Human-Centered AI als Haltung – das HAI² Modell als Methodik
HAI² Consulting unterstützt Ihr Unternehmen, KI sinnvoll und strategisch einzusetzen.
Human-Centered AI
Human-Centered AI bedeutet, dass künstliche Intelligenz konsequent am Menschen ausgerichtet wird — nicht umgekehrt.
KI-Systeme sollen die Fähigkeiten von Menschen erweitern, ihre Bedürfnisse erfüllen und dabei transparent, fair und vertrauenswürdig sein. Im Mittelpunkt stehen nicht Algorithmen, sondern die Menschen, die mit KI arbeiten, von ihr betroffen sind oder Verantwortung für sie tragen.
Human-Centered AI verbindet technische Exzellenz mit ethischer Reflexion und organisationalem Wandel
Lesen Sie dazu meinen LinkedIn-Beitrag:
“Despite it's name, there is nothing artifical about this technology - it is made by humans, intended to behave like humans and affects humans.”
— Fei-Fei Li, How to Make A.I. That’s Good for People, The New York Times, March 7 2018
Das HAI²-Modell
Viele KI-Initiativen scheitern nicht an der Technologie, sondern an unklaren Zielen. Das HAI²-Modell verbindet Human-Centered AI, Design Thinking und systemische Organisationsentwicklung in fünf aufeinander aufbauenden Phasen.
01. Explore – Status Quo verstehen
Analyse der aktuellen KI-Nutzung, Prozesse und IT-Landschaft durch Interviews und Reviews.
- Stakeholder-Interviews mit Management, Fachbereichen und IT
- Analyse bestehender Daten, Tools und Prozesse
- Bewertung des organisatorischen KI-Reifegrads
- Identifikation von Quick Wins und strategischen Handlungsfeldern
→ Transparenz über Reifegrad und Potenziale.
02. Envision – Gemeinsame Zielbilder entwickeln
Moderierte Workshops für Management, Fachbereiche und IT, um Visionen und Roadmaps zu erstellen.
- Design-Thinking-Workshops mit cross-funktionalen Teams
- Entwicklung einer gemeinsamen KI-Vision
- Ableitung strategischer Ziele und Leitplanken
- Erstellung einer priorisierten Roadmap
→ Geteilte Vision und klare Priorisierung.
03. Enact – Fundierte Entscheidungen ermöglichen
Zusammenführung aller Erkenntnisse inkl. SWOT, Use Cases und ROI-Analysen.
- SWOT-Analyse der KI-Potenziale
- Detaillierte Use-Case-Beschreibungen
- ROI- und Machbarkeitsanalysen
- Management-taugliche Entscheidungsvorlagen
→ Entscheidungsgrundlage statt Aktionismus.
04. Enable – Umsetzung begleiten
Definition und Priorisierung von Use Cases, Rapid Prototyping, Machbarkeitsanalysen.
- Rapid Prototyping ausgewählter Use Cases
- Technische Machbarkeitsanalysen
- Vendor-Evaluation und Toolauswahl
- Begleitung der Pilotimplementierung
→ Validierte Use Cases und realistische Umsetzungsoptionen.
05. Engage – Akzeptanz und Wirkung sichern
Organisationales Lernen, Change Management und nachhaltige Implementierung.
- Change-Management-Strategie und Kommunikationsplan
- Schulungen und Enablement-Programme
- Aufbau interner KI-Kompetenz
- Nachhaltige Verankerung in Prozessen und Kultur
→ Verankerung in Arbeitsweise und Kultur.