Bei vielen Unternehmen besteht kein Zweifel mehr daran, dass in ihren
Arbeitsabläufen Künstliche Intelligenz (KI) eine immer wichtigere Rolle spielen wird.
Sie bekommen in ihrer Einschätzung Unterstützung durch namhafte Institutionen. Die
sind sich einig, dass die entscheidende Frage nicht ist, ob KI eingesetzt wird,
sondern wie und wo. Damit beschäftigen sich wohlgemerkt nicht nur Frontier firms,
also Unternehmen, die KI ohnehin schon so tief in ihre Strukturen und Strategien
integriert haben, dass die intelligenten selbstlernenden digitalen Helfer mehr
strategischer Partner als nur Instrument ist. Dies gilt auch für den Finanzbereich.
Gerade Banken werden mehr und mehr mit KI konfrontiert und begeben sich auf die
Suche nach effizienzsteigernden Einsatzgebieten.
Agentic AI – Traum eines jeden Betriebswirts
Bei der Frage nach den Einsatzbereichen von KI und wo diese aufhören, kommen
Experten bereits seit Längerem zu dem Schluss, dass KI Jobs verändert, aber nicht
ersetzt. So gibt es zwar mittlerweile extrem leistungsfähige Lösungen. Man nehme
nur einmal autonome KI-Agenten, die ohne direkte Überwachung durch einen
Menschen ganze Prozesse selbstständig bearbeiten können. Doch auch wenn
Bereiche wie dieser das große Potenzial der Technik offenbaren – speziell das
Beispiel Agentic AI verdeutlicht, warum eine funktionierende Kooperation zwischen KI
und dem Menschen in bestimmten Bereichen so wichtig sein wird. So bietet Agentic
AI ohne Frage das Potenzial Kapazitätsengpässe aufzulösen, Wachstum zu
ermöglichen, Kosten zu senken, Kundenbedürfnisse zu befriedigen, Effizienzen in
der Customer Journey zu steigern und die Customer Experience zu verbessern.
Kurzum: Agentic AI ist der Traum eines jeden Betriebswirts.
Voraussetzung dafür, dass dieses immense Potenzial auch ausgeschöpft werden
kann, ist allerdings, dass die KI sauber in der Organisation implementiert ist – und
das ist eine Herausforderung, die sich nicht auf die IT-Abteilung beschränkt.
Schließlich weist Agentic AI zwar per se keine technische Unzulänglichkeit auf, sie
hat allerdings einen Malus auf regulatorischer Seite: Sie kann etwa in der
Finanzbranche bestimmte Compliance-Anforderungen, vor allem in besonders
regulierten Teilbereichen, nicht erfüllen – aus dem simplen Grund, dass KI keine
streng konsistenten Ergebnisse liefert, sondern Abweichungen möglich sind. Diese
sind dadurch weniger nachvollziehbar und weniger plausibel – das ist für
Unternehmen aus dem Banking ein großes Thema.
Mensch als Entscheiderinstanz
Daher sind Plausibilitätschecks durch Menschen an kritischen Weichen zwingend
notwendig. Zwar könnte ein KI-Agent von technischer Seite etwa längst eigenständig
die Strecke eine Kreditantrags bearbeiten. Da aber laut Europäischer Union (EU)
unter anderem Bonitätsbewertungen Hochrisikoanwendungen sind, darf dieses
Thema allein aus Compliance-Gründen niemals einem KI-Agenten allein überlassen
werden. Und das ist nur eines von vielen Beispielen, in denen sich betroffenen
Unternehmen die Frage stellen, wie sie etwa mit autarken KI-Entscheidungen
umgehen sollen, wenn diese in einem regulierten Umfeld stattfinden, was sie
überhaupt der KI überlassen dürfen und sollten und wo der Mensch als finale
Entscheider-Instanz tätig werden muss.
Es sind also regulatorische Vorgaben, die grundsätzlich die Konsequenz haben
können, dass Mensch und KI künftig nebeneinander in einem hybriden Modell
arbeiten und als digitale und humanoide Kollegen miteinander interagieren. Und
damit werden diese Vorgaben für Unternehmen, speziell für solche aus dem
Bankenbereich, zu Herausforderungen der Organisationsentwicklung. Besonders in
Bereichen, in denen der organisationale Rahmen von Bedeutung ist, wird allerdings
eine frühzeitige Abstimmung vonnöten sein: Die Effizienzsteigerungen, die sich
Unternehmen aus KI versprechen, werden sich nur dann ergeben, wenn die
organisationalen Rahmenbedingungen geschaffen sind, bevor die Tools eingeführt
werden. Den Samen zu säen, bevor das Feld vorbereitet ist, ist ein Bild, das ideal
auch zum Themenkomplex „KI in Unternehmen“ passt.
Dringend notwendig: Organisationsentwicklung und Veränderungsbegleitung
Daher sollte sich die Organisationsentwicklung unter anderem auch frühzeitig der
Aufgabe widmen, neue Job-Rollen für hybride Teams zu definieren. Denn das Thema
Agentic AI ist auch im Bereich des Personals von Bedeutung: HR-Abteilungen
werden im Besonderen gefordert sein, wenn sie sich strategische Gedanken über
Teamdynamiken machen müssen. Für sie wird die Entwicklung neuer Rollen und
Funktionen zur Aufgabe werden. Dabei wird sich etwa die Frage nach einem
ausgewogenen Verhältnis zwischen Mensch und KI-Agent innerhalb eines Teams
stellen: Wie viel KI ist sinnvoll und wie viel vertretbar? Wie wird sie so in den
Büroalltag integriert, dass eine ideale Zusammenarbeit zwischen der menschlichen
Belegschaft und ihren KI-„Kollegen“ gewährleistet wird und dass sie so effizient wie
möglich gestaltet werden kann? Wie sieht künftig die Mensch-Maschine-Ratio im
Unternehmen aus? Kurzum: Wie gestaltet man dieses Verhältnis so, dass sich KI am
effektivsten einsetzen lässt, sowohl unter dem Aspekt der Produktivität als auch dem
Aspekt der Verträglichkeit mit den menschlichen Kollegen? Nicht zuletzt auch vor
diesem Hintergrund sollten Führungskräfte geschult werden, hybride Teams zu
führen. Zudem müssen sie neue KPIs entwickeln und Ziele anpassen. Überhaupt ist
Change Management gefragt: Die Mitarbeiter sollten KI als Möglichmacher
wahrnehmen, der sie von stupiden Routinetätigkeiten befreit und ihnen Raum für
Kreativität schafft. Wird KI als Restrukturierungsprogramm oder Jobkiller
wahrgenommen, werden sich effizienzsteigernde Effekte nicht erzielen lassen, weil
das Team die Kooperation verweigert – in diesem Zusammenhang wird es
mitentscheidend sein, dass der Betriebsrat frühzeitig involviert wird.
Dabei geht es wohlgemerkt nicht nur um Compliance-sensible Bereiche, in denen
Prüfmechanismen eine große Rolle spielen. Auch in anderen Bereichen wird die
Führung von morgen eine Frage des ausgewogenen Verhältnisses zwischen
eingesetzter KI und den am jeweiligen Projekt beteiligten Menschen sein. Speziell
Banken sind davon aber in hohem Maße betroffen, da in diesen Instituten der
Nachholbedarf besonders hoch ist und auch von den Banken selbst als Lernfeld
identifiziert wird. Allerdings haben sie bereits erkannt, dass die Zukunftsfähigkeit von
Banken maßgeblich bestimmt wird durch den Zeitpunkt, zu dem sie sich dieser
Herausforderung stellen: je früher, desto besser. Die jüngste Studie 2025 der
Wow!Banking Initiative, in deren Rahmen 386 Institute in Deutschland befragt
wurden, hat gezeigt, dass sich die deutschen Banken der Herausforderung in den
Bereiche Technologie und Künstliche Intelligenz durchaus bewusst sind.
KI startet nicht im Rechenzentrum
Es ist zugegebenermaßen keine neue Erkenntnis, dass die richtige Organisation
eines Unternehmens entscheidend für dessen wirtschaftlichen Erfolg ist. Mit der
Komponente KI hat ein Unternehmen nun aber einen neuen Baustein, den es
sinnvoll in seine Struktur einbetten muss – jetzt geht es darum, dieses Instrument an
der richtigen Stelle einzusetzen, um dessen Potenzial ideal auszunutzen.
Drei Aspekte sind dabei zu beachten. Erstens müssen sich die Verantwortlichen
darüber bewusst sein, dass KI nur das „Wie“ beschreibt. Bevor es implementiert wird,
braucht es aber mehrwertstiftende Use Cases – beantwortet muss also die Frage
nach dem „Was“. Zweitens müssen Mitarbeiter frühzeitig eingebunden und an der
Entscheidung darüber beteiligt werden, welche Einsatzgebiete sinnvoll sind. Fragen
wie „Was braucht ihr?“, „Was kostet euch viel Zeit?“ und „Wo müssen wir besser am
Kunden sein?“ holen Belegschaft wie Betriebsrat gleichermaßen ab und bauen damit
Widerstand von dieser Seite ab.
Den dritten Aspekt stellt die gesamtbetriebliche holistische Sicht dar. So beginnt KI
nicht im Rechenzentrum. Es ist vielmehr zwingend erforderlich interdisziplinäre
Teams mit einem hochrangigen Sponsor zu gründen. Mit Beteiligten aus den
Abteilungen Legal, HR, Sales, Compliance und Produkt sollten alle erforderlichen
Parteien am Tisch vertreten sein, um ihre jeweilige Perspektive zu teilen und bei der
Implementierung sinnvoll zusammenzuarbeiten.
All dies macht deutlich: Wer sich mit dem sinnvollen Einsatz von KI im Unternehmen
beschäftigen will, darf sich nicht auf Technik und Tools beschränken; diese stellen in
einer Welt von Low-Code-Plattformen und APIs den Part mit den geringsten
Herausforderungen dar. Wesentlicher sind die Entscheidung für den Use Case, die
Antwort auf die Frage „Was wollen wir eigentlich lösen?“ sowie die
Veränderungsbegleitung inklusive der Entwicklung von Organisationsstrukturen und –
abläufen.
Wird das vernachlässigt, werden sich ertrags- und effizienzsteigernde Effekte auch
bei der ausgefeiltesten KI-Technologie nicht einstellen. Dann heißt es vollkommen zu
Recht: A fool with a tool ist still a fool.
Autor Aleksandar Jeremic ist Geschäftsführer von fino digital. finos Wurzeln liegen im ersten digitalen und vollautomatisierten Kontowechsel der FinTech-Branche. Seit der Gründung 2015 ist fino stetig gewachsen und ist heute marktführender Innovationstreiber in den Technologien Konto- und Datenanalyse, Regulatorik, Steuern und Dokumentenmanagement. Für Kunden und Partner entwickelt fino maßgeschneiderte Software-Lösungen, die Perspektiven für neue Geschäftsmodelle im B2B- und B2B2CBereich schaffen.
fino digital ist davon überzeugt, dass datengetriebenen Geschäftsmodellen die Zukunft
gehört. Als Experte im Bereich der Konto- und Datenanalyse ist es die erklärte Mission von
fino digital, Daten einen Wert zu geben und sie durch intelligente und zukunftsweisende
Data-Analytics-Lösungen in hochwertige Insights zu verwandeln.
