Personalmagazin: Business Schools gelten derzeit nicht als Vorreiter auf dem Gebiet der KI, obwohl sich viele dieser Thematik angenommen haben. Mehrere Studien deuten darauf hin, dass Studierende sich mehr praktische Anwendungen der KI in ihrem Studium wünschen. Verschlafen Business Schools den KI-Trend? Sarah Toms: Der Hochschulsektor ist ziemlich spät in das KI-Thema eingestiegen. Ein Hauptgrund war Risikoempfinden, Angst – und vielfach auch ein mangelndes Verständnis der Technologie. Vielerorts fehlte Lehrpersonal, das kreativ darüber nachdenken konnte, wie sich diese Technologie in den Lehrplan integrieren lässt und wie sich Didaktik verändern muss. KI verlangt von uns, anders zu denken. Aber Institutionen – und insbesondere Lehrkräfte – haben sehr viel Macht und Eigenverantwortung. Sie gestalten, was in Programmen und Lehrveranstaltungen tatsächlich passiert. Sie müssen sich verändern und das werden sie. Aber wie bei anderen Technologie-Revolutionen braucht das Zeit. Was genau machen Sie bei IMD anders? Als ich vor drei Jahren an die IMD kam, fiel mir sofort diese andere Kultur auf: ein starker Hunger nach Innovation und Experimenten. Es macht einen Unterschied, Menschen so einzusetzen, dass KI wirklich ihr Hauptfokus und täglicher Job ist. Dass sie morgens aufstehen und über KI-Einsatzmöglichkeiten nachdenken – und sie den Raum bekommen, das auch umzusetzen. Dafür muss man Stellen neu klassifizieren und Rollen verändern. Wir haben früh einen Maschinenraum für KI aufgebaut, um unsere Prinzipien praktisch zu verankern: Datenschutz, Sicherheit, Erklärbarkeit, Nachhaltigkeit oder Wahl zwischen Eigenentwicklung versus Zukauf. Heute haben wir GenAI Business Labs und ein Multi-LLM-Tool, mit dem Lehrende aus Finance, Supply Chain, Strategy und anderen Disziplinen synthetische Daten, Prompts und reale Problemstellungen in Klassenzimmer bringen können. Dieser frühe Start hat unseren Reifegrad stark erhöht – und erlaubt uns jetzt, schneller zu werden und eine Führungsrolle in einem sich schnell wandelnden Umfeld zu übernehmen. Einige Marktbeobachter sprechen von einem Wild-West-Szenario: KI-Aktivitäten an Business Schools bestehen oft einfach aus „Trial and Error“. Bei Ihnen auch? Experimente sind wichtig, aber es braucht eine klare Strategie. Das gilt für jeden Bereich der Wirtschaftshochschulen, da KI eine Querschnittsfähigkeit ist – mit Blick auf Lernende, Kunden, Dozenten und Mitarbeitende. Wie sieht Ihre Strategie konkret aus? Wir haben unsere Strategie in vier Säulen gegliedert, die unsere Kernaktivitäten abbildet. Die erste heißt „Teaching with AI“. Damit ist gemeint, dass Lehrende KI nutzen, um ihre Arbeit im Unterricht voranzubringen. Die zweite Säule ist „Learning with AI“: Unsere Studierenden und Teilnehmenden arbeiten selbst mit den KI-Tools – einige sind Standardprodukte, andere wurden von IMD selbst entwickelt. Die dritte heißt „Work with AI“ und betrifft Bereiche wie Marketing, Business Development, Finance, HR und Learning Innovation. Die vierte ist „Research with AI“, also die Forschung mit KI. Diese Vier-Säulen-Struktur habe ich nicht selbst erfunden, sondern mit Stolz von der Harvard Business School kopiert. Aber bei den konkreten Zielen unterscheiden wir uns deutlich. In „Learning with AI“ geht es etwa darum, Interaktivität und Personalisierung des Lernens zu steigern. Im Bereich „Work with AI“ suchen wir nach Produktivitäts- und Kreativitätsgewinnen für uns als Business School – etwa in Bezug auf Fehlerquote im Finance-Team, Durchlaufzeit von Rechnungen oder Entlastung von administrativen Aufgaben und mehr Zeit für Gespräche mit Studierenden. Wie gehen Sie mit dem Marktdruck um, immer an der Spitze dessen zu sein, was mit KI möglich ist – ohne die langfristige Strategie aus den Augen zu verlieren? Ich bin eine große Befürworterin von Bottom-up-Innovation. Man beobachtet, was entsteht, und schaut mit offener, divergenter Denkweise: Welche interessanten neuen Verhaltensweisen und Use Cases tauchen auf, die wir später skalieren können? Wir geben Lehrenden Interview Stefanie Hornung Die Business School IMD hat bereits 2023 erste Schritte in Richtung einer fundierten KI-Strategie unternommen. Dafür holte sie die Lerntechnologieexpertin Sarah Toms von der Wharton School als Chief Innovation Officer nach Lausanne. 13 Interview
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