Eigentlich ist es ganz einfach, als Team produktiver zu werden. Als Führungskraft halten Sie einfach einen kurzen Vortrag darüber, dass alle produktiver werden sollten, und 20 Minuten später sind dann plötzlich alle produktiv! Sollte das in ihrem Unternehmen nicht fruchten, haben wir hier ein paar wirksame Hinweise zusammen getragen.
Der Management-Vordenker Peter Drucker schrieb bereits 1999: Die Herausforderung des 20. Jahrhunderts war die Steigerung der Produktivität manueller Arbeit. Der wichtigste Beitrag von Management im 21. Jahrhundert wird sein, die Produktivität der Wissensarbeit zu erhöhen.
Dazu stellen sich zwei Fragen. Die erste Frage ist: Wo stehen wir da? Und die zweite Frage: Wenn es gelingen soll, wie macht man das eigentlich?
Diese Fragen haben wir Isabella Mader gestellt, deren Buch zu Wissensmanagement gerade erschienen ist.
Dieses Interview finden Sie auch als Video auf YouTube. Klicken Sie einfach auf diesen Link https://youtu.be/jvzytZCCDP0 (siehe auch das Video-Fenster weiter unten).
Isabella Mader: Kennen Sie jemanden, der im Büro sitzt und sich denkt: Ah, endlich jemand, der mit mir sprechen will! Ich wusste ohnehin nicht, was ich den ganzen Tag hier tun soll?
Alle sind gehetzt, überarbeitet, ständig mit Arbeiten im Rückstand, Berge von Doings abzuarbeiten. Wir sollten uns eigentlich helfen lassen.
Also: Sehen wir uns zuerst einmal an, warum niemand mehr Zeit hat und alle gehetzt und überarbeitet sind.
Der erste Grund: Wir bearbeiten heute mindestens 30 Mal so viel Information pro Person wie in den 1970er Jahren – und das immer noch relativ individuell. Die Informationsmengen haben sich bis heuer jedes Jahr zumindest verdoppelt und ein Teil davon kommt natürlich auch auf unseren Schreibtischen an. Mit der massenhaften Verfügbarkeit von künstlicher Intelligenz werden sich die gesamtgesellschaftlichen Informationsmengen vermutlich noch vervielfachen. Die Belegschaft wächst aber nicht in diesem Ausmaß. Natürlich nicht. Die Beschäftigtenzahlen haben sich seit den 1970er Jahren in etwa verdoppelt – in Deutschland zum Beispiel. Doppelt so viele Leute bearbeiten also mindestens 30 Mal so viel Information.
Das Fazit: Dieser Wettlauf ist nicht zu gewinnen. Es reicht nicht, wenn wir immer schneller arbeiten. Wir müssen anders arbeiten.
Natalie: Das leuchtet ein. Wird uns also Technologie retten? Software? Schnellere Rechner vielleicht? Künstliche Intelligenz? Ich vielleicht zum Beispiel?
Isabella Mader: Sie sind bestimmt Teil der Lösung. Allerdings auch nur, wenn wir künstliche Intelligenz systematisch einsetzen – also etwa um ein echtes Problem zu lösen, an einer Stelle, wo wir aktuell wirklich viel Zeit verlieren. Die Hoffnung, dass es ein bestimmtes Tool oder eine Technologie sein wird, die wir nur hinstellen oder ausrollen müssen, und die uns dann retten wird, hält sich schon so lange es IT gibt. Und nein, es reicht nicht, Software hinzustellen.
Natalie: Warum ist das so?
Isabella Mader: Wir haben 7.000 Mal schnellere Rechner, um 30 Mal so viel Information zu durchsuchen – dennoch suchen wir 1-3 Stunden pro Tag – unverändert in den letzten 25 Jahren.
Falscher Suchbegriff, Berge veralteter Dokumente, ist es jetzt die final3.ppt oder die neuere final1.ppt? Keine einzige Kollaborationsplattform ALLEIN hat uns je produktiver gemacht. Dort haben wir häufig stattdessen mit viel Aufwand Dubletten erzeugt, die dann selektiv entweder am gemeinsamen Server oder auf der Plattform veralten.
Wie wir vorgehen, um Suche tatsächlich zu verkürzen, sehen wir uns dann gleich im Anschluss an.
Natalie: Was hält uns noch auf?
Isabella Mader: Das nächste Thema: Unterbrechungskultur und Informationsverhalten. Wir unterbrechen einander alle 3 bis spätestens alle 10 Minuten. Je nachdem, was Sie davor gemacht haben, brauchen Sie einige Zeit, um sich wieder auf das zurück zu konzentrieren, was Sie davor gemacht haben. Mit einem begonnenen E-Mail “12 Uhr geht in Ordnung” wird das relativ rasch gehen, wenn Sie gerade in einem Vertragstext, Bericht, komplexen Vorgang etc. waren, dann kann das durchaus sehr viel länger dauern. Unter Umständen haben Sie sich noch nicht wieder in ihrem Arbeitsgang von davor zurechtgefunden, trifft bereits die nächste Unterbrechung ein. Das geht so den ganzen Tag weiter – wenn Sie nicht gerade in einem Meeting sitzen – vielleicht aber sogar dort.
Zusammen kosten uns diese Rückkonzentrationszeiten bis u 40% oder über 3 Stunden der Tagesarbeitszeit! Das muss man sich einmal auf der Zunge zergehen lassen: Über 3 von 8 Stunden machen wir … nichts! Da hilft uns auch keine Software, wenn wir so sorglos mit unserer Zeit und der Zeit der anderen umgehen.
Wir haben ein Informationsverhalten, das zu den Informationsmengen vielleicht der 1990er Jahre passt. Einander heute für unwichtige Dinge ständig zu unterbrechen, beschädigt die Produktivität von Wissensarbeit maximal. Zu den Lösungen kommen wir dann gleich im Anschluss.
Natalie: Also wir hatten jetzt die Informationsmengen mit mindestens 1-2 Stunden für Kommunikation und E-Mails, dann 1-3 Stunden für die Suche, bis zu 3 Stunden mit Rückkonzentration. Also allzu viel bleibt da ja jetzt nicht mehr übrig. Oder? Gibt es noch eine Produktivitätsfalle?
Isabella Mader: Unproduktive Meetings?
Natalie: Oh. Ja natürlich. Das kenne ich auch, hahahaa.
Isabella Mader: Meeting-Kultur ist ein ganz eigenes Thema, das viel Zeit unproduktiv verschleißt, während unsere Meetings ja tatsächlich produktiv sein könnten. Dazu aber vielleicht ein anderes Mal. Heute soll es ja darum gehen, womit uns künstliche Intelligenz helfen kann. Und tatsächlich gibt es da auch bei Meetings ein paar sehr praktische Möglichkeiten.
Natalie: Ja, kommen wir nun zu dem Teil, wie KI helfen kann.
Isabella Mader: Gerne. Am besten in der gleichen Reihenfolge. Vielleicht ein Wort vorab. Wenn wir nur irgendein KI Tool einführen, wird das wahrscheinlich recht wenig bringen. Ganz grundsätzlich definieren wir zu aller erst jenen Bereich, wo wir wirklich Produktivität liegen lassen, wo wir repetitive, stupide Arbeit machen, für die menschliche Arbeitszeit wirklich zu schade ist. Also etwa tausende Fotos zu beschlagworten, das Ausfüllen von Formularen, das Dokumentieren kleiner Änderungen, das Erstellen von Anleitungen uvm. KI kann tatsächlich helfen und uns vor allem bei Massenbearbeitung viel Zeit einzusparen. Also: Identifizieren sie zuerst, welche Aufgaben ausgeführt werden und welche sich für den Einsatz von KI eignen. Dann erst suchen wir die Methode oder das Tool, das damit hilft.
Also vielleicht einmal der Reihe nach wie vorhin.
Zuerst zu Informationsmengen und Massenbearbeitung: Wenn das ein Thema ist – hier kann KI gut helfen. Sprachmodelle wie ChatGPT und andere können wunderbar Zusammenfassungen generieren. Wenn Sie Ihre Firmen-Dokumente und Inhalte vielleicht nicht in ChatGPT eingeben wollen – wäre auch empfehlenswert – dann können Sie eine ChatGPT Instanz on-premise konfigurieren lassen – oder noch besser: ein anderes, der ChatGPT ähnliches Sprachmodell verwenden. In den Shownotes finden Sie dazu einige Beispiele. Sichere Massenbearbeitung und Textanalyse bieten auch die KI Tools deepsearch und cortical.io.
Natalie: Dann hatten wir als nächstes die Suchzeiten.
Isabella Mader: Richtig. Wenn Suchzeiten verkürzt werden sollen, dann haben wir zuerst die externe Suche.
KI ist an sich gut einsetzbar, um Inhalte zu recherchieren und zusammenzufassen. Derzeit ist die Fehlerrate bei ChatGPT allerdings noch sehr hoch. Sie liegt im Durchschnitt ungefähr bei 20-30%. Die Inhalte müssen also in allen Fällen genau überprüft werden. Wenn Sie sich von der KI aber Quellenangaben geben lassen, geht die Überprüfung schneller.
Relativ gut sind bei ChatGPT derzeit die Quellenangaben zu Statistiken. Schlecht bis gar nicht funktionieren Quellenangaben bei Artikeln und Büchern. Aktuell sind die Ergebnisse hier völlig unbrauchbar. Die angeführten Quellen gibt es in den vielen Fällen gar nicht. Manche Autorinnen und Autoren stimmen, die Titel passen dann aber zum Teil nicht. Dokumentennummern stimmten in keinem einzigen der Dutzenden Testfälle, die wir uns angesehen haben. Hier müssen Sie bitte wirklich jede einzelne Angabe nachprüfen und nacharbeiten. Fragen Sie ChatGPT durchaus nach der Seitennummer – manchmal klappt das auch tatsächlich.
Zusammenfassend: Genauigkeit ist hier noch eine Seltenheit. Es ist aber zu erwarten, dass das rasch besser werden wird. Die Ungenauigkeit in diesem Bereich liegt auch an der Art, wie Sprachmodelle trainiert werden. Das führt allerdings hier zu weit.
Besser einsetzbar ist KI bei der internen Suche. Künstliche Intelligenz kann intern zur Unterstützung der Suche als Enterprise Search eingesetzt werden.
Enterprise Search als eigenes Software-Tool gibt es schon viele Jahre. Das ist eine interne Suchmaschine, die Dokumente indiziert wie auf Google, und über die Sie dann – im Idealfall fehlertolerant – in verschiedenen Quellen suchen können – mit besseren und schnelleren Suchergebnissen als in den Standard-Suchen etwa der Microsoft Suite. Enterprise Search ist nicht so verbreitet wie sie sein könnte, weil wir in Unternehmen oftmals niemanden haben, der sich mit Informationsmanagement auskennt, und weil: Wir haben ja schon eine Suche. Genau, aber sie ist auch richtig schlecht.
Falls Sie Enterprise Search erwägen und ihre Daten nicht direkt an Google senden wollen (das wäre auch dringend zu empfehlen – auch nicht hinter Ihrer Firewall – einfach: gar nicht): suchen Sie eine sichere on-premise Lösung, z.B. von Intrafind, Deepsearch oder cortical.io.
KI kann beim Aufsetzen einer Enterprise Search auch helfen, die Einstellungen passend auf Ihre Organisation und die typischerweise verwendeten Begriffe abzustimmen.
Natalie: Kann KI beim Zeitverlust helfen, den Unterbrechungskultur verursacht?
Isabella Mader: Nein. Der massive Zeitverlust aus Unterbrechungskultur kann nur verringert werden, wenn wir als Team vereinbaren, wie wir unser Informationsverhalten und unsere Zusammenarbeit verändern.
Künstliche Intelligenz und Software können unsere Produktivität aber auch weiter beschädigen. Immer wieder kamen in den letzten über 10 Jahren Systeme auf den Markt, die unter dem Titel Wissensmanagement die Arbeit noch häufiger unterbrochen haben als Menschen das schon tun. Immer wieder gab es Tools, auch Clippy in Word zum Beispiel, der nach den ersten paar getippten Worten aufpoppte um zu fragen: “Du hast gerade etwas zu Projekten geschrieben. Möchtest du Informationen zu Projektmanagement? Hier gibt es noch ein interessantes Dokument.” Nein! Um Himmels willen, nein! Welches Menschenbild ist das denn? Solche Tools folgen der Vorstellung, dass wir völlig stumpfsinnige Leute im Büro sitzen haben, die keine Ahnung von ihrer Arbeit haben, denen an sich langweilig ist – und die man deshalb einmal so richtig häufig unterbrechen muss, um ihnen ihre eigene Arbeit zu erklären. Diese Tools gehören sicher zu den Erfindungen, die die Produktivität von Wissensarbeit am meisten beschädigt haben.
Microsoft hat Clippy übrigens 2007 deaktiviert, weil genervte User sich beschwerten. Das „Smithsonian Magazine“ bezeichnete das Tool als „einen der größten Software-Design-Flops in der Geschichte der Programmierung“ und das „Time Magazine“ listete das Tool in der Liste der 50 schlechtesten Erfindungen. In der Promotion für Windows 2010 ist das Grab von Clippy zu sehen. Aktuell denkt Microsoft wieder offen darüber nach, eine solche Unterbrechungsmaschine wieder einzubauen. Bemerkenswert.
Das gleiche gilt für KI: Wenn Sie möchten, dass die Produktivität Ihrer Leute gegen null fährt, dann installieren Sie etwas, das sie möglichst häufig unterbricht.
Die Frage ist: Wenn wir von diesen 3 Stunden Leerlauf durch Unterbrechungskultur nur 2 Stunden einsparen: Sensationell! Die Methode dazu ist übrigens gratis: Diskutieren Sie im Team, wie Sie mit der Zeit der anderen umgehen wollen. Dazu ein paar Tipps: Können wir per Textnachricht einen Zeitpunkt für ein Telefonat oder eine Frage vereinbaren? Dann können sich beide darauf einstellen. Wenn jemand 3 Stunden herumsucht statt zu fragen ist das vielleicht ineffizient. Können wir Konzentrationszeiten im gemeinsamen Kalender vorsehen, die dann von allen respektiert werden? Wohin wird das Telefon umgeleitet? Ärgern sich Expertinnen und Experten regelmäßig darüber, dass sie dauernd unterbrochen werden – und dass wir unsere besten und teuersten Leute als billiges Call-Center missbrauchen? Haben diese Expertinnen und Experten aber zB die Fragen, die ihnen immer wieder gestellt werden, nirgends abgebildet, sodass andere die Antworten auch finden könnten? Wann hätten sie das auch noch machen sollen? Richtig, vielleicht in der neu vereinbarten Konzentrationszeit? Im Idealfall unterstützt von einem KI-Sprachmodell, das bereits Entwürfe zuliefert, die nur mehr durchgesehen werden müssen. Die Fragenden suchen dann aber auch zuerst, bevor sie unterbrechen – auch hier unterstützt von der erwähnten Enterprise Search.
Apropos Konzentrationszeit: Niemand braucht übrigens 8 Stunden Konzentrationszeit. Starten Sie mit 1 oder 2 Stunden.
Wenn Sie von den 3 Stunden nur 2 auf diese Weise freispielen: Sensationell! Da hätten wir doch tatsächlich wieder Zeit, ein wichtiges Problem zu lösen, uns für ein wichtiges Gespräch Zeit zu nehmen, den Berg von Backlog abzuarbeiten oder was auch immer.
Diskutieren Sie diese Themen im Team und vereinbaren Sie eine neue Etikette, die für Ihre Art des Arbeitens am besten passt.
Natalie: Das leuchtet ein. Da waren dann noch die Meetings. Kann KI da in irgendeiner Form helfen?
Isabella Mader: Ja, durchaus. Unproduktive Meetings kann die KI zwar nicht produktiver machen, aber KI kann z.B. beim Protokoll und den verteilten Aufgaben und Zusagen helfen. MS Teams hat beispielsweise in der neuen Version in 365 eine Funktion integriert, die automatisch das Gesagte protokolliert und die Doings listet. Beachten Sie dabei aber bitte, dass damit das Gesagte in der Cloud gespeichert und protokolliert ist.
Natalie: Gibt es noch weitere Tätigkeiten, wo KI Wissensarbeit entlasten kann?
Isabella Mader: Ja, eine ganze Menge.
Sehr nützlich sind Übersetzungen, die Sie mit ChatGPT, DeepL oder anderen schnell und unkompliziert erstellen lassen können. Die Texte können bei Sprachmodellen wie ChatGPT auch in einem bestimmten Stil in beliebigen Sprachen verfasst werden. Sie können also etwa eingeben “Bitte übersetze den Text auf Englisch im Stile von Shakespeare”.
Die nächste Arbeitserleichterung: Zusammenfassungen. Die Menge der Informationen, die wir konsumieren sollten, übersteigt inzwischen bei weitem die verfügbare Zeit. Alles, was wir überblicksmäßig erfassen wollen, fasst die KI für uns so zusammen, wie wir das selbst anleiten: “Bitte fasse in Bulletpoins zusammen.” Textmengen sind bei ChatGPT begrenzt, es gibt aber auch weitere Tools, die längere Texte zusammenfassen, etwa Genei. Auch hier wieder finden Sie die Links unterhalb des Videos. Denken Sie auch daran, kurze einleitende Absätze längeren Texten voranzustellen, bieten Sie mithilfe von KI Zusammenfassungen und Übersichten an. Weniger ist mehr! Mehr Text zu generieren, ist mit KI sehr einfach – aber nicht notwendigerweise nützlich. Vielleicht sind Zusammenfassungen praktischer. Auch kurze Videos lassen sich aus diesen Texten mit ein paar Handgriffen erstellen – weil ja inzwischen generell mehr Videos angesehen als Texte gelesen werden.
Auch praktisch: Die Vorbereitung von Entwürfen für Reden und diverser anderer Textsorten: Sprachmodelle wie ChatGPT können uns jede Menge Zeit sparen, indem wir erste Entwürfe von Reden, Berichten, Artikeln, Zusammenfassungen, Einladungstexte, E-Mails etc. schreiben lassen, im Idealfall mit der Angabe, was alles in dem Text vorkommen soll. Dann arbeiten wir über den fertigen Entwurf drüber und haben gesamthaft jede Menge Zeit gespart.
Dies sind nur wenige von vielen weiteren Beispielen.
Bei allen Vorteilen sei immer wieder betont, dass vertrauliche Daten, personenbezogene Daten oder firmeninterne Informationen nichts in ChatGPT verloren haben.
Zusammenfassend lässt sich sagen: Gehen Sie strategisch heran und starten Sie bei den Bedarfen, also bei den Aufgaben, die effizienter werden sollen – und wählen Sie erst dann das Tool, nicht anders herum.
Natalie: Vielen Dank für das Gespräch.
