2024/1 | Digitalisierung | Künstliche Intelligenz / Robotic

KI in der Praxis: Welche Rolle spielt der „Faktor Mensch“?

von Christoph Drebes

Generative KI ist im Job-Alltag angekommen: Umfragen zufolge verwendet beinahe jeder Zweite beispielsweise ChatGPT bereits im beruflichen Kontext. Doch viele Unternehmen sind noch nicht durchgreifend auf das KI-Zeitalter vorbereitet. Es braucht es zum einen Leitlinien für die Anwendung, außerdem eine hohe Lernbereitschaft der Nutzer. Gefragt ist daher eine Kultur, die KI-Implementierung und -Einsatz überhaupt erst ermöglicht. Eine Zusammenarbeit über Abteilungsgrenzen hinweg spielt hierbei eine wichtige Rolle: Fach- und Führungskräfte etwa aus Bereichen wie IT, Information Management, Human Resources und Unternehmenskommunikation sollten die Grundlagen schaffen, um Silos abzubauen und unternehmensweite KI-Lösungen einzuführen.

Bildquelle: (C) Gerd Altmann / Pixabay

Generative KI ist bereits jetzt ein kaum mehr wegzudenkendes Tool im Alltag vieler Unternehmen, Organisationen oder Behörden. So zeigte etwa der "ChatGPT Report 2023", den das Marktforschungsinstitut Appinio im Auftrag der Unternehmensberatung "Gedankenfabrik" im Juni 2023 realisiert hat: 46 Prozent der berufstätigen Befragten verwenden ChatGPT für ihre Arbeit. 78 Prozent von diesen nehmen eine Steigerung ihrer Produktivität am Arbeitsplatz durch den Einsatz von ChatGPT an. [1] Bundesarbeitsminister Hubertus Heil ging jüngst noch einen Schritt weiter und prognostizierte: Bis 2035 werde es keinen Arbeitsplatz mehr in Deutschland geben, der nichts mit KI-Anwendungen zu tun habe.

KI-Einsatzfelder strukturieren

Derzeit ist es so, dass viele Firmen - insbesondere solche mit Konzernstruktur - auf eigene KI-Technologien setzen, die derzeit oder zukünftig entwickelt werden. Dies geschieht zum einen vor dem Hintergrund des Datenschutzes, der bei in-house entwickelten Lösungen wesentlich leichter zu gewährleisten ist. Demgegenüber ist etwa bei dem von OpenAI betriebenen ChatGPT unklar, was mit Daten geschieht. Darüber hinaus sind Entscheidungsträger der Meinung: Um den spezifischen Anforderungen gerecht zu werden, werden maßgeschneiderte Lösungen benötigt. Darüber hinaus braucht es eine hohe Lernbereitschaft der Nutzer über das gesamte Unternehmen hinweg, um sich in die Anwendung der neuen Technologie einzuarbeiten. Dies gilt für sämtliche KI-Lösungen, etwa auch in den Bereichen Machine Learning oder Robotics.

Verschiedene Fachabteilungen einbeziehen

Um den Erfordernissen in Unternehmen oder Behörden gerecht zu werden, ist eine Beteiligung unterschiedlicher Fachabteilungen bei der Entwicklung und Implementierung von KI sinnvoll, wenn nicht unabdingbar. Eine Unternehmenskultur, die interdisziplinäres Arbeiten fördert, ist von entscheidender Bedeutung. Letztlich ist es avisiertes Ziel, interdisziplinäre Teams aufzubauen, die KI-Lösungen beispielsweise mit Blick auf die folgenden Aufgaben implementieren:

  • Information Management: KI-Tools können die Art und Weise, wie Informationen ausgetauscht werden, wesentlich verbessern. Die Integration verschiedener Datenquellen erleichtert dabei den Zugang zu Wissen und Daten. KI ist zudem potenziell in der Lage, relevante Daten von irrelevanten zu unterscheiden, diese entsprechend zu priorisieren und sie darüber hinaus eigenständig zu präsentieren. Die KI kann sogar automatisiert und bedarfsgerecht Meetings einstellen und diese ohne manuelles Zutun protokollieren. Damit die KI hilft, Know-how effizient auszutauschen, braucht es einen strukturierten Implementierungsprozess mit Beteiligung von IT und Fachabteilungen.

  • Personalisierung: KI ist in der Lage, Empfehlungen und Inhalte zu erstellen, die auf individuellen Bedürfnissen und Interessen basieren. Sie erlernt dabei eigenständig, welcher Content den benötigten Mehrwert schafft. So wird die interne Kommunikation personalisierbar, indem Nachrichten priorisiert, gefiltert und sortiert werden: Damit ist sicherzustellen, dass Mitarbeiter die für sie relevanten Informationen erhalten. Überlastung und Ablenkung lassen sich so reduzieren. Unter dem Strich können die Motivation und das Engagement der Beschäftigten erhöht werden. Insbesondere wird die Effizienz erhöht, wenn die Erstellung von Inhalten, etwa in Textform oder auch von Bildern, automatisiert wird. Im Idealfall werden Kollegen durch KI-basierte Personalisierung auch ermutigt, enger zusammenzuarbeiten.

  • Analyse von Teamdynamik: Mit KI sind Führungskräfte in der Lage, die Dynamiken innerhalb von Teams auf Grundlage von Daten zur Kommunikation und Zusammenarbeit zu analysieren. Dadurch wird dazu beigetragen, Probleme schneller zu identifizieren und Maßnahmen zur Verbesserung der Zusammenarbeit zu ergreifen. Die KI kann selbst konkrete Initiativen vorschlagen, etwa Besprechungen einstellen oder zu einem Workshop animieren. Eine zentrale Herausforderung dürfte in der Akzeptanz technologiegestützter Analysen in einem Bereich liegen, der zwischenmenschliche Aspekte betrifft. Daher müssen es gerade hier die Menschen sein, die entsprechende Kommunikation auf Basis von KI-Impulsen in die Wege leiten. Empathische Führungskräfte, die über Abteilungen hinweg zusammenarbeiten, bleiben an dieser Stelle mehr denn je gefragt.

  • Customer Journey: KI kann viele Schritte auf der Customer Journey umfassen: Von der Auftragsverwaltung über die interne Dokumentation bis zur Kundenkommunikation. Mithilfe von KI können Unternehmen ihre Klienten entlang der gesamten "Reise" begleiten und zum Kaufabschluss führen. Basierend auf Daten ist die Technologie in der Lage aufzuzeigen, welche Kommunikation erfolgen sollte und welche Informationen jeweils relevant sind. Auch Chatbots sind dabei einsetzbar. Aufgrund der elementaren Bedeutung von Kundenbeziehungen ist es notwendig, Akteure aus allen Bereichen, die mit Customer Relations zu tun haben, in die KI-Entwicklung einzubeziehen. Dazu gehören etwa die Bereiche Produktentwicklung oder Marketing.

  • Mitarbeiterentwicklung: KI kann das Verhalten und die Lernmuster von Mitarbeitern analysieren und darauf basierend Lerninhalte sowie -empfehlungen bereitstellen. Auch bei Bewertung und Feedback unterstützt Automatisierung - etwa mittels Tests, Aufgaben oder Simulationsübungen, die detailliertes Feedback sogar in Echtzeit geben. Dadurch können Mitarbeiter ihre Stärken und Schwächen besser verstehen und gezielt an ihrer Entwicklung arbeiten. Ferner ist ein Matching von Lerninhalten mit individuellen Fähigkeiten, Aufgaben und Karrierezielen möglich. KI ist nicht zuletzt in der Lage, mithilfe historischer Daten und anderer Variablen zukünftig benötigte Fähigkeiten zu prognostizieren. Dies erlaubt es Unternehmen, frühzeitig auf diese Anforderungen zu reagieren.

  • Data Governance: KI-Systeme analysieren enorme Datenmengen. Dies unterstützt einen einfachen Zugang zu Wissen und Daten. Doch je mehr KI in Workflows eingebettet ist, desto wichtiger wird eine Data Governance. Im Lauf der Zeit kann diese zwar auf Basis von Software-Automatisierung weiterentwickelt werden. Doch zunächst muss die KI lernen, welche Risiken bestehen und welchen regulatorischen Anforderungen zu genügen ist. Daher sind Entscheidungen durch menschliche Akteure notwendig: Sie entwickeln und überprüfen Prozesse - im Regelfall in Zusammenarbeit über mehrere Abteilungen hinweg.



Anmerkung:

[1] Für den "ChatGPT Report 2023" der Unternehmensberatung "Gedankenfabrik" hat das Marktforschungsinstitut Appinio im Juni 2023 rund 1.300 Personen im Alter von 18 bis 65 Jahren in Deutschland und den USA zu ihrem Nutzungsverhalten des KI-Tools befragt.

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