Bevor Sie Ihre KI-Einführung starten, beheben Sie dies
Steuerung: Eine erfolgreiche KI-Einführung beginnt mit einheitlichen Prozessen und Steuerung, nicht mit der Auswahl einer Plattform oder der Verteilung von Lizenzen.
Bereinigung: Die Bereinigung der Dokumentation legte widersprüchliche Arbeitsabläufe offen und schuf die verlässliche Grundlage, die die Automatisierung benötigte, um Teams miteinander zu verbinden.
Transparenz: Integrierte Systeme verschafften den Teams aus Design, Handel und Entwicklung einen gemeinsamen Einblick in Entscheidungen, Abhängigkeiten und Übergaben.
Leitplanken: Spezialisierte KI-Agenten mit manuellen Kontrollpunkten verringern Abhängigkeitsrisiken und bewahren gleichzeitig die menschliche Aufsicht über automatisierte Arbeitsabläufe.
Einarbeitung: Kleine, nicht dokumentierte Aufgaben, etwa Anleitungen für Drucker, offenbarten wertvolle Wissenslücken, bei deren Verteilung KI helfen kann.
Für viele Unternehmen beginnt die Einführung von KI mit einem Gespräch über Tools: welche Plattform, welche Lizenzstufe, welches Team zuerst Zugriff erhält. Doch laut Jeffrey Cedeno, einem Programmmanager für Gestaltung bei NBCUniversal, der im vergangenen Jahr dabei geholfen hat, KI in Gestaltungs- und Entwicklungsteams einzuführen, ist das genau der falsche Ausgangspunkt.
„Wir haben ein Governance-System für jeden einzelnen bestehenden operativen Prozess eingeführt, damit wir beginnen können, verschiedene Teams zu vereinheitlichen“, sagt Cedeno. Die KI-Tools kamen erst danach. Governance stand an erster Stelle.
Wir haben ein Governance-System für jeden einzelnen bestehenden operativen Prozess eingeführt, damit wir beginnen können, verschiedene Teams zu vereinheitlichen
Die Reihenfolge „Prozess vor Plattform“ macht den Unterschied zwischen KI, die eine Organisation effizienter macht, und KI, die dasselbe Durcheinander einfach etwas schneller automatisiert.
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Wir haben uns mit Cedeno zusammengesetzt, um seine Einschätzung dazu zu erhalten, wie das in seinem Team tatsächlich aussah: die Erfolge, die Leitplanken und die wenig glamouröse Aufräumarbeit, die die KI-Einführung überhaupt erst möglich gemacht hat. Das war seine Antwort.
Das Signal: KI legt offen, was nie definiert wurde
Cedeno hatte nicht vor, die operative Dokumentation neu aufzubauen. Sein Ziel war es, Gestaltungs- und Entwicklungsteams dazu zu bringen, KI konsequenter zu nutzen. Doch sobald sie versuchten, reale Arbeitsabläufe in KI-Tools einzuspeisen, traten die Schwachstellen sofort zutage.
„Wir haben echte Lücken in unserem eigenen Betriebsmanagement festgestellt. Beispielsweise hatte ein Team einen Projektplan, den es verwendete, während ein anderes Team für dasselbe Thema ein völlig anderes Dokument hatte“, sagt er. „Das hat weder dazu beigetragen, Abläufe zu optimieren, noch Kontinuität zu schaffen.“
Wir haben echte Lücken in unserem eigenen Betriebsmanagement festgestellt.
Es ist die Art von Problem, die sich jahrelang direkt vor aller Augen versteckt. Jeder geht davon aus, dass der eigene Prozess im Grunde funktioniert – bis etwas alle Prozesse gleichzeitig lesen muss und sich herausstellt, dass es von Anfang an überhaupt keinen einheitlichen Prozess gab.
Die unspektakuläre Lösung kam zuerst
Bevor irgendeine Automatisierung eingeführt wurde, erledigte Cedenos Team den Teil, den niemand machen wollte: Es wählte für jede Aufgabe ein einziges Tool aus, räumte es auf und beseitigte die Redundanzen.
„Für uns ist SharePoint besonders gut für die laufende Dokumentation geeignet, und genau dafür wird es verwendet“, erklärt er. „Wir haben jeden einzelnen Ordner mit sehr aktuellen Informationen zu jedem einzelnen Thema für jedes einzelne Team aufgeräumt.“
Confluence wurde ebenso behandelt und als richtiges Wiki mit einer klaren Hierarchie neu strukturiert. Die Bereinigung war nicht gerade behutsam. „Ich habe Hunderte von Seiten gelöscht, damit wir alle Daten passend zu unserem Governance-System neu strukturieren konnten“, sagt Cedeno.
Erst nachdem diese Struktur geschaffen war, begann die Automatisierung, echte Arbeit zu leisten: Sie verband SharePoint, Jira und Confluence, sodass die Eingabe eines Tickets in Airtable automatisch ein entsprechendes Jira-Ticket erstellen konnte – ohne manuelle Doppeleingabe. „Nichts davon wäre ohne die KI-Integration möglich gewesen“, sagt er. Die KI-Integration wäre jedoch ohne die vorherige Bereinigung nicht möglich gewesen.
Der Gewinn war Klarheit, nicht nur Geschwindigkeit
Das greifbarste Ergebnis war nicht eine schnellere Ausgabe, sondern die teamübergreifende Transparenz, die es zuvor schlicht nicht gegeben hatte. Cedeno verweist als klares Beispiel auf die seit Langem bestehende Trennung zwischen Gestaltungs- und Handelsteams.
„Wir haben ein Handelsteam und ein [Gestaltungs-]Team. Diese Teams arbeiten in Silos, und jetzt sind wir alle integriert“, sagt er. Zuvor konnte eine Gestaltungsentscheidung vorangetrieben werden, ohne etwas wie eine Werbeunterbrechung zu berücksichtigen, weil die Teams „die Dinge einfach weitergereicht haben und wir keine Ahnung hatten, was damit passiert ist“. Jetzt, so sagt er, „ist bei jedem Schritt auch jemand zu berücksichtigen, und das ist auch das Team, das an dieser einen Sache beteiligt ist, an die man nicht denkt“.
Die Drucker-Anekdote
Nicht jede Lücke in der Dokumentation ist strategischer Natur. Manche fallen einfach sofort ins Auge, sobald man sie bemerkt.
„Sogar zufällige Dinge – etwa wie die Leute im Unternehmen den Drucker benutzen – was eine der am häufigsten gestellten Fragen in unserem gesamten Team war, fehlten in der Dokumentation“, sagt Cedeno. „Und nur zwei Personen wussten, wie sie einem erklären konnten, wie das geht.“
Sogar zufällige Dinge – etwa wie die Leute im Unternehmen den Drucker benutzen – was eine der am häufigsten gestellten Fragen in unserem gesamten Team war, fehlten in der Dokumentation.
Es ist ein kleines Beispiel, aber es veranschaulicht das eigentliche Problem am deutlichsten: undokumentiertes Wissen, das in den Köpfen zweier Personen steckt und zuvor als zu trivial angesehen wurde, um es in der Dokumentation festzuhalten. Aber gerade solche Wissensbausteine können KI viel nützlicher machen, insbesondere für neue Mitarbeitende in einer Organisation, die sie für die Einarbeitung einsetzt.
Die Leitplanke: Spezialisierte Agenten statt eines Mega-Gehirns
Bei aller Begeisterung ist Cedeno bemerkenswert vorsichtig, was eine übermäßige Zusammenführung angeht. Sein Team versucht nicht, ein einziges System zu entwickeln, das alles erledigt.
„Wir versuchen, sehr spezifische Agenten, Anwendungsfälle und Arbeitsabläufe zu erstellen und es dann dabei zu belassen“, sagt er. Ein einziges System, das alles bewältigt, klingt effizient, aber er sieht den Kompromiss klar: „Dadurch entsteht eine Situation, in der man jetzt von dieser einen Sache abhängig ist, und je weniger menschliche Interaktion man hat, desto größer ist die Gefahr, dass Dinge völlig aus dem Ruder laufen.“
Deshalb verfügt jeder automatisierte Arbeitsablauf bei NBCUniversal weiterhin über das, was er als manuellen Kontrollpunkt bezeichnet. „An jedem einzelnen Berührungspunkt gibt es eine Ebene menschlicher Interaktion, wie einen Umgehungsschlüssel“, sagt er, „sodass jemand bemerkt, wenn etwas nicht stimmt.“
Das Fazit
Cedenos Erfahrungen sind eine ziemlich direkte Widerlegung der Art und Weise, wie die meisten Unternehmen über die Einführung von KI sprechen. Der Impuls besteht darin, mit dem Werkzeug zu beginnen: allen Lizenzen zu geben, einige Workshops durchzuführen und darauf zu warten, dass die Produktivität steigt. Was bei Peacock tatsächlich den Unterschied machte, war langsamer und weniger aufregend: sich auf einen Prozess zu einigen, die dahinterliegende Dokumentation zu bereinigen und erst dann KI das automatisieren zu lassen, was bereits klar definiert war.
„Es wird nie perfekt sein“, sagt Cedeno. „Ich kann Ihnen aber definitiv sagen, dass es uns geholfen hat, es vorerst so perfekt wie möglich zu machen.“
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