Wie KI und Digitalisierung Change Vorgehen und Methoden verändern kann

Aufregende Zeiten stehen uns bevor: technologische Durchbrüche und nicht zuletzt strategische Notwendigkeit treiben Hochgeschwindigkeits – Veränderungsprozesse. 
Change Management ist davon doppelt tangiert: Change Management sollte Unternehmen und Mitarbeitende einerseits auf die Notwendigkeit und die unerhörte Geschwindigkeit der Digitalisierung vorbereiten. Gleichzeitig sollte Change Management unbedingt selbst, wo sinnvoll und möglich, Digitalisierung und künstliche Intelligenz nutzen, um den neuen Entwicklungen bestmöglich begegnen zu können.

 Im vorangehenden Blog haben wir die erste Grundlage dazu bereits beschrieben: Wir als Change-Verantwortliche brauchen zuerst einmal selbst eine ganz klare Haltung, dass Digitalisierung nicht etwas ist, was „nebenbei so mitläuft“. Sondern eine wesentliche Kraft ist, die bei der zukünftigen Gestaltung von Organisationen und Menschen in ihren Arbeitsbeziehungen unausweichlich wirken wird.

Da dieser Wandel (übrigens ganz ähnlich wie der Klimawandel) weder vorübergehen wird noch ignoriert oder abgewählt werden kann, sollten wir als Veränderungsverantwortliche „die Welle reiten“! 

Wo der Einsatz von Künstlicher Intelligenz das  Change Management unterstützen kann

Das Tempo von und der Bedarf an gutem CM steigt. Zugleich kommen technologisch und inhaltlich neue Felder auf die Change Manager*innen zu. Wie können wir also selbst Digitalisierung und KI nutzen, um „auf dem Brett“ zu bleiben?

Einige Überlegungen: 

1. KI kann helfen, Professionelle Rollen im Unternehmen schneller zu entwickeln und individuelle Entwicklungspläne und Lernpfade zu erstellen. 
   Beispiel: KI kann auch personalisierte Trainings- und Entwicklungsprogramme für Mitarbeiter*innen generieren, um deren Entwicklung in neue professionelle Rollenprofile und damit die Einführung neuer Prozesse zu unterstützen. Dies wiederum kann auf KI-gestützten Lernplattformen stattfinden. 
   Wie ein solcher Einsatz von KI datenschutz-rechtlich zu bewerten ist, wird vermutlich in nächster Zeit durch die Initiative der Europäischen Union zum Datenschutz und Einsatz von KI geregelt werden.
2. Vorausschauende Analytik: Nutzung von KI für vorausschauende Analysen zur Vorhersage von Veränderungsbedarf und -auswirkungen. Beispiele: Ein Unternehmen nutzt KI, um den zukünftigen Bedarf an Kompetenzen und Ressourcen zu prognostizieren. 
   Darüber hinaus bieten schon heute Werkzeuge für Echtzeitanalyse die Möglichkeit, aufkommende Trends, Einflüsse und Verhaltensmuster in Unternehmen erkennen zu können. KI-Systeme ermöglichen es auf der Basis von maschinellem Lernen, aus diesen Mustern zu lernen und vorherzusagen, welche Änderungen und Anpassungen erfolgen sollten (z.B. im betrieblichen Gesundheitswesen oder in der präventiven Instandhaltung).
3. Agile Methodik: Flexibilität und Anpassungsfähigkeit werden noch wichtiger, um mit der schnellen Entwicklung der KI Schritt zu halten. Beispiel: Ein Unternehmen führt regelmäßige Sprints durch, um KI-Initiativen schnell zu iterieren und anzupassen.
4. KI-gestütztes Change Management Framework: Integration von KI in das Rahmenwerk des Change Managements zur kontinuierlichen Verbesserung und Anpassung. Beispiel: Die tektonischen Kräfte jeder großen Veränderung wirken auf jeden Fall auf die Big Four: Purpose, Strategie, Struktur und Kultur. In jedem dieser großen Felder können wir als Change Manager ausgewähltes Material zur Verfügung stellen, welches die gesamte Belegschaft auf Veränderungen vorbereitet und in laufenden Projekten auf dem neuesten Informationsstand hält. 
   Wir können Menschen an der Entwicklung und/oder der Umsetzung der Unternehmensstrategie in ihren Bereichen aktiv und real-time beteiligen. 
   Wir können Workshop-Leitfäden und Hilfsmittel bereitstellen, mit denen Abteilungen und Teams selbst neue Strukturen miteinander aushandeln, ausprobieren und wieder verändern. 
   Und wir können ihnen methodisches Vorgehen an die Hand geben, damit sie selbst die aktive Entwicklung oder Umsetzung der Unternehmenskultur in tägliches Verhalten in die Hand nehmen können. Mit und ohne aktive Beteiligung oder Moderation durch Change Manager. 
   All das können wir heute schon allen interessierten Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern zur Verfügung stellen und durch geeignete Online-Formate pushen. Diese online Formate sind vorgefertigte Container, in denen jede Art von veränderungsrelevanter Information extrem schnell und synchronisiert für alle bereitgestellt werden kann. Entscheidungsprozesse können sogar online hoch-professionell vorbereitet und abgeschlossen werden. Ein Veränderungsprojekt gewinnt dadurch mehrere Monate an Projekt-Zeit und auch an Umsetzungszeit.
5. Change Evaluation: Change Management muss sich auf datengesteuerte Ansätze stützen. 
   Beispiel: Ein Unternehmen nutzt KI, um Feedback von Mitarbeitern zu sammeln und zu analysieren, um die Wirksamkeit von Veränderungsinitiativen zu bewerten. Schon heute verarbeitet KI große Datenmengen und kann real-time Einblicke in die Wirksamkeit von Change Management-Initiativen gewähren. Damit wären prinzipiell schnellere und fundiertere Entscheidungen für die Steuerung von Change-Projekten in Zukunft möglich. 
   Zum Beispiel werden ja Reorganisationen häufig durchgeführt, um Prozessbeschleunigungen und Rationalisierungsgewinne zu erzielen. Sobald eine neue Organisation live geht, könnte in den operativen Prozessen die tatsächliche Bearbeitungsgeschwindigkeit/-Qualität erfasst und direkt zusammen mit dem Change Management Anpassungen vorgenommen werden, um die geplante Veränderung weiter zu unterstützen.
6. Strategie und Change-Simulation: Ein Unternehmen entwickelt ein KI-System, das die Auswirkungen verschiedener Unternehmensstrategien (und Change Management-Strategien!) simuliert und Empfehlungen gibt.

Fazit: 

KI und Digitalisierung fordert uns als Change Verantwortliche heraus, nicht nur durch das, WAS wir im Zuge ihres Aufstiegs zu leisten haben, sondern es hat zugleich Angebote und Möglichkeiten im Gepäck, WIE wir bei dieser Arbeit von ihr selbst profitieren könnten:  Die oben genannten Beispiele zeigen, wie KI das Change Management in Unternehmen beeinflussen und verbessern könnte, indem sie datengesteuerte Entscheidungen ermöglicht, personalisierte Erfahrungen bietet, Kommunikation synchronisiert und Zusammenarbeit erleichtert. Darüber nachzudenken, Chancen und Risiken abzuwägen - diese Art von Change Management versteht und verhält sich selbst aktiv, initiativ und „führend im Veränderungsprozess“.
Und kann (hoffentlich) selbst von Daten – oder Brandschutz nicht behindert werden.