Viele Führungskräfte in NGOs sagen mir, dass sie erst eine KI-Strategie entwickeln müssten, um anfangen zu können. Ich halte das (bei KI) für unsinnig. Warum?
Wir haben gerade eine erste Ahnung, was generative KI kann und wo wir sie einsetzen könnten. Wie sollen wir da eine sinnvolle Strategie entwickeln? Das wäre, als würden wir im Dunkeln einen Weg planen.
Dazu kommt: KI und ihre Tools entwickeln sich immer noch sehr sehr schnell. Was wir heute planen, kann morgen schon veraltet sein. Unsere Strategie wäre bei der Veröffentlichung vermutlich bereits überholt.
Erinnert ihr euch noch an die Anfänge des Internets? Damals konnte sich niemand vorstellen, dass wir heute Online-Kampagnen starten, Online-Volunteers haben oder digitale Spendenaktionen durchführen. Hätten NGOs 2000 „Internet-Strategien“ festgelegt, wären die meisten wohl heute nur noch von nostalgischem Wert.
Aber wie fängt man dann an?
Ich empfehle bei der Einführung von KI ein agiles Vorgehen.
Damit meine ich eine Einführung in größer werdenden Schleifen vom Spielen und Experimentieren über strategische Tests bis hin zu Skalierung und dauerhafter Implementation.
1. Die Spielphase (mind. 2 Monate):
In dieser Phase geht es darum, Basiskompetenzen zu erlernen und KI in Workshops oder kollegialem Austausch auszuprobieren. Wichtig sind klare erste Vorgaben, etwa keine personenbezogenen Daten in Tools zu verwenden. Verschiedene Tools, gratis und bezahlte, sollten getestet werden können. Es braucht dazu Experimentier-Zeit und Rückendeckung von der Leitung. Im spielerischen Ausprobieren und Austausch finden sich dann die besten Anwendungsideen!
Für den Einstieg helfen Workshops und dann vor allem viel Austausch miteinander. Bekämpft aktiv die Secret Cyborgs – also Menschen, die KI heimlich einsetzen und helft einander stattdessen mit Tipps und teilt eure Erfahrungen, was gelingt und was nicht!
2. Strategisches Testing (3-6 Monate):
Nun gilt es, mit den gesammelten Erfahrungen sinnvolle Einsatzgebiete für das eigene Team zu definieren. Bias, Datenschutz und Technik müssen vertieft geprüft und Lösungen für breitere Tests entwickelt werden. Kosten und Nutzen sollten abgewogen, nötige Lizenzen angeschafft und Datenschutzrichtlinien aktualisiert werden. Wichtig ist auch, Zielgruppen und Stakeholder einzubeziehen und ihre Perspektiven zu berücksichtigen. Vielleicht braucht ihr auch neue Vorgaben, was nicht mit KI gemacht werden soll oder wie die Nutzung gekennzeichnet werden sollte?
Beratung und Workshops braucht es nun spezifisch auf eure Einsatzideen gemünzt. Und auch Team-Mitglieder, die sich bisher schwer taten, solltet ihr für die vereinbarten Testbereiche aktiv abholen, ggf. schulen und einbinden.
3. Einsätze verbreitern oder skalieren (dauerhaft):
Nach eurer strategischen Testphase müsst ihr nun erneut auswerten. Das Ziel der dritten Phase ist es, Anwendungen dauerhaft zu implementieren und Arbeitslasten zu reduzieren. Schulungen und Buddy-Systeme für Late Adopters werden besonders wichtig, damit alle mitkommen. Neue technische Entwicklungen sollten mit den aktuellen Set-Ups abgeglichen und diese gegebenenfalls aktualisiert werden. Was nicht funktioniert, wird verworfen oder stark angepasst.
Als Bonus empfehle ich, die Auswertung und Anpassung in regelmäßigen Schritten fortzusetzen UND sich mit ähnlichen Organisationen zu vernetzen. So können wir Wissen teilen und neues Wissen erlangen.