Eine umfassende Neuausrichtung findet statt: Von FDE zur Ontologie

Hallo! Ich bin Ihr Assistent für Finanz- und Wirtschaftsanalysen. Obwohl der Titel dieses Artikels mit technischen Begriffen wie „FDE“ und „Ontologie“ klingt, geht es im Kern um eine Frage, die alle Chefs, Personalverantwortlichen und Manager betrifft: Wie müssen Unternehmen sich verändern, wenn AI tatsächlich beginnt, effektiv zu arbeiten?

Viele Chefs irren sich, wenn sie denken, dass der Kauf von AI-Tools und die Nutzung von Hilfsmitteln durch die Mitarbeiter bereits eine erfolgreiche Transformation bedeutet. Der Autor Wei Haozheng vergleicht dies jedoch mit dem Anbau eines Motors an ein Pferdewagen – die Räder bleiben jedoch aus Holz, das Fahrzeug fährt nicht schneller und ist sogar anfälliger für Beschädigungen.

Ich werde diesen langen Artikel in fünf Schlüsselpunkte aufteilen, damit Sie die Bedeutung dieser „Neugestaltung von Organisationen“ vollständig verstehen können:

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1. Warum verbessert sich die Effizienz nicht, obwohl Ihr Unternehmen AI eingesetzt hat?

Kernpunkt: Individuen arbeiten schneller, aber die Organisation hält nicht Schritt – was zu zunehmendem „Innendruck“ führt.

Der aktuelle Zustand vieler Unternehmen ist folgender: Die Mitarbeiter nutzen AI, um Code schneller zu schreiben oder Präsentationen zu erstellen. Für die Chefs scheint sich jedoch kaum etwas zu ändern, manchmal sogar das Gegenteil.

• Phänomen: Früher erledigte eine Person eine Aufgabe, heute erledigt sie mit Hilfe von AI mehrere Aufgaben gleichzeitig. Doch die alten Strukturen wie Abteilungsgrenzen und Genehmigungsprozesse bestehen weiterhin.
• Widerspruch: Die Abteilung A nutzt AI, um Daten schnell zu verarbeiten, aber Abteilung B bearbeitet die Daten nach alten Regeln. Die Daten, die schnell von Abteilung A bereitgestellt werden, können von Abteilung B nicht weiterverarbeitet werden – oder es gibt Rechteprobleme.
• Folgerung: Es ist, als würde man einem alten Pferdewagen einen Raketenantrieb geben: Das Pferd (der Mitarbeiter) läuft schnell, aber die Achsen (die Organisationsstruktur) sind alt. Das Ergebnis ist entweder, dass die Achsen brechen, oder es entsteht durch die hohe Geschwindigkeit interner Reibung (Innendruck).
• Formel: Organisationsweiter AI-Effizienz = Individuelle AI-Fähigkeiten × Anpassungsfähigkeit der Organisation. Wenn die Anpassungsfähigkeit null ist, ist auch die Gesamtausbeute null – oder sogar negativ.

2. Was ist FDE? Nicht ein hochqualifizierter Programmierer, sondern ein „vor Ort tätiger Arzt“

Kernpunkt: FDEs (Frontline Deployment Engineers) sind die „Übersetzer“ und „Chirurgen“, die Technologie und Geschäftsanforderungen verbinden.

Viele Menschen denken, FDEs seien hochqualifizierte Programmierer. Doch das ist nicht der Fall.

• Herkömmliches Modell: Kunden stellen Anforderungen → Produktmanager erstellen Dokumente → Entwicklerte schreiben Code → Testen → Go-Live. Dieser Prozess ist langsam und oft liefert nicht das, was die Kunden wirklich wollen.
• FDE-Modell: FDE-Teams gehen direkt in das Unternehmen hinein. Sie kümmern sich nicht sofort um die Programmierung, sondern erstellen zunächst eine klare Übersicht:

1. Was macht Ihr Unternehmen eigentlich?

2. Wo liegen die größten Probleme? (Z. B.: Warum benötigt eine Genehmigung sieben Personen? Warum stimmen die Daten nicht überein?)

3. Welche Prozesse eignen sich für die Nutzung von AI?

4. Wie kann AI integriert werden?

• Wert: FDEs sind kleine Teams, die sowohl technisches als auch geschäftliches Wissen sowie organisatorische Strukturen verstehen. Sie dienen als Ärzte, die zuerst diagnostizieren, anschließend Behandlungspläne erstellen und schließlich schnelle Prototypen entwickeln.
• Veränderung: Früher benötigte ein Projekt 8–12 Personen mehrere Monate; heute können FDE-Teams mit Hilfe von AI innerhalb weniger Tage einen funktionierenden Prototyp erstellen. Das ist nicht nur eine technische Verbesserung, sondern auch eine Revolution im Ansatz der Projektrealisierung.

3. Was ist eine „Ontologie“? Ein „verständnisvolles Auge“ für AI

Kernpunkt: Eine Ontologie ist keine mysteriöse Technologie, sondern eine Methode, das „versteckte Wissen“ eines Unternehmens in eine Struktur zu übertragen, die AI verstehen kann.

Dies ist der am leichtesten missverstandene Begriff im Artikel. Eine Ontologie klingt philosophisch, ist aber im Kontext von AI sehr konkrekt.

• Probleme: AI ist zwar intelligent, aber es versteht nicht, wie Ihr Unternehmen funktioniert. Es kennt das Wort „Bestellung“, weiß jedoch nicht, dass Bestellungen ab einem bestimmten Wert die Genehmigung des Finanzdirektors benötigen oder dass Kunden in verschiedene Kategorien eingeteilt sind, die unterschiedliche Rabattrechte haben.
• Funktion der Ontologie: Eine Ontologie ordnet die in den Köpfen der Mitarbeiter, Excel-Tabellen und Regelungen versteckten Geschäftslogiken, Beziehungen und Rechte in eine strukturierte Darstellung.
• Objekte: Was ist ein Kunde? Was ist ein Produkt?
• Beziehungen: Ein Kunde kauft ein Produkt → Es entsteht eine Bestellung.
• Ereignisse: Wenn der Bestellwert 100.000 überschreitet, wird eine Genehmigungsprozess ausgelöst.
• Rechte: Nur der Direktor kann die Genehmigung erteilen.
• Wichtigkeit: Der Aufbau einer Ontologie ist ein Prozess der Selbstreflexion des Unternehmens. Viele Chefs können nicht klar definieren, wer für die Ergebnisse verantwortlich ist oder unter welchen Umständen Ausnahmen möglich sind. AI zwingt sie, diese unklaren Aspekte zu klären.
• Zitat: Ohne Ontologie weiß AI nur viele Fakten, aber nicht, wer Sie wirklich sind. Mit einer Ontologie versteht AI den Kontext Ihres Geschäfts.

4. Die „Umstrukturierung der Organisation“: Von einer Pyramide zu einem Netzwerk von Fähigkeiten

Kernpunkt: AI macht Hierarchien überflüssig; zukünftige Organisationen werden sich dynamisch nach Aufgaben und Fähigkeiten zusammenstellen.

Herkömmliche Unternehmen haben eine pyramidenförmige Struktur: Mitarbeiter → Positionen → Abteilungen → Hierarchien. Dies liegt daran, dass die Fähigkeiten der Menschen begrenzt sind und die Informationsweitergabe auf Menschen angewiesen ist. Je mehr Hierarchien es gibt, desto komplizierter wird die Verwaltung.

• Veränderungen durch AI:

1. Kommunikationskosten sinken: Früher musste ein Unternehmen mit 3.000 Mitarbeitern viele Meetings abhalten; heute kann jeder direkt bei AI nachfragen: „Wie hoch sind die historischen Bestellungen dieses Kunden?“ „Wo liegt die Genehmigung?“ Die Kommunikationskosten sinken erheblich.

2. Unklare Positionsgrenzen: Wenn AI 70 % der Arbeit einer Position übernehmen kann, was bleibt dann von der Position übrig? Sind die alten Positionen noch sinnvoll?

3 Kleine Teams, höhere Effizienz: Je höher der Grad der AI-Integration, desto weniger Mitarbeiter sind benötigt – aber die Ausbeute steigt. Denn eine Person plus AI ergibt ein kleines Team.

• Neue Organisationsformen:
• Positionen → Fähigkeitsknoten: Es wird nicht mehr darauf geachtet, ob jemand „Verkäufer“ oder „Kundenservice“ ist, sondern ob er über bestimmte Fähigkeiten wie „Kundenverständnis“ oder „Lösungsentwicklung“ verfügt.
• Abteilungen → Fähigkeitsnetzwerke: Abteilungen sind keine festen Einheiten mehr, sondern es werden dynamisch Personen und AI-Agenten nach Aufgaben zusammengebracht.
• Manager → Koordinatoren: Manager koordinieren nicht mehr nur Menschen, sondern Ressourcen, Aufgaben und AI-Fähigkeiten.

5. Die ultimative Frage: Was tun Menschen in der AI-Ära?

Kernpunkt: AI setzt nicht Arbeitsplätze frei, sondern die Potenziale der Menschen frei. Betrachten Sie AI nicht als Werkzeug zur Entlassung von Mitarbeitern, sondern als Mittel zur Freisetzung ihrer Kreativität.

Dies ist der letzte und wichtigste Punkt des Artikels:

• Vorsicht vor Fehlvorstellungen: Viele Chefs denken bei der Diskussion über AI zuerst an die möglichen Entlassungen. Das ist kurzsichtig. Wenn man nur Geld sparen will, verliert man die Zeit, das Wissen und die Kreativität der Mitarbeiter, die durch AI freigesetzt werden.
• Beispiel: Ein Unternehmen reduzierte sein After-Sales-Team von 100 auf 20 Personen. Der Chef entließ die 80 verbleibenden Mitarbeiter nicht, sondern ließ sie in die Vorverkaufsabteilung wechseln. Diese Mitarbeiter verstehen das Produkt und die Bedürfnisse der Kunden; mit Hilfe von AI wurden sie zu einer stärkeren Vertriebs- und Service-Einheit.
• Neue Rolle der Menschen:
• AI übernimmt: Bereiche, die berechnbar, wiederholbar und skalierbar sind (Datenverarbeitung, Berichtserstellung, Standardprozesse).
• Menschen übernehmen: Entscheidungen, Kreativität, Beziehungsmanagement, Wertentscheidungen und Verantwortung.
• Unersetzliche Verantwortung: AI kann Vorschläge machen, aber sie kann keine Fehler beheben oder Schäden ersetzen. Letztendlich muss jemand die Verantwortung tragen. Das ist der wichtigste Schutzfaktor für Menschen in der AI-Ära.
• Neudefinierung der Arbeit: Wenn eine Aufgabe, die früher 200 Stunden in Anspruch nahm, nun von AI in einer Stunde erledigt werden kann, sollte die verbleibende Zeit nicht mit zusätzlichen Aufgaben gefüllt werden, sondern die Arbeit neu gestaltet werden, um kreative und strategisch bedeutendere Aufgaben zu erfüllen.

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Zusammenfassung: Der richtige Weg zur AI-Transformation

Der Autor gibt einen klaren Ablauf vor, den alle Unternehmen bei der Neugestaltung ihrer Organisation befolgen sollten:

1. Geschäft verstehen (FDEs werden eingesetzt, um Probleme zu identifizieren.)

2. Unternehmen strukturieren (Eine Ontologie erstellt, um Logiken und Rechte zu klären.)

3. Arbeitsabläufe neu verteilen (Entscheiden, was von AI und was von Menschen erledigt wird.)

4. Organisation umstrukturieren (Abteilungsgrenzen aufbrechen und ein Netzwerk aus Fähigkeiten aufbauen.)

5. Potenziale der Menschen freisetzen (Menschen sollen bedeutungsvollere Aufgaben übernehmen und Verantwortung tragen.)

Zusammenfassend: Die AI-Transformation bedeutet nicht einfach nur den Kauf von Tools, sondern eine grundlegende Veränderung der Organisation. Zuerst denken Sie nach (Kognition), dann die Prozesse anpassen (Ontologie) und schließlich die Struktur ändern (Organisation). Andernfalls ist die Installation von AI nur ein Etikett für eine alte Organisation – und die alte Organisation wird die Effizienz von AI weiterhin einschränken.