Schluss mit Formalitäten: Mit agentischer KI Ihre Organisationsstruktur neu gestalten

Unit4, ein weltweit führender Anbieter von cloudbasierten Unternehmensanwendungen für kunden- und mitarbeiterorientierte Organisationen, sieht die Organisationsstruktur von Unternehmen durch die Einführung von agentischer KI im Wandel. Claus Jepsen, CTO von Unit4 sieht dafür einige Anzeichen und stellt Ansätze im Umgang damit dar. Denn Hierarchie in der einen oder anderen Form hat es in Gesellschaften, sozialen Gruppen und Unternehmen schon immer gegeben. Ob das gut oder schlecht ist, darüber lässt sich streiten. Fest steht: Sie hat so lange Bestand, weil sie grundlegende Koordinationsprobleme gelöst hat, vor allem in großen Organisationen, die Entscheidungen in großem Maßstab treffen müssen. Ein zentrales Problem ist allerdings, dass Hierarchien im Laufe der Zeit immer komplexer geworden sind. Es wurden so viele Entscheidungsebenen eingezogen, dass ein Großteil der hierarchischen Struktur inzwischen rein formaler Natur ist und nur noch einen marginalen Beitrag zur Qualität der getroffenen Entscheidungen leistet. Gleichzeitig entstehen zwischen Absicht und Umsetzung zusätzliche Abstraktionsebenen, die Missverständnisse begünstigen, Verzögerungen verursachen und die Wirkung eines Projekts verwässern können.

Was wäre, wenn der Einzug agentischer KI etwas verändern könnte, indem sie unproduktive Ebenen in Entscheidungsprozessen beseitigt und neue Organisationsstrukturen fördert?

Betrachten wir, was Hierarchie für Organisationen leistet. Es gibt fünf Treiber von Hierarchie. Drei davon sind operativer Natur:

1. Serialisierung: Der Manager gibt Anweisungen an den Ausführenden weiter
2. Risikoverteilung: Auf jeder Ebene trägt jemand die Verantwortung für das Ergebnis, wenn etwas schiefgeht
3. Informationsverdichtung: Auf jeder Ebene fasst eine Person die Informationen für die nächsthöhere Ebene zusammen

Und zwei sind gesellschaftlicher und institutioneller Natur:

1. Koordination bei echter Unsicherheit: Eine Person gibt Orientierung, wenn die Situation unklar ist
2. Politische Legitimität: Eine anerkannte Organisationsstruktur verleiht Entscheidungen Legitimität

Wenn Ihr Team sich nicht eigenständig an diesen Leitlinien ausrichten kann, um Probleme zu lösen, bietet Hierarchie eine formale Struktur für die Entscheidungsfindung. Das Problem: Im Laufe der Zeit sind Ebenen hinzugekommen, die an reine Formalität grenzen und unnötige Komplexität schaffen.

Es ist fraglich, ob das Ritual, Entscheidungen durch eine Hierarchie zu schleusen, tatsächlich zu besseren Ergebnissen führt. Aufgaben erhalten auf ihrem Weg durch die einzelnen Freigabestufen zwar eine formale Autorisierung, doch wie viel trägt jede Stufe wirklich zur Qualität der Entscheidungsfindung bei?

Was wäre, wenn Sie Ihren Ansatz ändern und nicht mehr vorrangig auf Hierarchien setzen, um Dinge voranzubringen? In einer Organisation, die durchgängig mit KI-Agenten arbeitet, lässt sich die Koordination zwischen Teams über die Spezifikation dieser Agenten gestalten: welche Informationen sie untereinander teilen und wie sie an Schnittstellen kommunizieren. Das funktioniert fast wie ein Vertrag, der den Rahmen ihrer Interaktionen definiert. Damit dieser Ansatz gelingt, sind jedoch einige Aspekte zu beachten.

1. Der Wegbereiter auf dem Vormarsch

Das Engineering-Team von Unit4 hat ein Experiment durchgeführt, das für andere Unternehmensbereiche und Geschäftsfelder ebenso relevant sein dürfte: Wie würden Entscheidungen getroffen, wenn agentische KI Teile der Entscheidungsfindung in bestehenden hierarchischen Strukturen übernähme?

Wir bildeten kleine Teams aus drei bis fünf Ingenieuren und gaben ihnen Aufgaben. Einen Manager hatten sie nicht, dafür aber eine feste Ansprechperson, die Hindernisse aus dem Weg räumte, wenn ein Team nicht weiterkam.

Wenn Teams versuchten, Probleme zu lösen, kamen sie ins Stocken. Nicht, weil ihnen die Befugnis fehlte, Aufgaben zu erledigen, sondern weil sie die Informationen, die sie für eine Lösung brauchten, schlicht nicht finden konnten. Es war ein Problem der Indexierung, eine Rolle, die bis dahin klar von Führungskräften übernommen wurde: Sie fungierten als Navigationshilfe, als eine Art menschlicher Index. Die Teams hatten Schwierigkeiten, sich eigenständig zu den richtigen Informationen durchzuarbeiten, weil die Organisation dies nie von ihnen verlangt hatte. Der eingeübte Reflex der Organisation war, bei jeder Frage auf eine Führungskraft zurückzugreifen.

Die Ingenieure stellten fest, dass die Teams, die dieses Problem lösen konnten, über diese Blockade hinauskamen.

Die Roadblock-Remover-Funktion hilft, dieses Indexierungsproblem zu lösen, und adressiert gleichzeitig eine weitere Herausforderung: Beurteilung und Legitimität. Mitarbeitende in diesen kleinen Teams stellten fest, dass ein Roadblock Remover besonders nützlich war, wenn Spannungen mit anderen Teams auftraten oder eine Entscheidung die Zustimmung mehrerer Teams in der gesamten Organisation erforderte.

2. Welche Aufgaben könnten KI-Agenten übernehmen?

Diese Funktion der Hindernisbeseitigung erfüllt drei klar unterscheidbare Aufgaben: Informationsabruf, operative Freigabe und Beurteilung in Grenzfällen. Was wäre, wenn KI einige oder alle dieser Aufgaben übernehmen könnte?

Denkt man über die Rolle nach, die KI übernehmen kann: Sie kann institutionelles Wissen kodifizieren und lernen, es gezielt abzurufen, etwa Deployment-Regeln, Exit-Gate-Kriterien und Prozessbeschreibungen. All das lässt sich kodieren und, einmal kodiert, ohne menschliches Zutun abrufen.

Auch die zweite Funktion, das operative Clearing, lässt sich mit KI transformieren, allerdings ist hier weiterhin ein gewisses Maß an Kontrolle erforderlich. Operatives Clearing oder Programmmanagement umfasst Aufgaben wie die Nachverfolgung dessen, woran Teams arbeiten, die Festlegung der Arbeitsabfolge, Abhängigkeiten sichtbar machen, Statusinformationen nach oben verdichten. Viele dieser Aufgaben sind Spezifikationsprobleme, aber nicht alle. Ein Teil des Koordinationsaufwands entsteht, weil Informationen fehlen oder schlecht strukturiert sind und weil Ziele in Konflikt geraten, Prioritäten sich verschieben oder Ressourcen auf eine Weise begrenzt sind, die keine Spezifikation im Voraus auflösen kann.

Wenn die Spezifikationskriterien klar definiert sind, lassen sich KI-Agenten einsetzen, um sicherzustellen, dass keine Informationen fehlen oder fehlerhaft erfasst werden. Das reduziert den Bedarf an menschlicher Kontrolle erheblich. Sind die Schnittstellen zwischen Teams im Vorfeld klar definiert, können KI-Agenten dazu beitragen, Konflikte zu verringern, sich verändernde Prioritäten zu steuern oder mit begrenzten Ressourcen umzugehen. Die Notwendigkeit menschlicher Aufsicht entfällt dadurch jedoch nicht. Ebenso sollten Organisationen eine übermäßige Abhängigkeit von KI-Agenten vermeiden, denn es besteht die Gefahr, dass die Vernetzung zwischen Teams dabei verloren geht. Ähnlich wie frühere technologische Wendepunkte tiefgreifende (positive wie negative) Auswirkungen auf Organisationsstrukturen und wirtschaftliche Chancen hatten, könnte auch eine Welt, in der agentische KI im Hintergrund arbeitet, weitreichende Folgen haben.

3. Abhängigkeiten zwischen Agenten richtig definieren

Die Priorität verschiebt sich: Es geht darum sicherzustellen, dass die KI-Agenten korrekt konfiguriert sind. Das erfordert die Kompetenz derjenigen, die sie aufbauen, und macht kritisches Hinterfragen umso wichtiger. Die Schnittstellen müssen identifiziert sein, bevor die Umsetzung beginnt. Wenn zwei Teams eine Abhängigkeit haben, die nicht in der Spezifikation erfasst ist, löst keine Agenten-Koordination der Welt dieses Problem. Organisationsdynamiken auf Basis von Agentic AI können nur dann funktionieren, wenn Organisationen begreifen, dass es sich nicht um eine einfache Planungsübung im Sinne von Gantt-Charts und Ressourcenzuteilung handelt. Es muss als Übung verstanden werden, die architektonische Spezifikation der Zusammenarbeit zwischen Teams zu definieren: Wo verlaufen die Grenzen, was besagen die Vereinbarungen, wer verantwortet welche Zuständigkeitsbereiche.

Es geht hier nicht um Programmmanagement. Dieser Ansatz im Spezifikationsdesign legt fest, was KI-Agenten zur Unterstützung von Teams leisten können, und wird einige der formellen Ebenen in traditionellen organisatorischen Entscheidungsprozessen reduzieren oder sogar ganz beseitigen.

4. Menschliches Urteilsvermögen nicht aus dem Blick verlieren

Die Rolle des Menschen verändert sich, wenn KI-Agenten mehr Verantwortung übernehmen. In einer Organisation, die auf agentische KI setzt, nimmt das Management eine neue Form an: KI-Agenten benötigen einen Pool menschlicher Urteilskraft, um Situationen zu bewältigen, die nicht durch vorab definierte Spezifikationen abgedeckt sind. Das kann ein Grenzfall sein, den die Spezifikation nicht vorhergesehen hat, oder eine Pattsituation zwischen zwei Teams, in der ein Mensch eine neue Wahrheit etablieren muss, die dann in die Spezifikation aufgenommen wird. Das erfordert weiterhin ein gewisses Maß an politischer Legitimität, um Konsens über Änderungen oder Entscheidungen sicherzustellen. Gleichzeitig sollte sich die Anzahl solcher Entscheidungen verringern, wenn die Spezifikationen von Anfang an präzise formuliert sind.

Eines ist klar: Agentische KI löst Organisationsstrukturen auf, die dafür geschaffen wurden, Entscheidungen zwischen Teams hin- und herzuleiten. Das bedeutet nicht weniger Organisation, sondern eine andere Form davon. Die Organisationen, die in dieser Ära erfolgreich sind, werden überflüssige Abstimmungsrituale beseitigen und schlankere, dynamischere Strukturen aufbauen, die Entscheidungen in hoher Geschwindigkeit treffen. Für einzelne Mitarbeitende bedeutet das: Sie sind nicht länger von den Aufgaben entkoppelt, die sie erledigen wollen. Sie können selbst anpacken und KI-Agenten einsetzen, um Aufgaben zu erledigen. Das verschafft ihnen ein deutlich besseres Verständnis der Probleme, die sie lösen wollen. Gleichzeitig verkürzt sich die Feedbackschleife zwischen Idee und Umsetzung, was die Kosten für Experimente senkt und mehr Teams ermutigt, Neues auszuprobieren und zu experimentieren. Im Kern verringert sich der Abstand zwischen der Person mit dem relevantesten Wissen und der Lösung für eine bestimmte Aufgabe oder ein bestimmtes Problem. Das kann für die zukünftige Dynamik von Organisationen nur positiv sein.

Claus Jepsen, Chief Technology Officer, Unit4

Claus Jepsen ist Technologieexperte und begeistert sich für die Mikrocomputer-Revolution, seit er im Alter von 14 Jahren einen Tandy TRS Model 1 erhielt. Seitdem hat er über mehrere Jahrzehnte hinweg Softwarelösungen entwickelt und konzipiert, zuletzt bei Unit4. Dort verantwortet er als Chief Technology Officer die strategische Ausrichtung des ERP-Anbieters auf das postmoderne Unternehmen. Bei Unit4 entwickelt Claus cloudbasierte, hochskalierbare Lösungen und bringt innovative Technologien wie KI, Chatbots und Predictive Analytics in den ERP-Bereich. Claus ist fest davon überzeugt, dass der Zugang zu großen Datenmengen es ermöglicht, bessere, unaufdringliche und allgegenwärtige Lösungen zu schaffen, die unseren Arbeitsalltag verbessern, uns von lästigen Routineaufgaben entlasten und den Freiraum geben, das zu tun, was uns als Menschen wirklich am Herzen liegt.

Über Unit4

Die modernen ERP-Lösungen von Unit4 unterstützen zahlreiche mittelständische Organisationen weltweit. Die Plattform vereint Funktionen für Finanzmanagement, Beschaffung, Projektmanagement, HR sowie FP&A, um Echtzeitinformationen bereitzustellen und Erkenntnisse zu liefern, die Organisationen helfen, effektiver zu arbeiten. Durch die Kombination aus fundierter Mittelstandsexpertise und einem konsequenten Fokus auf Menschen haben wir flexible Lösungen entwickelt, die den individuellen und sich stetig wandelnden Anforderungen unserer Kunden gerecht werden. Unit4 betreut mehr als 4.700 Kunden weltweit in verschiedenen Branchen, darunter Professional Services, Nonprofit-Organisationen und der öffentliche Sektor. Zu den Kunden zählen unter anderem Southampton City Council, Metro Vancouver, Buro Happold, Devoteam, Norwegian Refugee Council, Global Green Growth Institute und Oxfam America. Weitere Informationen finden Sie unter www.unit4.com/de.

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