Von der industriellen Automatisierung zur intelligenten Führungsunterstützung
Automatisierung prägt die industrielle Wertschöpfung seit Jahrzehnten – von der Fließbandproduktion über die Robotik bis hin zu cyber-physischen Systemen. Während sich Automatisierung bisher vor allem auf Produktions- und Geschäftsprozesse konzentrierte, rückt nun zunehmend auch das Management in den Fokus. Mit dem Eintritt von künstlicher Intelligenz in den Managementbereich entsteht ein neues Paradigma: Intelligent Management Automation. Ziel ist es, Entscheidungsprozesse ähnlich effizient, adaptiv und skalierbar zu gestalten wie Produktions- oder Logistikprozesse. Dass Automatisierung dabei Führungskräfte nicht ersetzt, sondern intelligent unterstützt und neue Freiräume schafft, zeigt Steinbeis-Unternehmer Dr. Helmut Döring.
Unternehmen agieren zunehmend in disruptiven Märkten und unter hoher Unsicherheit. Die Herausforderungen sind vielfältig: komplexe Märkte, digitale Transformation und immer größere Datenmengen. Gleichzeitig eröffnen moderne Technologien neue Wege, strategische Entscheidungen fundierter, schneller und zukunftsorientierter zu treffen.
Technik als Treiber
Einen vielversprechenden Ansatz bietet die Intelligent Management Automation (IMA). Sie kombiniert künstliche Intelligenz, algorithmische Entscheidungsunterstützung und Prozessautomatisierung zu einem integrierten Ansatz, der Führung agiler, robuster und intelligenter macht.
Die technischen Grundlagen der IMA reichen von Predictive Analytics über Natural Language Processing bis hin zu Reinforcement Learning. So können Führungskräfte Entscheidungen verstärkt auf Basis von Modellen treffen. Beispiele aus der Praxis zeigen das Potenzial:
- Supply Chain Management: Engpässe lassen sich frühzeitig erkennen, Routen oder Lieferanten automatisiert bewerten und Alternativen nach Kosten, Zeit und Nachhaltigkeit vergleichen.
- Finanzen und Controlling: KI-Agenten können Budgets adaptiv verteilen und Szenarien simulieren, die in klassischen Kalkulationen kaum darstellbar sind. Damit wird die Finanzplanung nicht nur präziser, sondern auch dynamisch automatisierbar.
- Compliance und Risiko: Automatisierte Analysen prüfen regulatorische Vorgaben, identifizieren Risikofaktoren und liefern Entscheidungsträgern klare Indikatoren für Handlungsbedarf.
Decision Intelligence als Entscheidungsarchitektur
Ein zentrales Konzept im Kontext von IMA ist Decision Intelligence. Darunter versteht man die systematische Verknüpfung von Daten, KI-Methoden und Entscheidungsmodellen, um Managemententscheidungen fundierter und nachvollziehbarer zu machen.
Decision Intelligence bildet damit die methodische Architektur: Daten liefern die Basis, KI-Modelle prognostizieren Entwicklungen, Simulationen zeigen Handlungsalternativen auf und menschliche Expertise ergänzt die Bewertung. Ziel ist ein Entscheidungsrahmen, in dem Fakten, Modelle und Erfahrung ineinandergreifen – und Entscheidungen nicht nur schneller, sondern auch qualitativ besser werden.
Während Decision Intelligence also die Denkweise und Struktur vorgibt, stellt IMA die konkrete Umsetzung im Unternehmensalltag dar: Sie überträgt das Architekturprinzip in konkrete Anwendungen, Tools und Prozesse. Oder anders formuliert: Decision Intelligence liefert das Framework – IMA bringt es in die Praxis.
Augmented Leadership statt Ersatz von Führung
Die Potenziale der IMA reichen von KI-gestützter Budget- und Ressourcenplanung über automatisierte Risiko- und Chancenanalysen bis hin zu dynamischen Frühwarn- und Entscheidungssystemen. Besonders innovativ ist das Augmented-Leadership-Konzept: KI unterstützt Führungskräfte bei der Erkennung komplexer Zusammenhänge, der Priorisierung von Handlungsfeldern und der Bewertung strategischer Optionen.
Dabei geht es nicht um den Ersatz von Management, sondern um Entlastung: Routineentscheidungen werden automatisiert, komplexe Entscheidungen datenbasiert unterstützt – Führungskräfte gewinnen Freiräume für Kreativität, Kommunikation und strategische Weitsicht.
Herausforderungen und Erfolgsfaktoren
Mit den neuen Möglichkeiten gehen auch Fragen der Akzeptanz, Transparenz und Verantwortung einher. „Black Box“-Algorithmen stoßen in der Unternehmenspraxis an Grenzen, wenn Entscheidungen nicht nachvollziehbar sind. Erfolgreiche Implementierungen setzen daher auf explainable AI und klare Governance-Modelle.
Zudem ist ein Kulturwandel notwendig: weg von rein erfahrungsgeleiteter Intuition hin zu einer Haltung, in der Daten, Modelle und menschliche Urteilskraft komplementär zusammenspielen. IMA ist kein kurzfristiger Trend, sondern verändert das Fundament der Unternehmensführung: Sie macht Management resilienter, schneller und präziser, ohne den Menschen aus dem Zentrum zu verdrängen. Wer die Potenziale jetzt nutzt, steigert nicht nur die Effizienz, sondern sichert sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil.
Führungsprozesse intelligent automatisieren
Das Steinbeis-Forschungszentrum Management Automation verbindet Forschung und Praxis für die intelligente Automatisierung von Führungsprozessen. Es unterstützt Unternehmen bei der Einführung von KI-basierten Lösungen – verantwortungsvoll, praxisnah und mit umfangreichen Aktivitäten:
- Potenzialanalysen und Strategieworkshops
- Pilotprojekte und wissenschaftlich begleitete Implementierung
- Entwicklung individueller Prototypen
- Weiterbildung und Qualifizierung
Ziel ist es, Managementprozesse effizienter, zukunftssicher und vertrauenswürdig zu gestalten – mit KI als Partner von Führungskräften.
Kontakt
Dr. Helmut Döring (Autor)
Steinbeis-Unternehmer
Steinbeis-Forschungszentrum Management Automation (Niederwenigern)