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LEADERS IN LEATHER: Wer behält eure KI-Agenten im Blick? (#1316)

Podcast Talk mit Anna Kopp

Wer weiß in deinem Unternehmen, welche KI-Agenten bereits arbeiten? Anna Kopp und Norman Müller sprechen in LEADERS IN LEATHER über die Fragen hinter der KI-Einführung: Zuständigkeiten, Datenqualität, Kosten und den laufenden Betrieb. Anna bringt Erfahrungen aus Microsofts eigener IT und Gesprächen nach ihren Vorträgen mit. Gemeinsam schauen wir auf Schatten-KI, die Rolle der Geschäftsführung und die Frage, warum eine Richtlinie allein im Arbeitsalltag wenig verändert.

Kapitel

  • 00:00 Willkommen zurück bei LEADERS IN LEATHER

  • 01:28 Microsoft als eigener Kunde: Was Unternehmen von Anna wissen wollen

  • 04:35 Die Fragen nach der Keynote

  • 07:01 KI-Kosten, Governance und der Wunsch nach Überblick

  • 08:29 Ruhestand, Fachkräfte und die Arbeit, die bleibt

  • 10:22 Datenqualität und die Altlasten der Digitalisierung

  • 13:25 Wie sich die Rolle des CIO verändert hat

  • 16:07 Die Vasa als Bild für gescheiterte Projekte

  • 18:01 Wer trägt die Verantwortung für KI?

  • 18:42 Viele Tools, viele Agenten und fehlende Dokumentation

  • 21:46 Agenten erfassen, Verantwortliche benennen und Altlasten prüfen

  • 24:29 Wenn die Geschäftsführung von der KI-Nutzung nichts weiß

  • 26:16 Innovation sichtbar machen und Schatten-KI erkennen

  • 27:59 Warum Beschäftigte auf private KI ausweichen

  • 29:14 Work Trend Index und die Lücke zwischen Nutzung und Strategie

  • 32:04 Vertrauliche Produktinformationen und fehlendes Grundwissen

  • 34:24 Mitarbeiterbewertungen, Mitbestimmung und menschliches Urteilsvermögen

  • 36:22 Richtlinien, Lernangebote und Verantwortung im Alltag

  • 39:44 Cybersicherheit als Aufgabe der Unternehmensführung

  • 43:59 Cloud, eigene Infrastruktur und Sicherheitskompetenz

  • 46:36 Ausblick und Verabschiedung


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Shownotes


Wer weiß, welche Agenten im Unternehmen arbeiten?

Anna bekommt eine Frage gestellt, die zunächst einfach klingt: Wie viele KI-Agenten hast du in Deutschland? Sie muss es herausfinden. Denn ein Team kann einen nützlichen Helfer bauen und im Alltag verwenden, ohne die IT-Leitung darüber zu informieren. Für die Beteiligten funktioniert der Ablauf. Für die Organisation fehlt womöglich der Überblick.

Diese Geschichte bleibt bei mir hängen. Sie passt zu Begegnungen, die ich selbst mit Unternehmen habe. In einem Gespräch interessiert sich die Geschäftsführung für den Einstieg in KI. Beim nächsten Termin stellt sich heraus, dass Mitarbeiter längst eigene Anwendungen nutzen. Die Führung wusste davon nichts.

Mit meiner Co-Host Anna Kopp spreche ich in LEADERS IN LEATHER darüber, was zwischen diesen beiden Ebenen fehlt. Anna bringt langjährige Erfahrung aus Microsofts IT mit. Sie erlebt bei Kundenterminen und nach Vorträgen, welche Fragen Unternehmen stellen. Ihre Beispiele geben Einblick in diese Gespräche. Sie liefern keine allgemeine Bestandsaufnahme aller Betriebe.

Eine gute Idee braucht jemanden, der sie weiter betreut

Ein Mitarbeiter automatisiert eine Aufgabe. Das Team spart sich einen lästigen Arbeitsschritt und verwendet den Agenten immer häufiger. Irgendwann ist der Erbauer im Urlaub oder verlässt das Unternehmen. Dann fällt eine Verbindung aus. Wer weiß jetzt, wie der Ablauf entstanden ist und welche Daten er benötigt?

Anna erinnert die Entwicklung an Excel-Makros. Menschen bauten damit Anwendungen, auf die ihre Kollegen sich verließen. Mit den Jahren konnte daraus eine Infrastruktur entstehen, die außerhalb der vorgesehenen Betreuung lag. Einen solchen Ablauf später zu ersetzen, verlangt mehr Arbeit, als die ursprüngliche kleine Lösung vermuten ließ.

Bei KI-Agenten stellt sich die Frage nach dem Betrieb erneut. Wer ist verantwortlich? Wer darf Einstellungen verändern? Welche Schnittstellen müssen funktionieren? Wer überprüft, ob der Agent überhaupt noch gebraucht wird? Anna beschreibt, wie Microsoft mit Bestandsübersichten und benannten Verantwortlichen darauf reagiert. Im Gespräch nennt sie Agent 365 als Werkzeug für diese Verwaltung.

Für mich ist daran die organisatorische Aufgabe entscheidend. Ein Unternehmen braucht einen Weg, solche Anwendungen zu erfassen und über ihre weitere Nutzung zu entscheiden. Welches Produkt dafür passt, muss es anhand seiner eigenen Umgebung prüfen.

Die Geschäftsführung muss erfahren, woran ihre Teams arbeiten

Anna fragt, wie Informationen im Unternehmen fließen. Wenn die Führung nur Vorgaben nach unten schickt, erfährt sie wenig darüber, was Menschen bereits ausprobieren. In regelmäßigen Gesprächen könnte sie erkennen, welche Aufgaben die Teams lösen und wo sie auf Schwierigkeiten stoßen.

Sie nennt eine Innovation Hour als Beispiel: Beschäftigte können eigene Projekte vorstellen und der Geschäftsführung zeigen, was sie entwickelt haben. Das macht Fähigkeiten sichtbar, die im Tagesgeschäft leicht übersehen werden. Zugleich entsteht eine Gelegenheit, nach Datenzugriffen, Betreuung und Nutzen zu fragen.

Im Gespräch taucht auch der Chief AI Officer auf. Anna will wissen, wer die KI-Transformation verantwortet und die verschiedenen Arbeitsstränge zusammenhält. Wir entwickeln in dieser Folge kein vollständiges Stellenprofil. Die Frage nach einer verbindlichen Zuständigkeit zieht sich aber durch unsere Beispiele.

Gerade ein mittelständisches Unternehmen muss klären, wer Entscheidungen über Fachbereiche hinweg treffen kann. Welche Anwendung erhält Unterstützung? Welche muss jemand überarbeiten? Wer bekommt Zeit für die Betreuung? Ein neuer Titel beantwortet diese Fragen noch nicht. Die Geschäftsführung muss die Aufgabe mit den beteiligten Menschen besprechen und im Alltag ermöglichen.

Gute Daten und brauchbare Werkzeuge gehören zum Anfang

Anna erzählt von einem Datenfeld, das Kollegen für einen Zweck nutzten, für den es ursprünglich nicht vorgesehen war. Bei einer späteren Umstellung verschwand es. Die Informationen ließen sich ihrer Schilderung nach nicht wiederherstellen. Für die Menschen, die damit arbeiteten, war das Feld relevant. Im Migrationsprozess hatte offenbar niemand diese Bedeutung erkannt.

Die Geschichte macht verständlich, warum eine KI-Einführung Arbeit an den bestehenden Daten verlangt. Wer nutzt welche Information? Was bedeutet ein Eintrag? Welche Historie muss erhalten bleiben? Diese Fragen lassen sich nicht allein durch den Kauf eines weiteren Werkzeugs beantworten.

Gleichzeitig müssen Beschäftigte ihre Aufgaben mit den freigegebenen Mitteln erledigen können. Ich erzähle von einem Vorstandsprotokoll, das bis zum nächsten Morgen zusammengefasst sein soll. Der Mitarbeiter verwendet dafür seine private KI. Die vertraulichen Unterlagen verlassen die vorgesehene Arbeitsumgebung.

Anna greift das als Beispiel für Schatten-KI auf. Die Führung sollte wissen, welche Arbeit ihre Mitarbeiter unter welchem Zeitdruck erledigen sollen. Dann kann sie gemeinsam mit IT und Fachbereichen einen geeigneten Weg schaffen und erklären, welche Informationen in welche Systeme gehören.

Sicherheit muss sich in der täglichen Arbeit zeigen

Über Richtlinien geraten wir in eine produktive Diskussion. Ich bezweifle, wie viel ein langes Dokument unter Zeitdruck bewirkt. Anna hält fest, dass Menschen verständliche Regeln brauchen. Sie beschreibt verpflichtende Schulungen mit Fragen und einer Bestätigung der Teilnahme.

Daraus ergibt sich für mich eine praktische Aufgabe: Beschäftigte sollten an konkreten Fällen üben können, welche Daten sie verwenden dürfen und wann sie nachfragen müssen. Die Teilnahme an einer Schulung zeigt zunächst, dass jemand sie absolviert hat. Ob die Regeln im Alltag tragen, muss das Unternehmen weiter beobachten.

Zum Schluss sprechen wir über Cybersicherheit. Anna berichtet, dass das Thema nach ihren Vorträgen seltener zur Sprache kommt, als sie es für nötig hält. Sie beschreibt Microsofts Sicherheitspriorität. Das ist ihre Unternehmensperspektive, keine Garantie, dass ein bestimmtes System unangreifbar wäre.

Für die nächste Besprechung mit einem Team würde ich drei Dinge mitnehmen: Lasst euch eine tatsächlich genutzte KI-Anwendung zeigen. Fragt, welche Informationen sie verarbeitet. Und klärt, wer sich um sie kümmert, wenn ihr Erbauer morgen nicht da ist. An einem solchen Beispiel lässt sich prüfen, wie gut die Organisation ihre neue Arbeit schon verstanden hat.


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