Let's build like it's 1886

1886 entwickelten Ingenieure in Deutschland ein Fahrzeug um einen neuen Motor herum – und für den Menschen am Steuer. Genau diese Fähigkeit brauchen wir wieder. Nur der Motor ist ein anderer. Nutzen wir sie.

Courage '26 ist das jährliche Treffen von encourageventures, dem Netzwerk von Investorinnen für Gründerinnen. Am 11. November kamen Menschen aus ganz Europa zusammen, die Unternehmen gründen und finanzieren, um über Innovation und Wirkung zu sprechen. Zum ersten Mal fand das Treffen im Mercedes-Benz Museum in Stuttgart statt, im selben Haus wie zwei Fahrzeuge aus dem Jahr 1886.

Heute sehen diese Fahrzeuge aus wie der sichere Anfang einer Erfolgsgeschichte. Für die Menschen, die sie gebaut haben, war nichts daran sicher. Daimler und Benz waren Gründer. Es gab einen neuen Motor und keine Vorlage. Es gab kaum Käufer und viele Zweifler, und selbst Carl Benz traute seiner Erfindung weniger zu als seine Frau. Sie haben trotzdem gebaut. In unserer Session „AI meets Impact“ ging es um dieselbe Aufgabe, mit einem anderen Motor.

Gottlieb Daimler baute seinen Motor in eine Pferdekutsche ein. Carl Benz konstruierte Rahmen, Räder und Antrieb rund um den Motor – mit Sitz, Lenkhebel und Bremse für den Menschen am Steuer. Dabei geht es nicht um Nostalgie, sondern um eine Fähigkeit: ein ganzes System um eine neue Technologie herum zu entwickeln und dabei den Menschen mitzudenken, der es bedient. Heute besteht der neue Antrieb aus Daten und Wahrscheinlichkeitsmaschinen. Die meisten Organisationen bauen ihn bislang in bestehende Prozesse ein. Doch die Herausforderung besteht nicht darin, KI in die Organisation von heute einzubauen. Sie besteht darin, die Organisation zu gestalten, die mit KI möglich wird.

Auf einen Blick

• 1886 steht für eine Arbeitsweise, nicht für Nostalgie: Das gesamte System um den neuen Antrieb herum gestalten – und für den Menschen, der es steuert, überwacht und verantwortet.
• Der Zugang zu leistungsfähigen KI-Modellen wird zunehmend selbstverständlich. Sie innerhalb einer Organisation zuverlässig zum Einsatz zu bringen, bleibt eine besondere Fähigkeit.
• KI schafft Wert, wenn die Organisation um sie herum neu gestaltet wird: wie gearbeitet, entschieden und Verantwortung übernommen wird. Das ist eine Frage der Architektur, nicht eines kompletten Neuanfangs.
• Sobald KI Aufgaben in einem Prozess übernimmt, müssen menschliches Urteilsvermögen, Evaluation und Verantwortlichkeit von Anfang an mitgedacht werden: Lenkung, Instrumente, Bremsen.
• Bertha Benz zeigt, worauf es bei der Neugestaltung ankommt: unter realen Bedingungen erproben und diejenigen an der Entwicklung beteiligen, die später mit dem System arbeiten.

1886: Nachrüsten oder neu konstruieren

Im März 1886 bestellte Daimler beim Stuttgarter Wagenbauer Wilhelm Wimpff & Sohn eine gewöhnliche Kutsche und stattete sie mit seinem Motor aus. Der Motor war neu. Das Fahrzeug war es nicht.

Benz hatte am 29. Januar desselben Jahres das Patent DRP 37435 angemeldet: drei Räder, ein Stahlrohrrahmen, der Motor am Heck – alles als Einheit konstruiert.

Beide Männer prägten die Entwicklung des Automobils. Auch Daimlers Unternehmen baute später eigens dafür konstruierte Fahrzeuge. Der erste Mercedes von 1901 war von Grund auf als Automobil entwickelt worden. Dennoch zeigen die beiden Fahrzeuge von 1886 den Unterschied zwischen dem Nachrüsten eines Motors und einer Konstruktion, die von Anfang an um den Motor herum entsteht.

Daimlers Motorkutsche steht sinnbildlich für den Ausgangspunkt vieler KI-Initiativen: ein neuer Antrieb in einer bestehenden Struktur. Benz' Patent-Motorwagen steht für den nächsten Schritt: ein Gesamtsystem, das konsequent um die neue Fähigkeit herum entwickelt wird.

Der neue Antrieb: Daten und Wahrscheinlichkeitsmaschinen

Ein großes Sprachmodell erzeugt seine Antworten auf Grundlage erlernter Wahrscheinlichkeiten. Die Ergebnisse klingen plausibel. Richtig müssen sie deshalb noch lange nicht sein. Und dieselbe Eingabe kann unterschiedliche Antworten liefern. Vorhersagen sind billig geworden, wie ich bereits in The Economics of Prediction Machines beschrieben habe. Die Daten aus dem eigenen Betrieb dagegen hat niemand sonst in dieser Form.

Klassische Software lässt sich anhand vordefinierter Regeln testen. Bei probabilistischen Systemen muss zusätzlich die Qualität laufend gemessen und der Betrieb kontrolliert werden.

Die Organisation um den neuen Antrieb herum gestalten

Sobald KI Arbeitsschritte übernimmt und Entscheidungen vorbereitet, verändern sich Rollen und Verantwortlichkeiten. Ein Prozess, der für Menschen mit Werkzeugen entwickelt wurde, eignet sich nicht automatisch für Maschinen, die einen Teil der Arbeit selbst erledigen.

Nehmen wir einen Versicherungsfall. Wer KI in den bestehenden Ablauf einbaut, lässt die Unterlagen für die Sachbearbeitung zusammenfassen. Wer den Prozess um KI herum neu gestaltet, lässt Nachweise zusammentragen, die Vollständigkeit prüfen, eine Einschätzung vorbereiten und unklare Fälle an die zuständigen Fachleute weiterleiten. Aufgaben, Entscheidungen und Kontrollen werden gemeinsam neu geordnet. Der Mehrwert entsteht nicht durch die Zusammenfassung, sondern durch die Neugestaltung der Arbeit.

Warum sollten wir erwarten, dass KI ihr volles Produktivitätspotenzial entfaltet, solange wir lediglich Kutschen motorisieren?

Die Industriegeschichte kennt dieses Muster. Die größten Produktivitätsgewinne der Elektrifizierung entstanden erst, als Fabriken um den elektrischen Antrieb herum neu gestaltet wurden – nicht, als man lediglich Dampfmaschinen durch Elektromotoren ersetzte.

Dafür muss niemand auf der grünen Wiese neu anfangen. Aber die Arbeit muss anders organisiert werden.

Für den Menschen am Steuer bauen

Der Benz-Patent-Motorwagen hatte schon auf der ersten Zeichnung einen Sitz, einen Lenkhebel und eine Bremse. Zwei Jahre später fehlte allerdings noch der Praxistest: Bis dahin war er nur über kurze Strecken gefahren worden.

Im August 1888 machte sich Bertha Benz, deren Mitgift die Entwicklung mitfinanziert hatte, ohne Wissen ihres Mannes mit ihren beiden Söhnen auf den Weg. Sie fuhr gut 100 Kilometer von Mannheim nach Pforzheim. Als die Bremsklötze verschlissen, ließ sie sie von einem Schuster mit Leder belegen. Für die steilen Anstiege schlug sie eine kürzere Übersetzung vor. Beides floss in spätere Modelle ein.

Diese Fahrt zeigt, worauf es bei der Neugestaltung in der Praxis ankommt.

Neue Lösungen müssen sich im Alltag bewähren

Der entscheidende Schritt von 1888 fand auf der Straße statt – ohne Erlaubnis und ohne Gewissheit, dass das Fahrzeug sein Ziel erreichen würde. Für Organisationen liegt die Lehre nicht in der fehlenden Erlaubnis, sondern in der Fahrt selbst: Ein neu gestalteter Prozess muss sich früh im echten Betrieb bewähren, mit realen Fällen und klaren Leitplanken. Was die Werkstatt nie verlässt, beweist nichts.

Wer die Arbeit macht, muss die Gestaltung (mit)entscheiden

Auf dem Patent steht ein Name. Doch die Geschichte dahinter kennt mehr als eine Person. Bertha Benz finanzierte die Entwicklung mit, wickelte abends Zündspulen, reparierte das Fahrzeug unterwegs selbst und brachte die Idee für eine kürzere Übersetzung mit, die Carl Benz anschließend umsetzte. Später sagte er über sie: „Sie war mutiger als ich.“

Ob man sie deshalb als Mitingenieurin bezeichnen sollte, ist eine offene Frage. Dokumentiert ist, dass ihre Erfahrungen die Konstruktion verändert haben.

Wer Organisationen für KI neu gestaltet, braucht genau das: Menschen, die die Arbeit tatsächlich machen, die andere Erfahrungen und Fragen mitbringen als die Entwickler und die nicht nur mitfahren, sondern bei der Gestaltung mitentscheiden.

Menschliche Verantwortung: Lenkung, Instrumente, Bremsen

Bei einem probabilistischen Antrieb muss die Rolle des Menschen von Anfang an Teil der Konstruktion sein. Drei Dinge gehören dazu:

• Lenkung. Menschen, die sowohl die Geschäftsprozesse als auch das Verhalten der Modelle verstehen, legen fest, was das System tun darf und wo seine Grenzen liegen.
• Instrumente. Evaluation ist das Armaturenbrett: eigene Testfälle, die bei jeder Änderung am Modell oder Prompt erneut geprüft werden. Nicht jede Ausgabe muss jemand lesen. Aber jemand muss erkennen, wo das System versagt.
• Bremsen. Jemand muss das System stoppen, eingreifen oder das Modell austauschen können. Und jemand muss für das Ergebnis geradestehen. Bleibt das ungeklärt, hängt die Verantwortung am Ende bei der Person, die das Ergebnis zuletzt in der Hand hatte.

Was bedeutet das für Entscheider?

Erstens: Die Grundsatzfrage stellen, bevor Werkzeuge ausgewählt werden

Wenn ich mit Organisationen an ihrer KI-Strategie arbeite, beginne ich mit einer Frage: Wie würden wir diese Organisation heute aufbauen, wenn wir sie neu gründen würden – und wer säße am Steuer? Die Auswahl der Werkzeuge kommt zuletzt.

Zweitens: Einen Prozess neu gestalten – parallel zum laufenden Betrieb

Eine Einheit mit eigenem Budget, in der Fachleute aus dem Geschäft und aus der Technik als ein Team zusammenarbeiten, gestaltet einen Prozess von Anfang bis Ende neu. Das Tagesgeschäft läuft weiter, während sich der neue Ansatz in der Praxis beweisen muss.

Drittens: Die Fähigkeit zum eigenständigen Betrieb im Haus behalten

Technologie lässt sich einkaufen. Modelle selbst zu betreiben, zu evaluieren und auszutauschen, ist eine Fähigkeit, die eine Organisation selbst beherrschen muss. Denn davon hängen Kosten, Qualität und der Umgang mit den eigenen Daten ab.

Souverän ist nicht, wer die beste KI hat. Souverän ist, wer sie selbst betreiben kann.

Let's Build

Die Fahrzeuge von 1886 stehen heute im Museum. Die Fähigkeit, die sie hervorgebracht hat, gehört nicht dorthin.

Der neue Antrieb ist verfügbar. Eine Organisation darum herum aufzubauen, ist der schwierige Teil. Es bedeutet, bestehende Arbeitsweisen infrage zu stellen, Entscheidungen neu zu verteilen und Verantwortung anders zu organisieren. Dafür braucht es Menschen, die sowohl die Technologie als auch das Geschäft verstehen, Führungskräfte, die bereit sind, gewachsene Strukturen zu verändern, und den Mut, neue Lösungen unter realen Bedingungen zu erproben.

Carl Benz baute keine bessere Kutsche. Bertha Benz wartete nicht auf das perfekte Automobil. Sie bauten, fuhren, lernten und verbesserten.

Genau das ist heute die Aufgabe für Organisationen. Die Technologie ist da. Die Organisation, die damit möglich wird, müssen wir erst bauen.