füttern.

Wandel durch Vertrauen und bessere Daten

Das Vertrauen in neue Technologien kann nur durch beständige, positive Erfahrungen wachsen. Wenn Teams sehen, dass KI ihre Arbeit erleichtert und nicht erschwert, wenn sie verstehen, wie sie funktioniert, und wenn sie die Kontrolle über wichtige Entscheidungen behalten, weicht die Skepsis dem Vertrauen.

Die Unternehmen, die mit KI erfolgreich sind, werden nicht die fortschrittlichsten Technologien haben, sondern diejenigen, die ihre Mitarbeiter mit auf die Reise nehmen und die richtigen Daten für ihre Tools nutzen. Letztendlich geht es bei der KI nicht darum, das menschliche Urteilsvermögen zu ersetzen, sondern es zu verstärken. Die Zukunft gehört denjenigen, die sich sowohl künstliche Intelligenz als auch menschliches Vertrauen zunutze machen können.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Unternehmen KI wahrnehmen und wie diese Tools die Effizienz und Leistung Ihres Unternehmens effektiv verbessern können, sollten Sie einen Blick auf unseren Data & AI Monitor werfen, den Sie hier herunterladen können.