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Die Zukunft der Personalprozesse gestalten

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Michael Schikorra, Director Employee Experience Solutions bei ServiceNow, haben wir gefragt, wie die Zukunft der Personalprozesse aussieht. Schließlich ist auch dort KI auf dem Vormarsch. Bei ServiceNow nennt sich das Agentic AI – was einen Schritt hin zu autonomen Agenten darstellt.

Was verstehen Sie unter Agentic AI, und warum ist diese insbesondere im HR-Bereich so relevant?
AI Agents sind intelligente, autonome Systeme, die auf fortschrittlichen KI-Modellen und maschinellem Lernen basieren. Anders als klassische Automatisierungslösungen, die rein regelbasiert arbeiten, analysieren AI Agents kontinuierlich große Datenmengen in Echtzeit, erkennen Muster und treffen daraufhin eigenständige Entscheidungen. Im HR-Bereich ist das besonders relevant, da wiederkehrende, zeitintensive Aufgaben – wie das Erstellen länderspezifischer Arbeitsverträge, das Monitoring von Compliance-Vorgaben oder das Auslösen von Onboarding-Prozessen – automatisiert werden können. Dies ermöglicht es den Teams, sich verstärkt auf strategische und kreative Tätigkeiten zu konzentrieren, während Routineaufgaben effizient und fehlerfrei im Hintergrund ablaufen.

Können Sie uns einige konkrete Anwendungsfälle nennen, die den Nutzen der AI Agents in HR-Prozessen verdeutlichen?
Nehmen wir zum Beispiel den internationalen Einstellungsprozess: Ein Unternehmen, das in mehreren Ländern tätig ist, steht vor der Herausforderung, länderspezifische Arbeitsverträge zu erstellen. Das System kann sogar kulturelle Nuancen und sprachliche Feinheiten erfassen, indem es auf Trainingsdaten aus den jeweiligen Regionen zurückgreift.

„AI Agents sind nur so gut wie die Informationen, mit denen sie arbeiten. Daher ist eine zentrale Datenbasis so wichtig“, sagt Michael Schikorra.

Ein weiteres Beispiel ist die automatische Anpassung von HR-Richtlinien: Ändern sich gesetzliche Bestimmungen – etwa bei Mutterschutz oder Datenschutz – analysiert der AI Agent zunächst die bestehenden internen Prozesse und vergleicht sie mit den neuen Regelungen. Anschließend erstellt er Änderungsvorschläge, generiert entsprechende Kommunikationspläne und aktualisiert die internen Dokumentationen, sodass die Teams immer auf dem neuesten Stand sind.

Wie wird die Integration dieser AI Agents in bestehende Systeme realisiert? Welche Rolle spielt dabei die Dateninfrastruktur?
Die Integration unserer AI Agents basiert auf der einheitlichen Architektur der Now Platform. Unsere Workflow Data Fabric verbindet alle strukturierten und unstrukturierten Datenquellen des Unternehmens – unabhängig davon, ob diese in der Cloud, in On-Premise-Systemen oder in hybriden Umgebungen liegen. Diese Datenbasis ermöglicht es den AI Agents, kontextbezogene Analysen durchzuführen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Ein weiterer technischer Vorteil ist die Zero-Copy-Integration, die sicherstellt, dass Daten nicht verschoben oder dupliziert werden müssen. Das minimiert Sicherheitsrisiken und garantiert eine schnelle Datenverarbeitung. Durch die Kombination von KI, fortschrittlichen Analytik-Tools und einer robusten Dateninfrastruktur können unsere AI Agents HR-Prozesse nahezu in Echtzeit optimieren.

Welche Herausforderungen gibt es bei der Implementierung dieser Systeme, und wie begegne Sie diesen Herausforderungen?
Die Implementierung von AI Agents in bestehende Systeme bringt einige Herausforderungen mit sich. Eine zentrale Schwierigkeit ist die Komplexität der Integration, da unterschiedliche Technologien und Datenformate berücksichtigt werden müssen. ServiceNow bietet hier eine einheitliche Plattform, die eine nahtlose Anbindung verschiedener Systeme ermöglicht und einen reibungslosen Datenaustausch gewährleistet.

Zudem ist die Qualität und Verfügbarkeit der Daten essenziell. AI Agents sind nur so gut wie die Informationen, mit denen sie arbeiten. Daher setzen wir auf ein robustes Datenmanagement, um sicherzustellen, dass unsere AI Agents stets auf konsistente, relevante und aktuelle Daten zugreifen können. Ein weiteres wesentliches Element ist die Skalierbarkeit: Die Lösung muss flexibel genug sein, um mit den wachsenden Anforderungen eines Unternehmens mitzuwachsen. Durch unser AI Agent Studio können Organisationen ihre eigenen AI Agents ohne tiefgehende Programmierkenntnisse erstellen und anpassen, wodurch sie jederzeit auf neue Anforderungen reagieren können.

Wie schätzen Sie die zukünftige Entwicklung dieser Technologie ein, insbesondere im HR-Bereich?
Die zukünftige Entwicklung von AI Agents im HR-Bereich wird von spannenden Innovationen geprägt sein. Ein wichtiger Trend ist die personalisierte Mitarbeitererfahrung: AI Agents werden zunehmend in der Lage sein, individuelle Schulungs- und Entwicklungsprogramme zu erstellen, die auf die Bedürfnisse und Karriereziele der Mitarbeitenden abgestimmt sind.

Ein weiterer Aspekt ist die Verbesserung der Mitarbeiterbindung. Durch die Analyse von Mitarbeiterfeedback und -verhalten können AI Agents frühzeitig Anzeichen für Unzufriedenheit erkennen und Unternehmen ermöglichen, gezielt Maßnahmen zur Steigerung der Zufriedenheit zu ergreifen. Darüber hinaus werden AI Agents zunehmend als virtuelle HR-Assistenten agieren, die Mitarbeitende bei administrativen Fragen unterstützen und HR-Teams entlasten.

Langfristig erwarten wir, dass sich AI Agents noch stärker in strategische Entscheidungsprozesse integrieren und Unternehmen dabei unterstützen, ihre HR-Strategien datenbasiert weiterzuentwickeln. Die intelligente Kombination aus Technologie und menschlicher Expertise wird entscheidend sein, um HR-Prozesse effizienter, personalisierter und zukunftsfähiger zu gestalten.

Welchen praktischen Rat würden Sie HR-Verantwortlichen geben, die den Einstieg in den Einsatz von AI Agents wagen möchten?
HR-Verantwortliche sollten zunächst klar definieren, in welchen Bereichen AI Agents den größten Mehrwert bieten können – etwa im Vertragsmanagement, Recruiting oder Onboarding. Entscheidend ist eine solide Datenbasis sowie die nahtlose Integration in bestehende HR-Systeme, um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten. Ebenso wichtig sind Schulungen und transparente Kommunikationsstrategien, um die Akzeptanz der Technologie im Unternehmen zu fördern. Ein schrittweiser, gut geplanter Ansatz hilft nicht nur dabei, administrative Prozesse effizienter zu gestalten, sondern ermöglicht es HR-Teams, sich verstärkt auf strategische Aufgaben und die Weiterentwicklung von Mitarbeitenden zu konzentrieren. Letztlich liegt der Schlüssel zum Erfolg in der intelligenten Kombination aus Technologie und menschlicher Expertise.

Die KI als persönlicher Coach

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Der vor uns liegende, fundamentale Wandel ist nicht nur ein Wandel in der Arbeitswelt, sondern auch ein gesellschaftlicher. Getrieben durch Technologie, verändert dieser Wandel auch unsere sozialen Fähigkeiten – indem wir sie stärken müssen. Wie das einher mit dem so notwendigen Upskilling geht, darüber haben wir Dr. Wolf-Bertram von Bismarck gesprochen. Er ist Geschäftsführer des PINKTUM Institutes, dessen Forschungsschwerpunkt auf den Kompetenzanforderungen der Zukunft liegt. Das Institut ist die wissenschaftliche Gesellschaft der PINKTUM Group.

Herr Dr. von Bismarck, unterschiedliche Untersuchungen kommen zu dem Ergebnis, dass die Arbeitswelt sich radikal umbauen wird. Was würden Sie in diesem Kontext als Future Skills bezeichnen, also als Fähigkeiten, die in Zukunft gebraucht werden, ganz unabhängig von einzelnen Tätigkeiten?

Dass sich die Arbeitswelt drastisch wandelt, ist unbestritten. Das Konzept der „Future Skills“ springt aus meiner Sicht jedoch zu kurz. Zum einen verändern sich diese Fähigkeiten ständig, getrieben durch den rasanten Fortschritt von KI. Zum anderen fokussieren sich Future Skills stark auf berufliche Anforderungen. Doch wir stehen nicht nur vor einem Wandel der Arbeitswelt, sondern auch vor einer gesellschaftlichen Transformation. Deshalb sprechen wir von „Human Skills“, die über Future Skills hinausgehen.

Lernen ist individuell und persönlichkeitsabhängig. Daher sieht Wolf-Bertram von Bismarck die Diagnostik als essentiell bevor eine persönliche Lernreise starten sollte. Bildquelle / Lizenz: Raimar von Wienskowski

KI wird uns zukünftig viele Aufgaben abnehmen, darunter ungeliebte Tätigkeiten wie das manuelle Eingeben von Daten. Und zukünftig werden auch anspruchsvolle analytische Prozesse zunehmend von KI gesteuert. Was bleibt, sind die Fähigkeiten, die nur Menschen beherrschen: beispielsweise Kreativität, die Führung von Teams, Empathie oder die Gestaltung sozialer Bindungen. Diese Kompetenzen müssen wir stärken, denn sie erhalten die Einzigartigkeit des Menschen und sind essenziell für Unternehmen und für die Erneuerung unserer Gesellschaft.

Wie berücksichtigen Sie Anforderungen unterschiedlicher Generationen in Ihren Lernwelten?

Bei PINKTUM ist die Berücksichtigung unterschiedlicher Generationen Teil der Individualisierung. Am Anfang der Lernreise erfassen wir nicht nur die Rolle eines Lernenden im Unternehmen, sondern auch seine individuelle Persönlichkeit. Das bedeutet, wir analysieren seine kognitiven Systeme, also wie er denkt, seine Motive, also was in antreibt und sein Selbstmanagement, das heißt, wie er sich organisiert.

Damit müssen wir Generationen gar nicht pauschal ansteuern. Es wäre zu einfach zu sagen, dass jüngere Menschen spielerisch lernen wollen, während ältere andere Methoden bevorzugen. Stattdessen setzen wir auf tiefere Einblicke in die Art und Weise, wie eine jede Person denkt und sich organisiert. So können wir wirklich personalisierte Lernansätze entwickeln, die auf den individuellen Bedürfnissen basieren, anstatt auf allgemeine Heuristiken zu setzen, wie Amazon: Jeder der einen Topf kauf sollte auch einen Topflappen kaufen.

Wer heute einsteigt, hat eine „Lifelong Learning Journey“ vor sich. Mehr denn je ist sie individueller denn je. Auf welche Weise kann Technologie diese Lernreise positiv gestalten helfen?

Bisher bedeutet Individualisierung im Lernen bei vielen Anbietern zweierlei, einerseits dass jeder selbstbestimmt die Lerninhalte und Formate wählen kann, die seinen Anforderungen entsprechen. Bei PINKTUM haben wir beispielsweise Macros, also lange und intensive Lerneinheiten und auch Micros, also kurze Lernfrequenzen zum Auffrischen des Wissens. Andererseits sammelt die Technologie vieler Anbieter Daten zum Lernverhalten und liefert darauf basierend Vorschläge für Lerninhalte. Wer etwa ein Training zu Feedbackregeln absolviert, bekommt im Anschluss ein Fortgeschrittenen-Training empfohlen. Das ist so ähnlich, wie wenn Sie bei Amazon eine Fahrradpumpe bestellen und dann einen Helm vorgeschlagen bekommen. Bei PINKTUM gehen wir schon jetzt einen Schritt weiter und nutzen mit PINKprofile eine Diagnostik zu Beginn der Learning Journey.

Denn ab sofort kann Künstliche Intelligenz (KI) weit mehr. Sie analysiert nicht nur das Lernverhalten, also was klicken Sie an, sondern versteht die Persönlichkeit des Lernenden. Schließlich lernt jeder Mensch anders: Manche verarbeiten Informationen schnell, andere brauchen mehr Zeit. Einige lernen am besten durch Aufschreiben, andere durch Ausprobieren. Moderne KI kann diese Unterschiede erkennen und die Lernreise so gestalten, dass sie den ganz persönlichen Bedürfnissen gerecht wird. Damit wird Lernen nicht nur effizienter, sondern auch individueller und nachhaltiger.

Wie individuell kann technologiegestütztes Lernen eigentlich sein?

KI gekoppelt mit einer wissenschaftlich fundierten Diagnostik ermöglicht es uns, Lernen von Grund auf zu personalisieren. Jeder Lernende bekommt sein eigenes, auf ihn zugeschnittenes Lernerlebnis. Deshalb sprechen wir nicht mehr von Individualisierung, sondern von Personalisierung. Denn KI kann die Persönlichkeit jedes Einzelnen erfassen und ihn entsprechend durch den Lernprozess führen.

Die KI wird so zu einem ganz persönlichen Coach. Sie kennt die Stärken und Schwächen des Lernenden und unterstützt ihn gezielt mit individuell abgestimmten Entwicklungshinweisen. Wer Praxisbeispiele braucht, bekommt sie. Wer sich mit der Umsetzung des Gelernten schwertut, kann Rollenspiele nutzen. Wer konkrete Herausforderungen im Arbeitsalltag meistern will, etwa ein schwieriges Gespräch mit einem Mitarbeitenden führen, kann genau das trainieren und direktes Feedback erhalten. So wird das Lernmanagement zum Personal Trainer für alle Human Skills.

Auf welche Weise können Unternehmen ein Umfeld des Enablements und des Lernens schaffen und auch in diesem Kontext neue Formate integrieren?

Wir stehen vor einer riesigen Brandungswelle des Wandels. Unternehmen haben zwei Möglichkeiten: Sie können sich von der Welle überrollen lassen, oder sie surfen. Wer sich für das Surfen entscheidet, muss aber erst einmal lernen, wie das geht.

Drei Basiskompetenzen sind dafür entscheidend:

  • Technologiekompetenz auf allen Ebenen: Unternehmen müssen die KI-Tauglichkeit ihrer Strategien überprüfen. Viele Geschäftsmodelle haben in ihrer aktuellen Form keine Zukunft mehr.
  • Veränderungsbereitschaft und Fähigkeit zur Steuerung von Change-Prozessen: Es reicht nicht, Mitarbeitende mit Upskilling-Programmen zu versorgen. Wer die Welle reiten will, muss den Menschen die Chance geben, sich anhand eigener Entwicklungsziele selbst weiterzuentwickeln, im eigenen Pace, in die selbstgewählte Richtung.
  • Offenheit und Lernfähigkeit: Und genau hier kommt die Personalisierung des Lernens ins Spiel. Menschen müssen dort abgeholt werden, wo sie stehen. Das muss mit variablen Formaten in einer personalisierten Lernreise erfolgen, die multimodulare Lernangebote macht: Der eine sieht sich ein Spielszene an, der nächsten geht eine Checkliste durch, wieder ein anderer übt interaktiv mit einem Rollenspiel. Nur so können neue Kompetenzen erworben und erfolgreich im Unternehmensalltag umgesetzt werden.

Ein Umfeld des Enablements bedeutet, dass Unternehmen gezielt Rahmenbedingungen schaffen, in denen Mitarbeitende ihre Kompetenzen weiterentwickeln können. Moderne Lernformate, unterstützt durch KI, sind dafür ein zentraler Baustein.

Bildquelle / Lizenz Aufmacher: Foto von Siora Photography auf Unsplash

„Mit KI starten und nicht nur darüber reden“

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Künstliche Intelligenz ist das Thema bei den Unternehmen. Gleichzeitig nehmen Experten wie Deborah von Scheliha, Director Head of Marketing Central Europe (CE) bei Red hat, eine starke Diskrepanz wahr: Viele Unternehmen sind nach wie vor im Proof of Concept. Dabei gibt es kaum einen Trend mit größeren Auswirkungen auf die Arbeitswelt als künstliche Intelligenz.

Das Red Hat Summit Connect stand ganz unter dem Zeichen von KI – mit sehr beeindruckenden Beispielen. Wenn du dir, sagen wir, den Beruf des Marketingverantwortlichen eines Unternehmens in zwei bis drei Jahren vorstellst, wie könnte so ein Tag KI-gestützt aussehen?
Die Entwicklung rund um KI ist extrem dynamisch, derzeit kommen fast alle sechs Monate Neuerungen auf den Markt. Folglich ist es extrem schwierig, heute eine Prognose für zwei oder sogar drei Jahre abzugeben. Was in den letzten zwei Jahren im KI-Bereich passiert ist, hat aber fundamentale Verbesserungen gebracht. Auch im Marketing gibt es nun völlig neue Möglichkeiten, die aber in vielen Unternehmen noch nicht genutzt werden.

Schaut man in die Zukunft, werden wir eine stärkere Verknüpfung von Field Marketing, CRM und Marketing Automation sehen. Mit KI-gestützten Tools und KI-Agenten wird dabei das Management von Kundenbeziehungen deutlich effizienter. Das bedeutet, das Thema Personalisierung von Inhalten wird zukünftig noch spezifischer auf den einzelnen Kunden oder Interessenten abgestimmt sein können, da es mithilfe von KI möglich ist, das Verhalten besser zu analysieren und die nächsten Schritte besser zu prognostizieren und zu operationalisieren. Die KI-Agenten werden zum Beispiel eine bessere und automatische Aggregation des Footprints von Kunden mit Infos aus weiteren Unternehmenssystemen ermöglichen. Der Agent ermittelt beispielsweise, welche Inhalte ein Kunde konsumiert hat. Auf dieser Basis empfiehlt der KI-Agent in Zukunft nicht nur das nächste Asset, sondern ist sogar in der Lage, ein entsprechendes Asset auf das individuelle Kundenbedürfnis zu generieren beziehungsweise anzupassen – zum Beispiel auf eine bestimmte Industrie.

Vielen Unternehmen sind bei KI noch in der Proof of Concept-Phase. Deborah von Scheliha rät dazu, die Sichtweise zu ändern und weniger auf das zu schauen, was schiefgehen könnte, sondern auf die Möglichkeiten in der Zukunft.

Ganz allgemein wird die KI den Marketeer in den nächsten Jahren von generischen, operativen Tätigkeiten entlasten. Die Marketingverantwortlichen werden so besser am spezifischen Bedarf des Kunden arbeiten und auch verstärkt strategische Aufgaben übernehmen können sowie in der Lage sein, datengetriebene Entscheidungen zu treffen.

Wenn ich jetzt meine Fantasie spielen lassen soll, wie so ein Tag in zwei Jahren aussehen könnte, dann würde ich sagen, dass ich morgens bei meinem ersten Kaffee eine KI-gestützte Morgen-Analyse anschaue, die die wichtigsten Trends, empfohlene Maßnahmen sowie Themen und Anomalien enthält, sodass ich auf dieser Basis meine Prioritäten für den Tag festlege. Später am Tag werden mein Team und ich auf Basis von Predictive Analytics und KI-gestützter Marktforschung unsere Kampagnenplanung für die nächsten Wochen und Monate optimieren und entwickeln.

Was davon lässt sich heute schon umsetzen?
KI wird im Marketing-Bereich schon länger genutzt wie das Beispiel Marketing Automation zeigt. Wird etwa ein Event mit einem bestimmten Kundenprofil geplant, kann KI auf Basis aller verfügbaren Daten bis hin zum Einladungsschreiben den relevanten Input liefern. Die Frage, die sich daher eher stellt, lautet: Wie groß ist die Bereitschaft der Unternehmen, das, was heute schon möglich ist, auch zu nutzen, indem es hierfür eine Strategie gibt, die bereits verfügbaren Tools sinnvoll zu kombinieren? Hier besteht vielfach noch Handlungsbedarf.

Wie beschreibst du eure Rolle bei diesen Trends?
Zu unseren Zielen gehört es, eine IT-Infrastruktur für eine offene, individualisierbare, sichere und unabhängige Nutzung von KI bereitzustellen. Wir sind davon überzeugt, dass die Zukunft von KI in Open Source liegt. Die Open-Source-Prinzipien sind auch die Voraussetzung für die Demokratisierung von KI und die Vermeidung einer Abhängigkeit von den großen KI-Playern. Darüber hinaus sehen wir auch einen Trend weg von großen hin zu kleinen fachspezifischen KI-Modellen, gewissermaßen „unternehmenseigene ChatGPTs“. Will ein Unternehmen einen Vendor-Lock-in vermeiden, mit KI-Innovationen Schritt halten und eigene Use Cases umsetzen, kommt Red Hat ins Spiel, und zwar mit einer flexiblen Plattform, die auf Open Source basiert.

Deiner Erfahrung nach: Wird Künstliche Intelligenz hoch genug gewichtet oder drohen Unternehmen in Deutschland, wiederholt den Anschluss zu verpassen?
Überspitzt könnte man sagen: Alle reden von KI, aber kaum jemand setzt sie ein. Viele Unternehmen befinden sich derzeit in der Proof-of-Concept-Phase, sind aber vom Produktivbetrieb noch weit entfernt. Zudem wird in Deutschland oft eher thematisiert, was schiefgehen kann, anstatt die Chancen zu sehen. In meinen Augen ist es ganz wichtig, mit KI zu starten und nicht nur darüber zu reden. Den Mitarbeitenden müssen die Möglichkeiten von KI für einen gewinnbringenden Einsatz aufgezeigt werden – auch unter Berücksichtigung der damit verbundenen Herausforderungen und potenziellen Gefahren. Ich ermuntere meine Kolleginnen und Kollegen, mit KI zu „spielen“, natürlich im Einklang mit den Unternehmensregeln. Aber da fängt das Problem häufig schon an – nämlich, dass viele Unternehmen von vornherein das „Spielen“ und „Vertrautmachen“ mit KI untersagen, aus Sorge, dass etwas schiefgehen könnte. Hier muss mehr Wissen statt Angst die Entscheidungsgrundlage für Unternehmen sein.

Auf jeden Fall darf der KI-Innovationsschub nicht verpasst werden, damit Unternehmen im Wettbewerb nicht ins Hintertreffen geraten. KI ist nicht mehr wegzudenken. Ignorieren Unternehmen diese Entwicklung, kann es sein, dass die Mitarbeitenden auf eigene Faust KI nutzen und so eine sicherheitskritische Schatten-IT entsteht. Unternehmen müssen jetzt starten, in KI-Tools investieren und Mitarbeiter kontinuierlich trainieren. Aufgrund der dynamischen Entwicklung – auch im Marketing – kann hier beispielsweise jemand, der zwei Jahre aus dem Job weg ist, sehr schnell den Anschluss verlieren.

Die Veränderungen innerhalb der Arbeitswelt durch KI können uns massiv nach vorne bringen und einen Produktivitätsschub verleihen. Welche, nennen wir sie „Future Skills“, brauchen Unternehmen dafür und wie könnt ihr und eure Partner dabei helfen?
Die Hauptaufgabe für Unternehmen liegt darin, bei den Mitarbeitenden das Interesse für KI zu wecken und ein grundlegendes Know-how für die Funktionsweise von KI aufzubauen. Ein IT-Basiswissen ist dafür zwar erforderlich, aber Mitarbeiter müssen nicht zur Programmiererin oder zum Programmierer werden. Auch für den Marketeer heißt das also, dass er oder sie ein KI-Grundverständnis haben muss. In meinen Augen ist ein weiterer Punkt besonders wichtig: Das C-Level muss die Grundlage für die schnelle KI-Implementierung und die sichere, flexible Nutzung von KI-Anwendungen schaffen. Dabei sollten auch Themen wie KI und Leadership oder KI und Ethik angegangen werden. Schließlich bedeutet die KI-Integration immer eine fundamentale Veränderung. Zum einen wird eine neue Innovationskultur etabliert, die alle Mitarbeitenden und ihre Arbeitsprozesse betrifft. Zum anderen muss bei der Entwicklung und Anwendung von KI-Modellen immer auch die Einhaltung ethischer Grundprinzipien gewährleistet sein.

Eines ist klar: Künftig wird kein Weg an KI vorbeiführen und Unternehmen werden ihre Wettbewerbsfähigkeit nur behalten, wenn sie auf KI setzen. Mein Appell lautet deshalb: Unternehmen sollten schnell in die richtige Infrastruktur investieren und bezogen auf das Marketing den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern KI-gestützte Tools zur Verfügung stellen. Red Hat und seine Partner können Unternehmen hierbei unterstützen, indem sie eine agile, flexible IT-Architektur für die effiziente und risikolose Nutzung von KI bereitstellen.

Hybride Intelligenz: KI und Mensch gemeinsam

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Die Zukunft gehört denen, die KI zu nutzen wissen. Und auch um die Art und Weise wissen, wie KI die Ergebnisse seiner Arbeit erzeugt, sprich Menschen, die KI erfolgreich als Werkzeug zu nutzen wissen. Wir haben uns dazu mit André Heinz von Celonis unterhalten. Das Unternehmen spielt auf Augenhöhe mit den Technologieführern im Bereich der Datenauswertung und künstlicher Intelligenz.

André Heinz: „Trotz allen Hypes ist klar, dass KI viele Arbeitsbereiche und Tätigkeitsfelder grundlegend verändert.“

Die KI als „Superassistent“ – wie könnte ein KI-gestützter Arbeitsplatz z.B. des Marketingverantwortlichen oder eines Software-Entwicklers im Jahr 2030 aussehen?

Angesichts der Geschwindigkeit, mit der sich KI-Technologien entwickeln, halte ich einen Zeithorizont von fünf Jahren für eine Prognose für gewagt. Trotz allen Hypes um KI ist jedoch klar, dass diese Art der Technologie viele Arbeitsbereiche und Tätigkeitsfelder grundlegend verändert. Das fängt bei kleinen Dingen wie der intelligenten Automatisierung wiederkehrender Aufgaben an, z. B. bei der Kalenderorganisation, der Sortierung von E-Mails oder bei Reportings, und reicht bis zur Steuerung ganzer Unternehmen, ihrer Lieferketten etc.

Wenn wir uns den Arbeitsbereich eines Marketing-Verantwortlichen ansehen, erkennen wir verschiedene Einsatzmöglichkeiten für KI. Dazu gehört z. B., dass Unternehmen ihre Zielgruppen mithilfe der Technologie datenbasiert individualisiert ansprechen können. Zudem lassen sich damit schnell neue Inhalte erstellen. Aber Vorsicht: Nur, weil ich mit KI Inhalte viel schneller generieren kann, wäre es unsinnig, die Zielgruppen auch mit viel mehr E-Mails zu bombardieren!

Wenn wir uns als weiteres Beispiel das tägliche Betätigungsfeld eines Software-Entwicklers anschauen, liegt ein möglicher Einsatzbereich in der Automatisierung der Code-Entwicklung. Bereits heute steigt die Produktivität von Entwicklern durch KI drastisch, da sie von stupiden Routinetätigkeiten entlastet werden.

Vieles wird zudem auf hybride Intelligenz hinauslaufen, also auf das Zusammenspiel von menschlicher und künstlicher Intelligenz. Die KI kann Menschen in vielen Bereichen enorm unterstützen, aber die menschliche Intelligenz bleibt weiterhin gefragt, insbesondere bei komplexen Themen. KI macht vieles einfacher und schneller, aber sie ist kein Allheilmittel. Und schließlich ist bei allen Chancen eine gesunde Skepsis gegenüber den mit KI ermittelten Ergebnissen immer hilfreich, denn Halluzinationen – also überzeugend formulierte Ergebnisse, die aber objektiv betrachtet falsch sind – sind speziell in geschäftskritischen Bereichen inakzeptabel.

Welche Ihrer Beispiele werden wohl am schnellsten Einzug halten?

Viele der beschriebenen Anwendungsbeispiele werden in der Realität gerade schon getestet oder wurden bereits eingeführt, z. B. nutzen viele Entwickler KI-Tools bei der Software-Entwicklung („Companion Coding“). Auch bei der Generierung von Texten und Bildern sowie bei der Erledigung repetitiver Aufgaben kommen an vielen Stellen schon KI-gestützte Tools zum Einsatz. Vieles davon geschieht aber „unsichtbar“ im Hintergrund, sodass für Außenstehende gar nicht ersichtlich ist, dass KI im Spiel war.

Aktuell hat man das Gefühl, dass im Monatstakt neue Umbrüche folgen – die Geschwindigkeit ist aktuell sehr hoch. Wie behält man als junger Mensch da die Orientierung? Welche Entwicklungen sind wirkliche Treiber?   

Ganz wichtig ist es, neugierig zu sein und sich mit der Thematik zu befassen, z. B. indem man Tools wie Chat GPT ausprobiert und sich damit auseinandersetzt. Es geht darum, ein grundlegendes Verständnis dafür zu entwickeln. Dies gilt prinzipiell für alle Altersgruppen. Der bereits stattfindende Wandel durch KI wird kontinuierlich Veränderungen mit sich bringen, was auch entsprechende Anforderungen an Unternehmen und Führungskräfte zur Folge hat: Faktisch bedeutet dies, dass sich Firmen in einem dauerhaften Change-Management-Prozess befinden, bei dem sie ihre Mitarbeitenden einbinden und mitnehmen müssen. Doch auch die Anforderungen an die Beschäftigten verändern sich, denn der erfolgreiche KI-Einsatz erfordert eine Bereitschaft, zu lernen und sich weiterzuentwickeln.

Eine Schlussfolgerung könnte sein, dass gerade junge Menschen „KI-Kompetenzen“ aufbauen müssen – unabhängig vom gewählten Beruf. Wie geht man da am besten vor?

Wie bereits beschrieben, kommt es darauf an, sich für das Thema zu öffnen und sich aktiv damit zu beschäftigen. Die Bereitschaft zum lebenslangen Lernen ist für alle Altersgruppen entscheidend. Hilfreich ist dabei, dass viele Tools und Inhalte kostenlos zur Verfügung stehen. Da gibt es online viele Angebote – so z. B. auch die Celonis Academy für Process Mining. Auch Praktika und Werkstudentenstellen bieten eine hervorragende Gelegenheit, neue Skills aufzubauen und wertvolle Erfahrungen zu sammeln.

Was würden Sie aktuell Ihrem jüngeren Ich raten?

Sei neugierig, trau Dich, Dinge auszuprobieren und scheue Dich nicht, Fragen zu stellen.

About

André Heinz ist seit 2020 Chief People and Culture Officer bei Celonis. Dort berichtet er direkt an Bastian Nominacher, einen der drei Mitgründer des Unternehmens. Als Teil des Senior Leadership Teams ist er verantwortlich für die Recruitierung und Entwicklung von Spitzentalenten für Celonis. Eine entscheidende Rolle spielt Heinz außerdem bei der Umsetzung und Entwicklung des „Celonis Way“. Seine Aufgabe ist es, angesichts des rasanten Wachstums von Celonis die besondere Unternehmenskultur zu erhalten und zugleich weiterzuentwickeln.

KI im digitalen Marketing

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Insbesondere Newsletter- und E-Mail-Marketing haben sich im Bereich digitales Marketing schnell etabliert und sind mittlerweile unverzichtbare Bestandteile in der Marketingstrategie jedes Unternehmens. Der Anbieter rapidmail ist ein 2008 in Freiburg gegründetes SaaS-Unternehmen im Bereich E-Mail-Marketing und Marketing-Automation. Die Vision ist es, Unternehmen jeder Größe in einer schnelllebigen digitalen Welt dabei zu helfen, weiterhin erfolgreich zu sein. Daran arbeiten an zwei Standorten in Berlin und Freiburg mittlerweile knapp 50 Teammitglieder. 2021 Teil der deutsch-französischen Positive Group geworden, kann das Unternehmen so nicht nur im deutschsprachigen, sondern auch im französischen und italienischen Markt wachsen.

An KI als Wachstumstreiber kommt aktuell kein Unternehmen vorbei – auch nicht im digitalen Marketing. Wie rapidmail sich in dem Bereich weiterentwickeln wird und welche Leute sie dafür brauchen, darüber haben wir mit Sven Kummer, einem der beiden Geschäftsführer, gesprochen.

Sven, alles redet im Moment von KI. Wie denkt ihr als datengetriebenes Unternehmen darüber?
Wir wollen mit rapidmail Menschen und Unternehmen dazu befähigen, in einer immer digitaler werdenden Welt weiterhin erfolgreich zu sein. Deshalb sind wir grundsätzlich sehr technologieoffen und begreifen KI als ein in bestimmten Bereichen hilfreiches Werkzeug.  Ich sehe es also schon auch als Teil meiner unternehmerischen Verantwortung, sich diesem Wandel nicht zu verschließen. Schließlich hat sich auch schon bei früheren technologischen Revolutionen gezeigt, dass Unternehmen, die sich dem Wandel aus Angst vor Veränderung verschlossen haben, irgendwann nicht mehr wettbewerbsfähig waren. Ganz unabhängig vom Thema KI geht es für Unternehmen meiner Meinung nach darum, nicht jedem Hype einfach hinterherzurennen und dabei den Fokus zu verlieren. Wichtiger ist, Chancen zu erkennen, die einen selbst als Unternehmen und auch die Kunden wirklich weiterbringen, und diese dann strategisch klug zu nutzen. Es wird also für rapidmail auch in Zukunft darum gehen, die Potenziale von KI zu nutzen, ohne dabei die Kontrolle aus der Hand zu geben und sich in seinen Entscheidungen nicht treiben zu lassen. 

An zwei jeweils sehr zentral gelegenen Standorten in Berlin und Freiburg arbeiten mittlerweile knapp 50 Teammitglieder für rapidmail.

Wie wird KI eure Lösungen und auch euch als Unternehmen konkret verändern?
Schon heute nutzen wir täglich KI in verschiedenen Kontexten. Bei Teammeetings aktivieren wir etwa regelmäßig den AI Companion von Zoom, um automatisch Protokolle erstellen zu lassen, was wirklich sehr gut funktioniert. Unser Entwicklungsteam lässt sich beim Schreiben von Code ebenfalls von KI unterstützen. Auf Grundlage der ersten Eingaben wird automatisch ein Quelltext vorgeschlagen, der angenommen, angepasst oder verworfen werden kann. Auch in den Bereichen Grafik und Design, etwa bei der Bildbearbeitung, gibt es bereits gute Lösungen, die Zeit sparen und eine echte Hilfe sind. Überall dort, wo sie uns repetitive Arbeit abnimmt und unsere Prozesse effizienter macht, ist KI ein sehr sinnvolles Tool. Es schafft freie Kapazitäten für die Arbeit, die sich auch auf lange Sicht nicht durch KI ersetzen lässt. Dabei meine ich etwa den Bereich der strategischen Weiterentwicklung eines Unternehmens, kreative Prozesse wie das Erstellen von zielgruppengenauem Content oder die interne und externe Kommunikation.

Mit Blick auf unsere Newsletter-Software kommt KI ebenfalls bereits zum Einsatz, beispielsweise bei der automatisierten Erstellung thematischer Versandpläne auf Grundlage weniger Stichworte. Ich denke, dass KI auch bei der Auswertung des Empfängerverhaltens hilfreich sein wird, wir also erhobene Daten wie Klick- und Öffnungsraten an die KI zurückspielen könnten. Erzielt eine bestimmte Art von Betreffzeile beispielsweise eine überdurchschnittlich hohe Öffnungsrate, merkt sich die KI das. So lassen sich die automatisch generierten Ergebnisse von lernenden Systemen mittel- und langfristig immer weiter verbessern. Das wiederum führt zu einer deutlich verbesserten E-Mail-Marketing-Erfahrung für unsere Kunden, denen wir in Zukunft immer mehr Arbeit abnehmen möchten. Dass Newsletter irgendwann vielleicht sogar komplett von KI erstellt werden können, ist finde ich ein interessantes Gedankenspiel. Stand heute sind wir davon schon noch ein gutes Stück entfernt. Trotzdem gelingt es uns, E-Mail-Marketing insgesamt immer besser auf die Bedürfnisse und das Nutzungsverhalten der jeweiligen Zielgruppen zuzuschneiden.

Wenn du auf die Anfänge von rapidmail zurückblickst, was würdest du in diesem Zusammenhang deinem jüngeren Ich raten?
Ich würde meinem jüngeren Ich raten, Entscheidungen gerade in der Anfangsphase schneller zu treffen, ohne zu sehr die Konsequenzen zu „zerdenken“. Natürlich ist der Grat zwischen notwendigem Risiko und zu schnell getroffenen Entscheidungen oft schmal. Aber gerade Aspekte wie Agilität, Anpassungsfähigkeit und Mut zur Innovation sind in meinen Augen ganz entscheidende Stärken, die rapidmail zu einem erfolgreichen und im Markt etablierten Unternehmen gemacht haben. Was ich aus der Rückschau ebenfalls mitgenommen habe: Nicht zu viel auf andere Meinungen hören, sondern auf das eigene Bauchgefühl vertrauen. Damit lag ich meistens richtig.
Eine Entscheidung würde ich mit der Erfahrung von heute definitiv früher treffen, und zwar, mir die Führung des Unternehmens zu teilen. Ein Unternehmen zu zweit zu leiten, nicht die alleinige Gesamtverantwortung tragen zu müssen und bestimmte Entscheidungen ganz eng abstimmen zu können, nimmt viel Druck. Deshalb ist es zwar noch lange nicht entspannt, aber ich könnte mir die Führung von rapidmail heute ohne Steffen als weiteren Geschäftsführer gar nicht mehr vorstellen. Da wäre ich rückblickend gerne früher darauf gekommen!

Steffen Müllers und Sven Kummer führen rapidmail seit Jahren gemeinsam und sehr erfolgreich.

rapidmail ist seit 2021 Teil der Positive Group. Was bedeutet das für die weitere Entwicklung des Unternehmens?
Als eigenständiges Unternehmen bzw. eigener Brand innerhalb einer größeren Unternehmensgruppe verankert zu sein bietet viele Vorteile. Neben dem größeren finanziellen Gestaltungsspielraum profitieren wir als Unternehmen natürlich enorm von der Expertise anderer Unternehmen der Gruppe, dem engen Austausch und der standort- sowie länderübergreifenden Zusammenarbeit. Nachdem wir über die vergangenen 15 Jahre vor allem im deutschsprachigen Raum kontinuierlich gewachsen sind, haben wir jetzt die Möglichkeit, auch in anderen Märkten wie beispielsweise Frankreich oder Italien zu wachsen und als Unternehmen internationaler zu agieren als bisher. Um den eingangs geäußerten Gedanken nochmal aufzugreifen: Es geht mir als Unternehmer immer darum, mit gegenwärtigen Entscheidungen die Weichen für die Zukunft zu stellen. Wir haben ein tolles Team an unseren beiden Standorten in Berlin und Freiburg, die mit viel Eigenverantwortung neue Ideen entwickeln und offen für Veränderungen sind. Deshalb werden die nächsten Jahre sicherlich genauso spannend wie die vergangenen 15 Jahre!

So ist Dein Job vor KI sicher

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KI wird in den kommenden Jahren die Jobwelt umgestalten. So werden etliche Berufsbilder zum Ende des Jahrzehnts nicht mehr existieren – es werden aber auch Millionen neuer Jobs entstehen.

Laut dem CEO von Cost Plus Drugs – mehrfacher Milliardär und Entrepreneur – müssten Menschen, die „die ganze Zeit nur mit „Ja“ oder „Nein“ in ihrem Job antworten würden“, richtig Angst vor KI haben. Wer aber – und das haben wir hier schon lange postuliert – in seinem Beruf nachdenken müsse, der sei vor KI sicher, sagte er laut einem t3n-Bericht und dem Podcast The Weekly Show mit John Stewart.

Was bedeutet das in der Praxis?

Zunächst mal kann man jungen Menschen nur den einen Rat geben: Gestaltet Eure Arbeitswelt mit! Macht Euch unentbehrlich in euren Teams und geht die Extrameile.
KI bleibt auf absehbare Zeit auf dem Niveau eines Trainees. Und zwar ein sehr hoch motivierter und sehr schneller Trainee, der teilweise sehr gute und direkt einsetzbare Ergebnisse erzeugt. Der aber auch Kontrolle und Überwachung braucht.

Daraus folgt Ratschlag Nummer 2: Baut Fachwissen auf. Auch Cuban sagte das in dem Interview und dem Bericht: Man kann davon ausgehen, dass KI nicht alles weiß und „man braucht jemanden, der die Antworten überprüft und Korrekturen vornimmt.“ Fachwissen bedeutet nicht, KI-Code zu schreiben, sondern Fachwissen um die Antworten und Ergebnisse der KI beurteilen zu können. Es gilt also, eine sehr schnelle Lernkurve hinzulegen.
Insbesondere junge Menschen haben in der Regel den Vorteil, noch im Lernen geübt zu sein.

Daraus folgt dann auch gleich Ratschlag Nummer 3: Der Erfolg im Umgang mit KI hängt davon ab, wie gut KI im Unternehmen implementiert wird. Hier sollten also insbesondere junge Menschen aus reinem Eigeninteresse auf eine schnelle und gute Umsetzung und Implementierung pochen. Sie sind es, die „vor den Wettbewerb“ mit diesen Tools kommen müssen. KI kann als ein sehr guter Zuarbeiter dienen – sind die eigenen Ergebnisse aber deutlich wertvoller als das, was ein LLM liefert, ist Dein Job sicher. Und das kannst Du sicherstellen, indem Du in der Tiefe Wissen aufbaust. Gleichzeitig gewinnst Du dadurch Sicherheit. So ist Dein Job vor KI sicher – und bleibt es auf Dauer.

Welche Workflows fallen der KI zum Opfer?

Sichtbar sind Auswirkungen von KI auf Jobs dennoch jetzt schon: automatisierte Tätigkeiten in verschiedenen Branchen werden gerne jetzt schon ausgelagert. Beim Schreiben von Code setzen viele Unternehmen voll auf die Fähigkeiten von KI. Marketingabteilungen lassen sich Konzepte challengen und Selbstständige profitieren am meisten: sie gewinnen einen kostenfreien Kollegen, der sehr gut formulieren kann – wenn der Prompt stimmt. Und den kann nur der- oder diejenige stimmig formulieren, die über entsprechendes Fachwissen verfügt.

Grundsätzlich gilt: je gleichförmiger und je besser zu beschreiben ein Workflow ist, desto besser kann er ersetzt werden. Das gilt zum Beispiel für die Buchhaltung, für Rechts- und Steuerkanzleien. Damit einher geht unabdingbar ein Wandel in den betroffenen Betrieben: Sie müssen von „ausführenden Unternehmen“ zu Technologieunternehmen werden, die den Wandel vorantreiben. Dazu müssen die Mitarbeitenden in den Unternehmen den Wandel adaptieren, wollen, und schließlich selbst der Wandel sein.

Bildquelle / Lizenz Aufmacher: Foto von The Jopwell Collection auf Unsplash

Schönheitsanalyse per KI: Tatort-Kommissare im Vergleich

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Die attraktivsten Kommissare im Ruhestand ermittelten in Erfurt. Das hat die Informationsplattform Betrugstest.com herausgefunden. Dafür wurden alle ehemaligen Gesetzeshüter der ARD-Kultserie „Tatort” mithilfe einer speziellen KI bewertet und verglichen. Ergebnis:  Henry Funck ist der attraktivste Ermittler außer Dienst. Horst Schimanski liegt überraschend weit hinten.

Spieglein, Spieglein an der Wand, wer ist der schönste Kommissar im Ruhestand?

Henry Funck heißt er! Der von Friedrich Mücke verkörperte Beamte legte in Erfurt Verbrechern das Handwerk und ist mit einem Durchschnittswert von 8,19 von maximal 10 möglichen Punkten der schönste Kommissar des ehemaligen Tatort-Teams. Damit liegt er hinter dem Sieger der aktuell attraktivsten Ermittler Adam Schürk (8,72 Punkte). Im Ranking folgt knapp Nora Dalay aus Dortmund mit einem Wert von 8,17. Tobias von Sachsen ermittelte zwar nur in zwei Fällen, schaffte es aber dennoch mit 8,09 Punkten auf Platz drei. 

Die undankbare Holzmedaille erhält Johanna Grewel, Kommissarin und Kollegin des Erstplatzierten Funck. Sie erhält im Schnitt 8,08 Punkte. Die von Sibel Kekilli dargestellte Kriminalistin Sara Brandt löste insgesamt 14 Fälle an der Kieler Förde und komplettiert hier mit 7,76 Punkten die Top-Fünf. Der Attraktivitätsdurchschnitt der ehemaligen Kommissare außer Dienst liegt bei 5,91 Punkten. Weit darunter liegen unter anderem Christian Thanner, Willi Kreutzer und Franz Gerber. Die Kriminalbeamten aus Duisburg, Essen und Baden-Baden schneiden im Ranking mit Werten von 4,68, 4,72 und 4,752 am schlechtesten ab. 

Ermittler in Erfurt haben die Nase vorn

Die attraktivsten Kriminalbeamten kommen aus Erfurt. Mit dem Spitzenreiter Henry Funck und seinen Kollegen Johanna Grewel und Maik Schaffert katapultiert sich die thüringische Hauptstadt mit 7,79 Schönheitspunkten nach ganz vorn. Die Münster und Dortmunder Kommissare folgen mit 7,64 und 7,23 Punkten und komplettieren damit das Podest. Auf Platz vier und fünf finden sich Hannover und Kiel ein, mit jeweils 6,65 und 6,63 Punkten.

Aktuelle Kommissare sind attraktiver als ihre Kollegen außer Dienst

Vergleicht man die Kommissare außer Dienst mit den Aktiven, so stellt sich heraus, dass inzwischen die attraktiveren Gesetzeshüter im deutschen Fernsehen Fälle lösen. Ehemalige Ermittler bringen einen Durchschnitt von 5,91 Punkte auf die Skala, die noch Aktiven 6,67. Bei genauerer Betrachtung der Geschlechter, stellt sich heraus, dass die weiblichen Kriminalistinnen im Attraktivitätsranking erneut vor ihren Kollegen liegen. Mit einer Wertung von 6,85 erlangen die Ermittlerinnen über einen Punkt mehr.

Alle Ergebnisse gibt es hier

https://www.betrugstest.com/magazin/die-attraktivsten-tatort-kommissare-adam-schuerk-ist-der-schoenste.html

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KI braucht den Menschen

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Hohe Erwartungen, große Bedenken: Wieso erfolgreicher KI-Einsatz das Zusammenspiel von Technologie und menschlichen Fähigkeiten braucht

Eine neue Studie zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) in der Arbeitswelt zeigt: Entscheider:innen erhoffen sich Großes von der Technologie – ob die Umsetzung gelingt, hängt aber auch von menschlichen Fähigkeiten und der Unternehmenskultur ab.  Um das meiste aus KI-Anwendungen herauszuholen, brauchen Firmen das richtige Personal. Nat Natarajan ist Chief Product and Strategy Officer bei G-P und geht in seinem Beitrag der Frage nach dem Zusammenspiel von KI und Mensch nach.

So wie Menschen bei „Tempo“ an Papiertaschentücher und bei „Tesa-Film“ an transparentes Klebeband denken, ist der Name „ChatGPT“ für viele zum Inbegriff innovativer KI-Anwendungen geworden. Dabei repräsentiert das bekannte Tool der US-Firma OpenAI nur einen Bruchteil der Möglichkeiten, die das Leistungsspektrum von KI umfasst.

Der technologische Fortschritt in diesem Bereich entwickelt sich rasant. Mittlerweile ist es auch an der Zeit für Arbeitgeber, die Potenziale der Technologie hinsichtlich Unternehmenswachstum, Talentmanagement und HR-Prozessen auszuloten. Neue Generationen mit kühneren Ansichten und einem weltoffenen Mindset treten in den Arbeitsmarkt ein. Sie sind besonders empfänglich für die Veränderungen, die KI für die Arbeitswelt bringen könnte. Wir nennen diese Kohorte von Arbeitnehmer:innen daher die Gen Global. Sie stellen neue Anforderungen an ihr berufliches Wachstum, ihre persönlichen Entwicklungsmöglichkeiten und an die Flexibilität bezüglich Arbeitszeit und -ort. Und die meisten von ihnen glauben fest daran, dass der technologische Fortschritt ihnen helfen wird, diese Wünsche zu erfüllen.

Studie zeigt: Große Erwartungen an KI, aber auch große Bedenken

In der kürzlich veröffentlichten Studie AI at Work: Unlocking Global Opportunities report geht G-P der Frage nach, wie und wo KI Wachstum und Beschäftigungsverhältnisse von Unternehmen auf globaler Ebene beeinflussen wird. Dafür hat der Marktführer in der globalen HR-Branche 1.500 Geschäftsentscheider:innen in Großbritannien, den USA und Kanada befragt. Zu den zentralen Erkenntnissen gehört, dass acht von zehn Unternehmen bereits ein eigenes KI-Programm etabliert haben und 84 % planen, in den nächsten zwölf Monaten in die Technologie zu investieren. Groß scheint aber auch die Unsicherheit: Fast alle Befragten (97 %) geben an, Bedenken bezüglich der eigenen KI-Pläne oder -Ziele zu haben.

Nat (Rajesh) Natarajan wirbt dafür, interne Themenexpert:innen zu ernennen, die übergreifend den Einsatz von KI begleiten.

Für zwei Drittel stellen negative finanzielle Konsequenzen einer falschen KI-Nutzung die größte Sorge dar. 62 % befürchten außerdem, sie könnten KI-Anwendungen überstürzt implementieren, bevor die dafür notwendigen Ressourcen und Strategien verbindlich festgelegt sind. Fehlendes Personal ist ein weiterer Grund, der die erfolgreiche Umsetzung von KI-Programmen in Gefahr bringt: Nur zwei Prozent der Entscheider:innen sind der Ansicht, ihre Firma sei personell hinreichend aufgestellt, um KI-Anwendungen erfolgreich einzuführen und zu managen. Dennoch geben 60 % an, ihr Unternehmen stecke mehr Budget in die Implementierung und Weiterentwicklung von KI-Technologien als in die Gewinnung und Bindung von Mitarbeitenden.

Technologie braucht Anwendungskompetenz

Allein die technologischen Investments zu priorisieren, ist jedoch fatal. Um einen produktiven Nutzen aus der KI zu ziehen, sollten Unternehmen also nicht nur in entsprechende Tools investieren – sondern auch in die Fähigkeiten bzw. Weiterbildung ihrer Belegschaft. Dass genau an dieser Stelle noch Bedarf besteht, unterstreichen die Studienergebnisse: So sagt jeder zweite Befragte, dass Zweifel und Bedenken auf Mitarbeiterseite die größte Hürde auf dem Weg zur erfolgreichen Implementierung von KI-Anwendungen darstellen. 44 % sehen mangelndes Wissen darüber, wie die Technologie zu nutzen ist, als größtes Hindernis an. Diese Hürden zu überwinden, erfordert ein strategisches Vorgehen inklusive sorgfältiger Planung, Risikomanagement, der Einbeziehung aller Beteiligten sowie eine kontinuierliche Überwachung und Bewertung.

Arbeitgeber müssen verstehen, dass es bei KI nicht darum geht, Menschen und ihre Arbeit überflüssig zu machen. Vielmehr hilft die Technologie, Aufgaben schneller und besser zu erledigen. Schulungen und Weiterbildungsmaßnahmen befähigen Mitarbeitende, die neuen Tools effizient einzusetzen. Auch die Erstellung von Nutzungsrichtlinien und die Ernennung interner Themenexpert:innen helfen, Teams angemessen auf die Einführung von KI vorzubereiten. Diese Maßnahmen tragen außerdem dazu bei, eine Kultur der Innovation in der Organisation zu fördern. Dies steigert zugleich die Attraktivität für potenzielle Arbeitnehmer:innen aus der Gen Global oder anderen, die gerne für ein fortschrittliches Unternehmen arbeiten möchten.

Über den Tellerrand: Fachkräfte im Ausland suchen

Nur 57 % der befragten Führungskräfte setzen die dargestellten Maßnahmen um, um Risiken bei der KI-Einführung zu vermeiden. Zudem stößt auch der Ansatz, Teams durch Re- und Upskilling-Maßnahmen auf den KI-Einsatz vorzubereiten, an Grenzen. Daher müssen Unternehmen auch externe Expert:innen suchen, um KI-Programme zu entwickeln und umzusetzen. Denn dafür braucht es interdisziplinäre Teams, bestehend aus Spezialist:innen für Data Science, Machine Learning und Software-Entwicklung – über das Domänenwissen hinaus.  Da diese Spezialist:innen nicht zwangsläufig auf dem hiesigen Arbeitsmarkt zu finden sind, müssen Entscheider:innen den Blick mitunter ins Ausland richten.

Denn während der Fachkräftemangel Deutschland fest im Griff hat, gibt es weltweit Expert:innen, die sich über internationale Karrierechancen freuen – gerade im MINT-Bereich. Dank der Flexibilität von Remote-Arbeitsmodellen können internationale Fachkräfte auch von ihrem Heimatland aus für deutsche Firmen tätig werden. So gibt es beispielsweise Technologie, die Arbeitgeber dabei unterstützt, Spezialist:innen unabhängig vom Standort zu finden und einzustellen. Das sogenannte Employer of Record (EOR)-Modell hilft Unternehmen dabei, Arbeitsbeziehungen in jedem Schritt zu unterstützen. Zentrale Besonderheit dabei ist, dass Unternehmen dafür keine lokale Niederlassung gründen müssen – was ihnen viel Zeit und Mühe beim Wachstum spart.

KI unterstützt länderübergreifendes Arbeiten

Die Befragten sind sich der Möglichkeiten, die KI für ihre Geschäftsentwicklung bietet, bewusst. Sie erkennen außerdem, dass die Technologie das Arbeiten im marktübergreifenden Kontext erleichtert. So sehen 40 % Vorteile darin, dass Chatbots Kund:innen und Partner:innen unmittelbar unterstützen, KI-Anwendungen die Zusammenarbeit erleichtern und KI das Management von Technologien und Tools zugunsten einer höheren IT-Sicherheit optimiert. Zusätzlich sagen jeweils 39 %, entsprechende Anwendungen verbessern das Talentmanagement und stellen Compliance sicher, indem marktspezifische Anforderungen und Regelungen erfüllt werden. Fast alle Entscheider:innen (96 %) glauben, das Unternehmen, die KI nutzen, um asynchrones Arbeiten über Ländergrenzen und Zeitzonen hinweg zu unterstützen, bald diejenigen abgehängt werden, die dies nicht tun.

Darüber hinaus lässt sich das EOR-Modell in Kombination mit KI-Unterstützung verbessern. Das kann sich vor allem mit Blick auf die Einhaltung von Compliance-Standards auszahlen, wenn Mitarbeitende in anderen Ländern eingestellt werden, und bei der Automatisierung gängiger HR-Prozesse.

Die Zukunft der KI

Da wir noch immer nur an der Oberfläche dessen kratzen, was KI in der globalen Arbeitswelt ermöglicht, wird es für Unternehmen umso wichtiger, von Anfang an strategisch vorzugehen. Teams durch geeignete Schulungsmaßnahmen vorzubereiten, eine Innovationskultur aufzubauen und Expert:innen mit dem erforderlichen Fachwissen einzustellen, sind Voraussetzungen dafür, die Technologie erfolgreich nutzen zu können.

Letztlich liegt die Zukunft der KI nicht allein in der Technik. Vielmehr müssen Unternehmen alle transformativen Elemente mitdenken, die nötig sind, um die Technologie effektiv einzubinden und gleichzeitig das Beste aus der menschlichen Arbeit herauszuholen. Nur so können sie nachhaltig wachsen.  

Über den Autor:

Nat (Rajesh) Natarajan ist Chief Product and Strategy Officer bei G-P, Pionier und Marktführer der globalen HR-Branche. Mit über 25 Jahren Erfahrung in Bereichen wie SaaS, Collaboration, Consumer Tech und FinTech verantwortet er bei G-P Strategie und Produktvision. Sein Fokus liegt auf der Bereitstellung innovativer SaaS-Lösungen über die G-P-Plattform und der Führung und Weiterentwicklung eines globalen Teams von Technologie-Expert:innen.

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„Wir müssen das Thema KI entmystifizieren“

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Künstliche Intelligenz ist wie jede Technologie: ein Werkzeug. Das gilt es, im Hinterkopf zu haben. Wir müssen Künstliche Intelligenz als wirkmächtiges Werkzeug verstehen – nicht als Magie. Oder wie Ute Riester, Sr. Manager Field Product Management bei Dell Technologies, sagt: KI gehört entmystifiziert.

Frau Riester, Sie beschäftigen sich mit den Trends und den Skills der Arbeitswelt von morgen. Welche Trends sind zu erwarten und welche Skills sollten Berufstätige in Zukunft beherrschen? Was würden Sie Berufseinsteigern raten?

Nichts ist so sicher wie der Wandel, das gilt auch für die Arbeitswelt. In Zukunft werden uns zum Beispiel immer mehr neue und intelligente Technologien begleiten. Und diese setzen natürlich ein entsprechendes Verständnis für den sach- und fachgerechten Umgang voraus. Darüber hinaus müssen wir lernen, stets kritisch zu bleiben, die mit technologischer Unterstützung erzielten Ergebnisse richtig zu lesen und zu bewerten und ihnen keinesfalls blind zu vertrauen. So gut und verblüffend akkurat digitale Helfer – wie beispielsweise KI-Assistenten – auch sein mögen, auf absehbare Zeit werden wir sie und deren Ergebnisse immer auch kritisch hinterfragen müssen.

Hinzu kommen natürlich traditionelle zwischenmenschliche Fähigkeiten, die immer wichtiger werden. Kommunikation, Empathie, Teamfähigkeit und soziale Kompetenz sind gerade in einer Welt, in der sich Kulturen, Fachbereiche und Betrachtungsweisen vermischen, unverzichtbar. Diese positive Entwicklung bietet mehr Chancen für alle, macht es aber auch notwendig, Konfliktmanagement zu beherrschen. Ein Schlüsselaspekt, den Berufstätige heute in einem sich ständig verändernden Umfeld verinnerlichen müssen, ist daher ganz klar die Flexibilität und die Fähigkeit, sich an neue Gegebenheiten und Anforderungen anzupassen. Nur wer in der Lage ist, sich auf neue Themen einzulassen und Schwierigkeiten zu überwinden, wer neugierig ist und auch mal unkonventionelle Wege geht, wird erfolgreich sein.

Nach Zukunftsforscher Stefan Tewes sind wir auf dem Weg zur technosozialen Arbeitswelt. Technologie und soziale Kompetenzen werden in diesem Konzept vereint. Was glauben Sie, wie Technologie die Arbeitswelt in den kommenden fünf Jahren verändert? 

„Viele Entscheidungen, die wir treffen, werden durch soziale Aspekte und empathische Faktoren beeinflusst. Wir müssen die technologischen Möglichkeiten nutzen, um uns ein ganzheitliches Bild zu machen“, fasst Ute Riester das Zusammenspiel von Technologie und menschlichen Werten der Arbeitswelt zusammen.

Wie schon gesagt: Neue Technologien werden uns enorm viele Möglichkeiten eröffnen, doch der richtige und konstruktive Umgang damit wird darüber entscheiden, ob sie auch positive Ergebnisse bringen. Ich vergleiche das gerne mit einem Hammer. Ich kann ihn im Baumarkt kaufen und er hilft mir, ein Bauprojekt fertigzustellen – oder ich kann ihn zweckentfremden und damit großen Schaden anrichten. Ähnlich verhält es sich mit der Technologie. Auch mit ihr kann ich großartige Ergebnisse erzielen oder sie als Werkzeug benutzen, um Unfug damit zu treiben. Gerade deshalb ist die soziale Komponente so wichtig. Viele Entscheidungen, die wir treffen, werden durch soziale Aspekte und empathische Faktoren beeinflusst. Erst die Verbindung von menschlicher und sozialer Kompetenz, gepaart mit sachlichen, technologiegestützten Informationen, führt zu einer ganzheitlichen Sichtweise. So sind wir in der Lage, Entscheidungen zu fällen, neue und bessere Wege zu gehen oder Dinge zum Besseren zu verändern.

Aktuell führt an Skills für KI kein Weg vorbei. Mitarbeitende müssen diese Werkzeuge beherrschen lernen. Wie nähert man sich dem notwendigen Wissen am besten? Welche Tools machen Mitarbeitenden in Zukunft die Arbeit einfacher?

Die kurze Antwort lautet: entmystifizieren, Lernangebote bereitstellen, offen diskutieren und bewährte Methoden für deren Einsatz etablieren.

Für mich ist der erste Schritt, das große Buzzword „KI“ zu entmystifizieren. Schließlich nutzen wir fast alle bereits künstliche Intelligenz in irgendeiner Form, wenn auch oft unbewusst. Wenn wir uns dem Thema in kleinen Schritten nähern, verliert es schnell seinen Schrecken, und Unklarheiten werden rasch beseitigt. Da KI immer wichtiger wird, müssen wir den Mitarbeitenden den sprichwörtlichen Elefanten im Raum zeigen und offen ansprechen, welche Chancen und Risiken sie mit sich bringt. Oft wird befürchtet, dass KI-Assistenten Mitarbeitende ersetzen, das ist jedoch nicht die Frage – entscheidend ist, dass KI einen Umbruch in der Art und Weise, wie wir in Zukunft arbeiten werden, auslöst. Für die Mitarbeitenden eröffnen sich so ganz neue Aufgabenbereiche. Intelligente Tools unterstützen uns dabei, schnelle Ergebnisse zu erzielen und zeitkritische oder zeitintensive Aufgaben schneller und fehlerfreier zu erledigen. Nur ein Beispiel: Eine Zusammenfassung des letzten Meetings in wenigen Sekunden? Reduziert auf die fünf wichtigsten Punkte? Genau das kann KI leisten, und das meine ich mit Assistenz. Aber auch hierbei kommt es auf den richtigen und sinnvollen Einsatz an, den Unternehmen ihren Teams in Schulungen und praktischen Lerneinheiten vermitteln müssen. Denn letztlich müssen die Mitarbeitenden selbst entscheiden können, was ihnen die Arbeit erleichtert und wie sie in ihrem Bereich, mit ihren Kompetenzen und ihrer Arbeitsweise am besten davon profitieren.

In vielen Unternehmen arbeiten drei Generationen mit ihren jeweils eigenen Wertvorstellungen und gelernten Arbeitsweisen. Kann Technologie so etwas wie ein Kommunikationsmittler zwischen den Generationen werden?

Ich glaube, dass unterschiedliche Charaktere und Hintergründe eher eine Chance als ein Risiko darstellen. Was wir bei Dell Technologies wirklich sehen ist, dass die gemeinsame Leidenschaft für ein Ziel oder ein Thema uns alle verbindet. Sie lässt uns an- und miteinander wachsen, wie es auch bei gemeinsamen Herausforderungen oft der Fall ist. Die technologischen Innovationen, die uns jetzt und auch in Zukunft noch erwarten, sind für uns alle ja gleichermaßen neu und aufregend. Ich bin deshalb überzeugt, dass sie uns einander näherbringen und verbinden werden. Technologie und soziale Kompetenz werden als integrative Kraft immer mehr zusammenwachsen – und damit auch die Kompetenzen und Schwerpunkte der verschiedenen Generationen von Mitarbeitenden.

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KI als Wegbereiter für die Zukunft

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Als Head of AI Academy beim appliedAI Institute for Europe stehen gemeinnützige Bildungsangebote für Dr. Paula González Avalos im Vordergrund. Mit ihrer Arbeit möchte sie Menschen den Zugang zur KI erleichtern und Lernhürden abbauen. Dabei legt sie besonderen Wert darauf, kreative und innovative Inhalte zur Wissensvermittlung rund um das Thema zu erstellen. Dr. González Avalos nutzt dazu verschiedene Ansätze wie Datenvisualisierung und Storytelling, um sicherzustellen, dass auch komplexe Informationen verständlich vermittelt werden. Dabei achtet sie besonders auf ethische Fragestellungen und den Abbau von Vorurteilen im Kontext von KI.

Was war die Intention, dass appliedAI Institute zu gründen? Wie helfen Sie jungen Menschen?

Das appliedAI Institute strebt vor allem danach, das europäische KI-Ökosystem zu stärken, insbesondere durch die Entwicklung vertrauenswürdiger Tools und die Befähigung von Professionals. Unser Ziel ist es, KI-Wissen zu fördern und Professionals mit hochwertigen und zugänglichen Bildungsangeboten zu helfen, KI zu verstehen und anzuwenden. Unser Angebot richtet sich an eine Vielzahl von Berufsgruppen, darunter Absolvent:innen Berufseinsteiger:innen, Berufstätige, Innovator:innen, die Start-ups gründen, sowie Manager:innen. Wir möchten Interessierten dabei helfen, sich sicher und effektiv in das komplexe Thema KI einzuarbeiten und gleichzeitig eine digitale und technologische Souveränität aufzubauen.

KI-Themen sind heute die gesamte Berufswelt relevant geworden, insbesondere seit der Einführung generativer KI-Tools. Da diese Tools die Arbeitseffizienz steigern, ist es entscheidend, dass ihre Nutzung für jeden verständlich ist. Wir legen großen Wert darauf, dass die Menschen nicht nur wissen, wie man diese Tools bedient, sondern auch verstehen, ob bzw. wie vertrauenswürdig sie sind –  zum Beispiel was mit den eingegebenen Daten geschieht.

Dr. Paula González Avalos: „Es ist faszinierend zu sehen, dass die meisten grundlegenden Methoden des Machine Learning auf einfachen mathematischen Tricks basieren, die clever eingesetzt werden.“

Derzeit arbeiten wir an einer Videoserie mit dem Titel „KI-Tools meistern: Generative KI für den Arbeitsalltag“ auf YouTube. Diese richtet sich insbesondere an junge Menschen, die es gewohnt sind, mithilfe von Videos zu lernen. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf dem Thema „Information Overload“ – obwohl es unzählige Ressourcen und Quellen gibt, stellt sich oft die Frage nach der Vertrauenswürdigkeit der Informationen. Mit unseren Inhalten möchten wir kuratierten Content bereitstellen, dem man vertrauen kann.

Darüber hinaus ist es mir persönlich ein Anliegen, dass Menschen verstehen, dass KI mehr als nur ChatGPT ist. Meiner Meinung nach sollte eine grundlegende Datenkompetenz und Fähigkeiten zur Datenanalyse zur Grundausbildung der heutigen jungen Generation gehören. Obwohl solche Inhalte teilweise in Studiengängen enthalten sind, die traditionell nicht als analytisch angesehen werden (z. B. Sportwissenschaften), sind sie noch nicht für alle zugänglich. Es ist wichtig, die Grundlagen von KI zu vermitteln, wie sie funktioniert und was sie kann, aber auch ihre Grenzen aufzuzeigen.

Mithin geht es darum, KI als Werkzeug zu nutzen. Dafür muss ich verstehen, wie diese Werkzeuge arbeiten. Wie kann ich mich der Thematik am besten nähern?

Wir müssen auf Nutzerseite das Verständnis dafür entwickeln, wie man die Ergebnisse von KI-Tools interpretieren und verstehen kann. Auf der einen Seite sollte Anwender:innen  wissen, dass diese Modelle auf Wahrscheinlichkeitsverteilungen basieren und verstehen, auf welcher Datengrundlage sie trainiert wurden. Auf der anderen Seite müssen wir lernen, wie wir die Tools am effektivsten nutzen können – zum Beispiel, wie man einen Eingabetext für eine bestimmte Aufgabe optimieren kann.

Angesichts des aktuellen Hypes um generative KI gibt es reichlich Material auf dem Markt, das uns dabei unterstützt, die besten Praktiken im Umgang mit KI-Tools zu erlernen. Hierzu zählen Blogartikel, Magazine, Bücher, Videos und Online-Kurse. Beim Herangehen an dieses Thema ist es hilfreich zu bedenken, dass jedes KI-Tool auf einem spezifischen Modell basiert, das auf bestimmten Datensätzen trainiert wurde. Die Nutzer interagieren mit diesem Modell, indem sie neue Eingaben machen, woraufhin ein neuer Output mit ähnlichen Eigenschaften generiert wird.

Um die Tools effektiv zu nutzen, sollten wir uns folgende Fragen stellen:

  • Was sind bewährte Methoden bzw. Good Practices? Hierzu zählt beispielsweise der Prozess einer effektiven Dateneingabe.
  • Auf welcher Datenbasis wurde das Modell trainiert? Dies hilft dabei, die Ergebnisse im richtigen Kontext zu verstehen, um Beispiel, ob ein Sprachmodell auf aktuelle Informationen zugreifen kann oder bis zu einem bestimmten Zeitpunkt eingeschränkt ist.
  • Wie werden meine Ergebnisse generiert? Zum Beispiel, dass Modelle auf Wahrscheinlichkeitsverteilungen von trainierten Daten basieren. Dies hilft dabei, die KI zu entmystifizieren und zu akzeptieren, dass sie auch Fehler enthalten können.

Diese Fragen lassen sich noch genauer beantworten, wenn man ein gewisses Grundverständnis darüber hat, wie Machine Learning funktioniert.

Welche Skills sind dazu nötig?

Neugierde und die Lust am Lernen sind hier entscheidend. Um ein tieferes Verständnis dafür zu entwickeln, wie Machine-Learning-Methoden funktionieren, sind grundlegende mathematische Kenntnisse hilfreich. Ich betrachte dies als mein Lieblingsbeispiel, wenn es um die Frage geht: „Wofür könnte man jemals wieder Schulmathematik im Leben brauchen?“ Es ist faszinierend zu sehen, dass die meisten grundlegenden Methoden des Machine Learning auf einfachen mathematischen Tricks basieren, die clever eingesetzt werden.

Für diejenigen, die einen Schritt weiter gehen möchten und selbst KI-Anwendungen entwickeln wollen (und ja, ich glaube, das kann jeder machen), sind Programmierkenntnisse erforderlich. Programmiersprachen wie Python oder R sind einfach zu erlernen, vielseitig anwendbar und verfügen über großartige Communitys zur Unterstützung (siehe PyData, PyLadies, Humbledata).

Wenn Sie mit jungen Menschen reden, welche Ratschläge in Bezug auf deren berufliche Weiterentwicklung geben Sie diesen?

Als junge Menschen der Generation Z sind sie in einer einzigartigen Position, früh in ihrer beruflichen Laufbahn oder sogar während ihres Studiums und ihrer Ausbildung die Vorteile von KI-Tools nutzen zu können, um viele Prozesse effizienter zu gestalten. Ähnliches ist meiner Generation, der Generation Y, mit dem Aufkommen des Internets passiert. Wie die Nutzung des Internets werden auch diese Tools kontinuierlich verbessert; manche werden zukünftig veraltet sein, während neue Tools entstehen. Daher ist eine dauerhafte Lernbereitschaft von großer Bedeutung. Sich kontinuierlich weiterzubilden und Neues zu lernen, wird immer relevant bleiben, unabhängig davon, wie sich die KI weiterentwickelt.