Welche Aufgaben sollten an künstliche Intelligenz delegiert werden, und wann sollten Menschen weiterhin einbezogen bleiben? Für Beth Stackpole, die in MIT Sloan Ideas Made to Matter über Arbeiten des MIT Center for Information Systems Research schreibt, gehört die Gestaltung dieser Entscheidungsrechte zu den großen Herausforderungen für Unternehmen. Ina Sebastian, Peter Weill, Thomas Haskamp und Jan vom Brocke haben die AI Decision Matrix auf der Grundlage von Interviews mit 30 Führungskräften entwickelt, ausgehend von einer Prämisse: Nicht alle Entscheidungen sind gleich.
Die Matrix kombiniert zwei Dimensionen. Ambiguität misst, in welchem Maß Daten die Antwort bestimmen und in welchem Maß Menschen sich darüber einig sind. Risiko misst die Konsequenzen eines Fehlers und die Schwierigkeit, ihn zu korrigieren. Jede Entscheidung besteht aus drei Komponenten: Framing (Problem, Annahmen, Rahmenbedingungen, Erfolgskriterien), Acting (Sammeln, Bewerten, Empfehlen, Autorisieren, Ausführen) und Learning (Ergebnisse verfolgen, darauf reagieren, das System weiterentwickeln).
Designing Decision Rights for AI
Die vier daraus resultierenden Typen erfordern unterschiedliche Rollen für KI, bei durchgängiger menschlicher Aufsicht. Routineentscheidungen eignen sich für Automatisierung: Beim Telekommunikationsanbieter One New Zealand übersetzt ein Agent die Anfragen von Marketingmitarbeitern in SQL-Abfragen zur Erstellung von Segmenten, wodurch der Zeitaufwand um 60 % sinkt, mit menschlicher Überprüfung vor dem Start. Folgenreiche Entscheidungen erfordern eine Balance zwischen Automatisierung und Eingriff: Im Kundenservice bleibt bei jeder Entscheidung, die die Preisgestaltung betrifft, ein Mensch im Loop, da ein Preisfehler als nicht akzeptabel gilt. Explorative Entscheidungen lassen das Framing zwischen Menschen und KI sich entwickeln, etwa bei der Erstellung von Marketinginhalten, wobei die Governance überwacht wird, während das Experimentieren sich riskanteren Fällen zuwendet. Strategische Entscheidungen erfordern menschliche Führung: Fünfzehn Agenten analysieren Netzwerkdaten, und Orchestrierungsagenten koordinieren sie, aber die Abwägungen zwischen Zuverlässigkeit, Kundenerfahrung und Kosten bleiben beim Menschen.
Der Artikel leitet aus One New Zealand vier Praktiken ab: den Geschäftsbereichen die Verantwortung für das Framing jedes Anwendungsfalls zu übertragen, ein KI- und Daten-Kompetenzzentrum zu schaffen (einheitliche Plattform, Orchestrierungsschicht, Richtlinie für verantwortungsvolle KI), für jeden eingesetzten Agenten einen menschlichen Verantwortlichen zu benennen und KI als ein Portfolio geschäftlicher Entscheidungen zu verwalten. Routine- und folgenreiche Entscheidungen bringen schnelle Effizienzgewinne, während explorative und strategische Entscheidungen langfristigen Wert liefern. Die Autoren fassen den Wandel zusammen: von der Frage „Wo sollte KI eingesetzt werden?“ zur Steuerung der Entscheidungen, die sie prägt.