Mit KI und ML Wettbewerbsvorteile entstehen lassen

Haben Sie sich auch schon gefragt, was denn eine Organisa­tion braucht, um den neuen Anforderungen der modernen Arbeitswelt gerecht zu werden? Wichtig ist sicher die Bereitschaft zur Veränderung, denn unsere Arbeitswelt wird zunehmend komplexer, die Anforderungen und Aufgaben ändern sich schneller. Es braucht ein Verständnis dafür, dass die Bewältigung dieser neuen Herausforderung eine gemeinsame Anstrengung ist, um konstruktive Lösungen zu finden. 

Mit Blick auf die vergangenen Jahre ist bezogen auf die Transformation vieler Prozesse in zahlreichen Unternehmen zu wenig passiert. In den meisten Fällen lag der Fokus auf der Digitalisierung der Frontoffice-Prozesse. Doch die technologische Revolution, einschliesslich der Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) in Unternehmen, ist nicht mehr aufzuhalten: So werden traditionelle Geschäftsmodelle transformiert und Industrien rekalibriert. Im Zentrum dieses Wandels stehen die Mitarbeitenden von heute. Technologie spielt als Enabler eine wichtige Rolle, um die Abteilungen der Zukunft mitzugestalten und Unternehmen von innen heraus zu verändern. Die Anwendungsmöglichkeiten von KI und ML sind dabei vielfältig und reichen von der Verbesserung der Employee Experience im HR-Bereich bis hin zur Optimierung von Geschäftsprozessen im Finanzwesen. Richtig eingesetzt, können KI- und ML-Technologien unsere Arbeitsmethoden grundlegend verbessern, denn sie helfen, komplexe Datenmengen zu bewältigen. Voraussetzung dazu ist der Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten, und ihre Transaktionen mit demselben Datenmodell durchzuführen. 

Mit KI und ML sich schneller anpassen

Damit sich vorausschauende Unternehmen für die Arbeit von morgen besser aufstellen können, hilft es, sich eine kompetenzbasierte Denkweise zu eigen zu machen, die durch KI und ML unterstützt wird. Organisationen, die diesen Ansatz wählen, sind flexibler und erfolgreicher, was in einer zunehmend wettbewerbsorientierten Arbeitswelt entscheidend ist. 

Infolge der Pandemie hat die Akzeptanz von Hybrid- und Fernarbeit zugenommen, angetrieben durch den Einsatz neuer Technologien in Kombination mit wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Faktoren. Durch den Wandel verändern sich wiederum die Anforderungen der Mitarbeitenden an ihren Arbeitgeber. Der Einsatz von KI und ML kann wesentlich dazu beitragen, beispielsweise die Personalarbeit zu transformieren: von der Prozessautomatisierung bis hin zur Entwicklung einer kompetenzbasierten Belegschaft. Rekrutierung, Onboarding und Management von Talenten bleiben nach wie vor HR-Kernaufgaben. Aber die Rolle des Personalwesens als solches erweitert sich: HR wird zum wertschöpfenden Partner des Unternehmens und fokussiert sich auf die Optimierung der Mitarbeitererfahrung als Ganzes, fördert Diversität, Gleichberechtigung und Entwicklungschancen der Mitarbeitenden, trifft strategische Entscheidungen zur Entwicklung und Struktur der Belegschaft, um die Geschäftsentwicklung des Unternehmens zu unterstützen. Bei der Rekrutierung von neuen Mitarbeitenden haben sich in der Vergangenheit Unternehmen häufig auf deren Ausbildung und die lineare Karriereentwicklung konzentriert. So suchen heute Talente Möglichkeiten zur Selbstorganisation, wollen eine bessere Work-Life-Balance durch eine Flexibilisierung der Arbeitszeiten und haben ein grösseres Bedürfnis nach Empathie und Verständnis von den Vorgesetzten. 

Technologien wie KI und ML sind für den Übergang zu einem auf Fähigkeiten basierenden Ansatz von grundlegender Bedeutung. Die Entwicklung hin zu einem kompetenzbasierten Ansatz hilft Unternehmen, die richtigen Talente einzustellen und zu halten. Er ermöglicht es auch, bestehende Mitarbeitende zu halten und weiterzubilden. Mitarbeitende müssen über einen fliessenden Satz von Fähigkeiten verfügen, die sich mit der Veränderung der Welt um uns herum weiterentwickeln. So können sich Unternehmen besser und schneller an Veränderungen anpassen. Daher ist es für sie wichtig, die in ihrer Belegschaft vorhandenen Fähigkeiten besser zu verstehen und sichtbar zu machen. Cloud-Technologien analysieren mittels KI und ML die Verwendung von Skills in der menschlichen Sprache, um ihre wechselseitige Beziehung zu verstehen und dies auf eine skillorientierte Belegschaft im grossen Massstab abzubilden. So können Skills abgeleitet und verifiziert werden, um Empfehlungen und Massnahmen über den gesamten Mitarbeiterlebenszyklus zu steuern. Für ein umfassendes Skills-Management haben Unternehmen einfach keine andere Wahl als ML. Dieser Ansatz ist daher eine wichtige Grundlage für die sich wandelnde Arbeitswelt, in der Flexibilität und Anpassungsfähigkeit eine immer grössere Rolle spielen.

Mit KI und ML funktionale Aufgaben verfeinern

Angesichts der zunehmenden Konzentration auf die Erfahrung der Mitarbeitenden und der Tatsache, dass neue Technologien wie KI und ML Arbeitsprozesse weiter verändern, funktioniert das bisherige statische Konzept von Arbeit, wie es bisher gelebt wurde, nicht mehr. Unternehmen werden ihre Sichtweise auf das Konzept der Arbeit ändern und die Vorstellung hinter sich lassen, dass Arbeit etwas ist, das durch strukturierte Arbeitsrollen und Verantwortlichkeiten erledigt wird, und sie stattdessen als eine fliessende Zusammenstellung von Fähigkeiten betrachten, die sich mit der Veränderung der Welt um uns herum weiterentwickeln. Durch KI und ML können wichtige Schlüsselmerkmale identifiziert werden, um die Automatisierung voranzutreiben, und Erkenntnisse und Vorhersagen liefern, die dabei helfen, die richtigen Fähigkeiten mit der richtigen Aufgabe in Einklang zu bringen. Dadurch werden Daten zu einem strategischen Vorteil, der Unternehmen dabei helfen kann, sich besser und schneller an Veränderungen anzupassen. 

Aber auch für Mitarbeitende selbst ergeben sich Vorteile: So können KI-basierte Tools Mitarbeitenden helfen, ihre Fähigkeiten und Interessen mitzuteilen und relevante Verbindungen, kuratierte Lerninhalte und empfohlene Stellen zu erhalten, um sie bei der Karriereplanung zu unterstützen. ML-basierte Lösungen liefern den Mitarbeitenden Vorschläge, wie sie ihre Fähigkeiten und Fertigkeiten erweitern können. Sie werden ermutigt, einen Plan zu erstellen, während sie Möglichkeiten zur weiteren beruflichen Entwicklung erkunden. Und im Recruiting können Prozesse verändert werden: Heute können per ML die Skills, die im Lebenslauf identifiziert werden, sekundenschnell den offenen Stellen zugeordnet, Bewerbungen dadurch schneller gesichtet und den Personalentscheidern vorgelegt werden. Das fördert Agilität und schnellere Entscheidungsprozesse. 

Der moderne Arbeitsplatz bietet die Möglichkeit, funktionelle Aufgaben mithilfe von ML und KI auf sehr vielen Ebenen zu verfeinern. KI kann dazu beitragen, dass das operative Backoffice intelligenter und mit mehr Einblick arbeitet. Doch wie genau können wir im neuen Informationszeitalter Arbeitsabläufe verbessern? Auch Menschen stossen an ihre Kapazitäts- und Kompetenzgrenzen. Mit Blick auf den heutigen Arbeitsplatz können Analysen, die auf Basis von ML-Algorithmen arbeiten, Entscheidungsprozesse unterstützen, wie sich ein Unternehmen am sich verändernden Markt und die Welt darum anpassen soll. Dieselben Erkenntnisse können genutzt werden, um abzuschätzen, welche Massnahmen eine Abteilung ergreifen kann, um den Einsatz von Mitarbeitern und Maschinen besser zu steuern. 

"KI kann sich auf die kulturelle Dynamik eines Unternehmens auswirken"

Künstliche Intelligenz ist in aller Munde – KI-Tools verändern jedoch Arbeitsstrukturen und stellen Mitarbeitende vor neue Herausforderungen. Welche Risiken Unternehmen vor der Einführung beachten sollten und wo die grössten Kostenfaktoren lauern, erklärt Jens Löhmer, Chief Technology Officer Continental Europe & DACH bei Workday. Interview: Tanja Mettauer

Künstliche Intelligenz hält in immer mehr Unternehmen Einzug. Welche Punkte sollten sie vor der Implementierung von KI-Tools berücksichtigen? 

Jens Löhmer: Eine wichtige Frage, die sich Unternehmen zu Beginn stellen sollten, ist, welche Ziele sie mit KI verfolgen und erreichen möchten. Was ist das Problem, das sie mit dem Einsatz von KI-Tools lösen möchten? Diese Betrachtung ist wichtig, damit sie den gesamten Evaluierungsprozess darauf ausrichten, wie KI im Vergleich zu anderen Methoden eingesetzt werden kann. Ein weiterer wichtiger Punkt sind Daten, denn diese sind die Grundlage für jede KI. Ich glaube, dass die Wirksamkeit generativer KI von der Quantität und der Qualität der Daten abhängt, auf die sie sich stützt. Zudem sind umfassende Daten erforderlich, um mit KI gute Ergebnisse erzielen zu können.  

Welches sind die grössten Kostenfaktoren von KI-Tools?  

Die grössten direkten Kosten im Zusammenhang mit KI entstehen sicher dabei, die notwendige Rechenleistung, Sicherheit und Risiko bei den Vorhersagen einzuplanen. Ich sehe hier aber auch die indirekten Kosten, die mit der Einführung von KI verbunden sind. Diese betreffen die Schulung und Unterstützung der Benutzerinnen und Benutzer sowie die kulturellen Auswirkungen. Die Einführung von KI kann sich auf die kulturelle Dynamik eines Unternehmens auswirken, insbesondere bei den Mitarbeitenden. Die Schulung in der korrekten und ethischen Nutzung von KI und die Umschulung der Belegschaft auf strategische Aufgaben können dazu beitragen, die kulturellen Auswirkungen auszugleichen.

Wie bereiten Unternehmen ihre Mitarbeitenden ­optimal auf die Arbeit mit KI vor? 

Von Vorteil ist es für Unternehmen, wenn sie einen Wissensstand dazu haben, welche Fähigkeiten ihre Mitarbeitenden derzeit besitzen, um etwaige Lücken zu identifizieren. Wenn man versteht, wie sich die Einführung von KI auf die aktuellen Qualifikationen der Mitarbeitenden auswirkt, kann man noch genauer einschätzen, inwieweit eine Umschulung oder Höherqualifizierung erforderlich ist. Im zweiten Schritt ist es dann sinnvoll, sicherzustellen, dass die richtigen Massnahmen vorhanden sind – Mentoren, Lernangebote, Jobs usw., um eine Weiterqualifizierung der Arbeitskräfte zu unterstützen. 

Welche Risiken zeigen sich beim Einsatz von KI, insbesondere beim Personalmanagement? 

Der Einsatz von KI hat zwar viele potenzielle Vorteile, kann aber auch zusätzliche Risiken mit sich bringen, zum Beispiel im Bereich Datenschutz und -sicherheit. In diesem Zusammenhang ist die Art und Weise, wie Daten gesammelt und zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden, von grösster Bedeutung, um sicherzustellen, dass keine Verletzung vorliegt. Daher konzentrieren wir uns darauf, diese Technologien mit unseren Datenschutzgrundsätzen in Einklang zu bringen. Ein weiterer Punkt sind ungenaue Vorhersagen, denn Empfehlungen und Vorhersagen, die von KI generiert werden, können ungenau sein.  Eine menschliche Validierung und Entscheidungsfindung ist nach wie vor erforderlich, um das richtige Ergebnis zu gewährleisten. KI kann eine «Erweiterung» der menschlichen Fähigkeiten sein – der Schwerpunkt liegt aber nicht auf deren Verdrängung. In unserem Ansatz geht es darum, die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine zu fördern und menschliches Fachwissen zu integrieren.