Wir sind zum Leadership Collective gegangen, in der Hoffnung zu erfahren, wie Führungskräfte ihre Teams durch Veränderungen führen, was Fachkompetenz heutzutage bedeutet und wie sie die Qualität auf hohem Niveau halten, während das Tempo zunimmt. Hier ist, was wir gehört haben.
7 Fragen, die wir vor dem Config Leadership Collective hatten teilen
Im Juni haben wir über 1.300 leitende Design-, Produkt- und Technikverantwortliche beim Config Leadership Collective für zwei Tage voller Vorträge, Podiumsdiskussionen und Gespräche unter Gleichgesinnten über die Navigation im Design im Zeitalter der KI zusammengebracht. Wir hörten Vorträge von Führungskräften von Airbnb, OpenAI, Sephora, Atlassian, Cisco und weiteren. Das sind die Fragen, die wir mitgebracht haben, und das, was am meisten Anklang fand.
1. Wie lässt sich eine Veränderung anführen, die man selbst noch nicht ganz durchschaut?
Fast alles daran, wie wir heute erstellen, ist neu. Die Menschen, die das Ruder übernehmen, lernen zusammen mit allen anderen. Die Tools ändern sich schnell, daher passen sich viele Führungskräfte an, anstatt an einem festen Prozess festzuhalten. Wie es Ian Silber, Head of Produktdesign bei OpenAI, ausdrückt: „In nur wenigen Monaten hat sich unsere gesamte Branche verändert. Es ist schwer, sich an einen einzigen Prozess zu klammern. Es geht mehr um Anpassungsfähigkeit.“
Außerdem legen sie selbst Hand an, entwickeln Prototypen ihrer eigenen groben Ideen und teilen ihre Fehlversuche mit den anderen. Teo Connor, Vice President of Design bei Airbnb, sagt: „Man muss sich in die Denkweise von Anfänger*innen versetzen, bei der man spielt, experimentiert und etwas schafft.“ Alle haben mal angefangen, und alle sollten einfach mal rumprobieren. Ich war mit meinem Team dabei und habe selbst prototypisiert.“
Und sie geben ihren Teams den Raum, neue Dinge auszuprobieren. „Wir müssen den Leuten die Freiheit geben, zu experimentieren und Freude an dem zu haben, was sie erschaffen – auch wenn es mal nicht klappt“, sagt Rachel Been, Vice President of Design bei Expedia.
In nur wenigen Monaten hat sich unsere gesamte Branche verändert. Es ist schwer, sich an einen einzigen Prozess zu klammern. Es geht mehr um Anpassungsfähigkeit.
2. Was ist es noch wert, von unserer bisherigen Arbeitsweise beizubehalten?
Trotz aller Veränderungen, die KI mit sich gebracht hat, behalten einige Grundlagen ihren Wert. In allen Branchen kommen Führungskräfte immer wieder auf die gleichen Wahrheiten zurück: nahe bei den Menschen zu bleiben, für die man etwas baut, und das Handwerk und die Sorgfalt zu bewahren, die die Arbeit ursprünglich gut gemacht haben.
Wie Sheta Chatterjee, Google Head of UX for Cloud KI, es ausdrückt: „Vieles hat sich verändert, aber die Grundlagen sind gleich geblieben. Wir achten weiterhin darauf, dass wir unseren Benutzer*innen gerecht werden und ihre Arbeitsabläufe verstehen. Wir legen immer noch Wert auf Handwerk.“
Jen Dunham, ehemalige Vizepräsidentin für Design bei Patreon, schließt sich dieser Meinung an: „Ich trete meinem Team gegenüber in erster Linie als Designerin und als Mensch auf. Es besteht zwar ein hohes Risiko, dass man sich zu sehr auf das Tool konzentriert, aber im Grunde genommen entwerfen wir für Menschen, und daran ändert sich nichts.“
3. Welche Rolle spielt Fachwissen jetzt?
Lange Zeit bedeutete fundiertes Fachwissen, dass man bestimmte Aufgaben wirklich gut ausführen konnte. KI übernimmt zwar einen Teil davon, aber das macht Fachwissen nicht weniger wertvoll. Der Wert verlagert sich gerade. Die Führungskräfte, die wir befragt haben, sehen, dass sich der Schwerpunkt der Arbeit von der Umsetzung hin zur Beurteilung verlagert.
„Wir haben unsere gesamte berufliche Laufbahn damit verbracht, Eingaben entgegenzunehmen, eine Aufgabe auszuführen und Ergebnisse auszugeben“, sagt Hector Ouilhet, Vice President of Design for Applied AI Solutions bei AWS. „Aber das ist nicht der Grund, warum wir dieses Handwerk für uns entdeckt haben. Es geht um etwas Höheres: Geschmack, Urteilsvermögen, Einschätzung. Das ist die Arbeit, die nur wir leisten können.“
Sneha Narahalli, Senior Vice President of Technology bei Sephora, stimmt dem zu: „Fachwissen bedeutet nicht mehr, die Antwort zu kennen, denn es wird immer noch mehr Fragen geben. Es geht darum, zu wissen, welche Antwort in deinem jeweiligen Kontext am besten passt.“
„Expertise bedeutet nicht mehr, die Antwort zu kennen, denn es wird immer noch mehr Fragen geben. Es geht darum, zu wissen, welche Antwort in deinem jeweiligen Kontext am besten passt.“
4. Wie sollten wir unsere Teams für das KI-Zeitalter strukturieren?
KI-Tools haben die Rollengrenzen verwischt und neue Fragen aufgeworfen, wie wir unsere Teams zusammenstellen und nach welchen Fähigkeiten wir bei der Personalauswahl suchen sollten. Führungskräfte werfen einen neuen Blick auf ihre Teamstrukturen und darauf, welche Erfahrungen und Talente sie benötigen.
Bei Airbnb hat Teo Connor ihr Team neu auf kleine, eigenständige Einheiten umstrukturiert: „Wir arbeiten jetzt in einer Pod-Struktur, wobei jeder Pod wie ein kleines Start-up funktioniert. Du hast die üblichen Bereiche wie Produkt, Design und Technik, aber vielleicht auch Datenwissenschaftler*innen oder jemanden aus dem kaufmännischen Bereich. Es geht darum, Leute zusammenzubringen, die in ihrem Fachgebiet wirklich gut sind, unterschiedliche Perspektiven mitbringen und alles, was die KI erzeugt, mit einem geschulten redaktionellen Blick betrachten können.“
Jen Dunham konzentriert sich darauf, Teams aufzubauen, die voller Begeisterung und bereit für den Moment sind: „Ich suche Leute, die kämpferisch und ehrgeizig sind, mit verrückten Ideen – ein Team, das sich traut, offen und lautstark zu diskutieren und sich dabei wohlfühlt, auch mal heftig miteinander zu debattieren. Wenn alle einfach nur zustimmend nicken und niemand widerspricht, ist das ein Zeichen dafür, dass es nicht funktioniert.“
5. Wie bringt man ein Team dazu, neue Tools zu übernehmen?
Damit ein Team neue Tools auch wirklich annimmt, reicht es nicht aus, ihm einfach zu sagen, es solle KI nutzen. Bei Expedia hat Rachel Been eigens jemanden eingestellt, der diese Infrastruktur aufbauen soll, und richtet gerade ein Schulungsprogramm ein, damit ihr Team den Umgang mit KI-Tools fließend beherrscht: „Wenn wir den Einsatz von KI in allen Arbeitsabläufen fordern, müssen wir auch die entsprechenden Schulungen anbieten. Sobald man den Leuten diese Sicherheit beim Lernen gibt, können sie schneller vorankommen.“
Alex Embiricos, Leiter des Unternehmensbereichs bei OpenAI, verfolgt bei der Einführung einen schrittweisen Ansatz: „Um Teams dabei zu helfen, sich mit der Technologie vertraut zu machen, solltet ihr nicht von oben nach unten vorgehen und zunächst festlegen, welche großen Arbeitsabläufe automatisiert werden sollen. Fang stattdessen mit der kleinstmöglichen Aufgabe an. Wenn du in Slack arbeitest, bitte den Mitarbeiter einfach, einen langen Thread zusammenzufassen, den du nicht lesen möchtest. Sobald die Leute merken, wie hilfreich das ist, entwickelt sich das von da an weiter.“
Um den Einsatz von KI in den verschiedenen Arbeitsbereichen zu erfassen, müssen wir entsprechende Anweisungen geben. Sobald Menschen diese Sicherheit beim Lernen haben, können sie schneller vorankommen.
6. Wie gestaltet man Agenten, denen Menschen wirklich vertrauen?
Agenten verhalten sich nicht jedes Mal gleich, was es schwierig macht, sie zu entwickeln, und es noch schwieriger macht, ihnen zu vertrauen. Aber ein paar Grundsätze, wie man dieses Vertrauen gewinnt, tauchten immer wieder auf. Baue das Vertrauen Schritt für Schritt auf, anstatt sofort die volle Autonomie zu übertragen. Und stütz dich auf das Vertraute, damit sich die Leute durch eine neue Funktion nicht verloren fühlen.
Sheta Chatterjee baut dieses schrittweise wachsende Vertrauen direkt in das Produkt ein: „Wir gewähren den Agenten nicht sofort volle Autonomie. Wir lassen sie mit kleinen Aufgaben anfangen, bei denen Genehmigungsschritte eingebaut sind, damit die Leute sehen können, was der Mitarbeiter gerade macht, und das absegnen können, bevor es weitergeht. Wenn die Leute Vertrauen in den Agenten aufbauen, lockern wir diese Kontrollen und lassen ihn mehr auf eigene Faust handeln.“
Für Charlie Sutton, Chief Design Officer bei Atlassian, bedeutet Vertrauen auch, nicht zu viel zu schnell zu verändern: „Bei gutem Design geht es oft darum, ein Gleichgewicht zwischen Vertrautem und Neuem zu finden. Wenn du mit einem Agenten zusammenarbeiten kannst, wie viel von der Benutzeroberfläche solltest du dann ändern? Du musst bedenken, dass Vertrautheit für Kund*innen extrem wichtig ist. So aufregend die Neuheit [der Agenten] auch ist, die Menschen, denen wir helfen, brauchen oft diese Anhaltspunkte und diese Vertrautheit.“
7. Wie stellst du sicher, dass die Qualitätsstandards eingehalten werden?
Wenn jeder alles versenden kann, besteht die Herausforderung darin zu wissen, was es wert ist, geliefert zu werden. Wie sorgen Führungskräfte dafür, dass die Qualität hoch bleibt, wenn der Druck besteht, einfach schnell voranzukommen?
Ian Silber sieht das als Aufgabe der Führungskräfte selbst: „Als Führungskräfte müsst ihr mit anderen Führungskräften zusammenarbeiten, um die Messlatte von oben zu halten. Wenn es so aussieht, als ginge es der Führung nur darum, schnell voranzukommen, ist das ein schlechtes Zeichen.“
Teo Connor lässt ihr Team sich gegenseitig bei der Entscheidungsfindung unterstützen, damit alle von derselben Vorstellung davon ausgehen, was gut ist: „Wir verfolgen einen altbewährten Ansatz … und stellen sicher, dass alle ein gemeinsames Verständnis davon haben, wie das Gute aussieht.“
Und letztendlich, so Jeetu Patel, Präsident und Chief Product Officer bei Cisco, hängt Qualität immer noch vom menschlichen Urteilsvermögen ab: „Geschmack lässt sich nicht auslagern. Wenn du anfängst, Code automatisch zu generieren, kommt es vor allem auf deinen Geschmack und dein Urteilsvermögen an. Das ist nichts, was man einem Agenten übergeben kann.“
Führungskräfte arbeiten sich nach wie vor durch diese Fragen, indem sie einen praxisorientierten Ansatz verfolgen, Dinge aufbauen, experimentieren, Erfahrungen austauschen und ehrlich zugeben, woran sie noch arbeiten. Was sie antreibt, ist die Überzeugung, dass die Eigenschaften, die hinter großartiger Arbeit stehen – Geschmack, Urteilsvermögen, Neugier und Sorgfalt – heute genauso wichtig sind wie früher.
