Perspektiven aus der Praxis zu Prozessen, KI und Entscheidungen.
KI-Anbieter versprechen, die langsame Arbeit an Definitionen, Dashboards und Vergleichswerten überflüssig zu machen. Sie wird dadurch nicht überflüssig, nur später erledigt, und bis dahin läuft das Modell auf Zahlen, die niemand geprüft hat.
Lesen →Effizienzprojekte beginnen meist mit der falschen Frage: Was können wir automatisieren? Automatisierung repariert keinen kaputten Prozess. Sie lässt ihn schneller ablaufen.
Lesen →Prozesseffizienz-Projekte hören fast immer beim Prozess auf. Sie gestalten neu, wie die Arbeit abläuft, und ignorieren, warum Menschen die Arbeit so tun, wie sie sie tun. Ein gut gestalteter Prozess auf schlecht gestalteten Anreizen produziert schlechtere Ergebnisse schneller.
Lesen →84 % gescheiterter KI-Projekte haben ihre Ursache in Führungsentscheidungen, die getroffen wurden, bevor das erste Modell trainiert wurde. Die Lösung ist nicht das bessere Modell, sondern der bessere Ausgangspunkt.
Lesen →Die meisten Management-Dashboards bestehen einen einfachen Test nicht: Welche Entscheidung wurde in den letzten zwölf Monaten getroffen, weil sich diese Zahl bewegt hat? Das Problem sind nicht schlechte Daten oder schwache Visualisierung. Die Grafiken funktionieren. Sie produzieren keine Entscheidungen.
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