Die Dampfmaschine steht noch im Keller

Warum die meisten Organisationen KI einführen und trotzdem alles beim Alten lassen.

1890 kauften Fabrikbesitzer den Elektromotor. Sie stellten ihn dorthin, wo vorher die Dampfmaschine gestanden hatte. Die Produktivität stieg um null Prozent, und das blieb vierzig Jahre lang so.

Der Wirtschaftshistoriker Paul David hat das 1990 untersucht. Verfügbar war der Motor ab den 1880ern, messbare Gewinne kamen erst in den Zwanzigern. Nicht weil die Technik schlecht war, sondern weil niemand die Fabrik neu dachte.

Alte Fabriken waren um eine zentrale Transmissionswelle gebaut, ein Ungetüm aus Achsen und Lederriemen, das den Antrieb von einer einzigen Kraftquelle im Keller in jedes Stockwerk verteilte. Maschinen standen dort, wo die Riemen hinreichten. Nicht dort, wo die Arbeit am besten floss. Als der Elektromotor kam, tauschte man den Antrieb aus. Die Welle blieb stehen.

Erst eine spätere Generation stellte die Frage, auf die es ankam: Was wird möglich, wenn jede Maschine ihren eigenen Motor hat? Da fiel die Welle weg, die Maschinen konnten dem Arbeitsfluss folgen, Fabriken wurden flach statt hoch. Und plötzlich war etwas denkbar, das vorher physisch unmöglich gewesen war. Fords Fließband von 1913 war keine Innovation im Motorenbau, sondern eine in der Organisation.

Diese Fabrik von 1890 sehe ich heute ständig. In Konzernzentralen, in Verwaltungen, im Mittelstand. Eine Organisation führt einen KI-Chatbot ein und ist stolz, dass die Mitarbeitenden ihre E-Mails schneller schreiben. Das ist der Elektromotor an der Transmissionswelle. Man beschleunigt eine Tätigkeit aus der alten Welt und nennt es Transformation.

Was mich dabei beschäftigt, ist die Frage dahinter. Sie klingt fast wie die naheliegende und ist eine völlig andere. Nicht: Wo macht KI unsere Prozesse schneller? Sondern: Welche unserer Prozesse existieren überhaupt nur, weil Intelligenz bisher knapp war?

Ein vierstufiger Genehmigungsworkflow ist eine Antwort auf knappe Prüfkapazität. Der Jahresbericht ist eine Antwort darauf, dass niemand die Auswertung häufiger stemmen konnte. Fällt die Knappheit weg, verliert die Konstruktion ihre Begründung — und niemand merkt es, solange niemand fragt.

Nur haben wir diesmal keine vierzig Jahre. Der Elektromotor von 1895 war ungefähr so gut wie der von 1890. Generative Modelle verdoppeln ihre Fähigkeiten in Zeiträumen, in denen klassische IT-Projekte nicht einmal ihr Kickoff hinter sich bringen.

Es kostet weniger als eine Stunde, das selbst zu prüfen. Nehmen Sie einen Prozess, den Sie gut kennen, und suchen Sie die Annahme über Knappheit, die darin steckt. Dann entwerfen Sie ihn neu, als gäbe es sie nicht.

Erlauben Sie sich dabei Antworten, die nach Übertreibung klingen. Das Fließband klang 1890 auch nach Übertreibung.