Der AI4Human Compass: Ein iteratives und evidenzbasiertes Führungsframework
Das Forschungsdesign zur Entwicklung und Evaluation des Führungsrahmens basiert auf dem Design-Science-Research (DSR)-Ansatz, der eine iterative Erarbeitung und Evaluierung betont.
Design-Science-Research (DSR): Ein praxisorientierter Ansatz
DSR ist ein Modell zur Entwicklung von Artefakten, das darauf abzielt, beobachtete Probleme zu lösen, Forschungsbeiträge zu leisten und die Ergebnisse an geeignete Zielgruppen zu kommunizieren. DSR konzentriert sich auf die Schaffung praxisrelevanter Artefakte, wie in diesem Fall den Führungsrahmen für die KI-Implementierung in KMU. Im Gegensatz zu anderen Methoden wie Action Research oder Design-Based Research (DBR) bietet DSR eine strukturierte Herangehensweise, die besonders auf die iterative Entwicklung und Evaluierung von Artefakten ausgerichtet ist (Hevner, 2007).
Die drei Zyklen des DSR-Ansatzes
Relevance Cycle: Dieser Zyklus fokussiert auf die Verbesserung der realen Anwendungsumgebungen durch innovative Artefakte. Er beginnt mit der Identifizierung relevanter Probleme und Chancen und legt die Anforderungen und Akzeptanzkriterien fest.
Rigor Cycle: Stützt sich auf eine fundierte Wissensbasis aus Theorien und Methoden, die Innovationen im Forschungsprojekt vorantreiben. Diese Basis sorgt dafür, dass die entwickelten Artefakte substanzielle Beiträge zur Forschung leisten.
Design Cycle: Das Kernstück des DSR-Ansatzes, in dem Artefakte durch schnelle Iterationen von Konstruktion, Bewertung und Feedback entwickelt werden. Dieser Zyklus integriert die Anforderungen und Methoden der anderen beiden Zyklen und ist entscheidend für die Durchführung der Forschung (Hevner, 2007).
Der iterative Prozess des AI4Human Compass
Der AI4Human Compass wurde in mehreren Iterationszyklen entwickelt und evaluiert, um sicherzustellen, dass er den Bedürfnissen der Führungskräfte in KMU gerecht wird. Dieser iterative Ansatz ermöglicht eine kontinuierliche Verbesserung des Frameworks basierend auf praktischem Feedback und wissenschaftlicher Analyse.
Problemidentifikation und Motivation: Die Herausforderung, KI effektiv in KMU zu implementieren, wurde als zentrales Problem identifiziert. Dies beinhaltete die Analyse spezifischer Bedürfnisse und Hindernisse, mit denen KMU bei der Integration von KI-Technologien konfrontiert sind.
Zieldefinition für die Lösung: Aus der Problemidentifikation wurden spezifische Ziele und Kriterien für den Führungsrahmen abgeleitet. Hauptziel war es, die Akzeptanz von KI in KMU zu verbessern, den Implementierungsprozess zu vereinfachen und die Innovationsfähigkeit sowie Wettbewerbsfähigkeit dieser Unternehmen zu steigern.
Design und Entwicklung: Ein erster Entwurf des Führungsrahmens wurde entwickelt, basierend auf Theorie, bewährten Methoden und qualitativen Interviews mit Führungskräften. Diese Interviews lieferten wertvolle Erkenntnisse, die in die Erstellung des Modells einflossen.
Demonstration und Evaluation: Das Framework wurde mit fünf Personen, bestehend aus Expert:innen und der Zielgruppe Führungspersonen, die KI einführen möchten, in Interviews diskutiert und evaluiert. Dieses kontinuierliche Feedback ermöglichte eine stetige Anpassung und Verfeinerung des Modells.
Kommunikation: Die Ergebnisse des Forschungsprozesses wurden in der Masterarbeit detailliert dokumentiert und zusätzlich über die AI4Human-Website zugänglich gemacht. Diese Kommunikationsstrategie stellt sicher, dass das Framework nicht nur entwickelt, sondern auch breit akzeptiert und genutzt wird.
Vorteile des iterativen Ansatzes
Der iterative Ansatz des AI4Human Compass ermöglicht eine flexible und anpassungsfähige Entwicklung des Frameworks. Durch die kontinuierliche Einbeziehung von Feedback und die Anpassung des Modells an neue Erkenntnisse und Herausforderungen wird sichergestellt, dass der Führungsrahmen stets aktuell und praxisnah bleibt.
Fazit: Ein evidenzbasiertes Führungsframework
Der AI4Human Compass ist ein evidenzbasiertes und praxisorientiertes Framework, das KMU dabei unterstützt, die Herausforderungen der KI-Implementierung zu meistern. Durch den Design-Science-Research-Ansatz wird eine systematische und iterative Entwicklung gewährleistet, die auf die spezifischen Bedürfnisse und Bedingungen der Unternehmen eingeht.
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