KI-Produktivität

KI-Produktivität bezieht sich auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) zur Steigerung der Effizienz und Effektivität bei verschiedenen Aufgaben und Prozessen in verschiedenen Branchen.

Dies kann die Automatisierung von Routineaufgaben, die schnelle Analyse von Daten, die Optimierung von Workflows und die Bereitstellung von Erkenntnissen umfassen, die bei der Entscheidungsfindung durch die Integration von KI-Tools helfen. Neue technologische Fortschritte, wie die generative KI, verändern die Landschaft für KI und ihre Rolle am Arbeitsplatz und die allgemeine Produktivitätssteigerung.

Das Potenzial der KI wird nach wie vor mit Spannung erwartet, da laut einem Bericht von Goldman Sachs bis zu 300 Millionen Vollzeitarbeitsplätze durch diese neuen Technologien ersetzt werden könnten.¹

Für Einzelpersonen und Unternehmen können KI-Tools Abläufe rationalisieren, Fehler reduzieren und Teammitgliedern Zeit für strategischere Aktivitäten verschaffen. Beispiele für KI-Funktionen sind die Verwendung von KI für das Projektmanagement, die Automatisierung des Kundendienstes, die Datenanalyse und die Erstellung origineller Inhalte. Generative pretrained transformer (GPT) ist ein Chatbot, der KI verwendet und auf großen Sprachmodellen (LLMs) aufbaut. Sie sind auch eine zunehmend wichtige Anwendung des maschinellen Lernens (ML).

Das Ziel der KI-Produktivität ist es, den Output und die Ergebnisse zu verbessern und gleichzeitig den Ressourcenaufwand zu minimieren und letztlich das Benutzererlebnis zu verbessern. Eine vom National Bureau of Economic Research durchgeführte Studie belegt, dass der Zugang zu KI-Unterstützung wie GPT die Produktivität von Kundendienstmitarbeitern um 14 % erhöht.²

Die Einführung von KI-Produktivitätstools in der sich schnell entwickelnden Welt hat die Art und Weise verändert, wie Unternehmen geführt werden und wie Menschen alltägliche Aufgaben erledigen. Bei der KI-Bewegung geht es nicht nur um eine schnellere Erledigung von Aufgaben, sondern auch darum, intelligenter zu sein und effizienter zu arbeiten. Der größte Teil der KI-Produktivität entfällt auf KI-Produktivitäts-Tools. Dabei handelt es sich um Software-Anwendungen, die KI nutzen, um Einzelpersonen und Unternehmen bei der Erledigung von Aufgaben zu helfen. Diese KI-Produktivitäts-Tools sind sowohl webbasiert als auch in Form von Apps erhältlich. Sie nutzen maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Dinge wie die Automatisierung von Zitaten, die Arbeit mit vorgefertigten Vorlagen und das Schreiben von Code zu erledigen.

Diese Arten von Softwareanwendungen unterscheiden sich in ihren Einsatzmöglichkeiten und ihrer Komplexität. Einige sind intelligente Assistenten, die E-Mails mit nur wenigen Klicks sortieren können. Andere Lösungen verwenden Algorithmen und Metriken zur Vorhersage des zu schreibenden Codes oder geben Tipps zur Erledigung von Aufgaben. Zu den beliebtesten Tools, die heute in Unternehmen verwendet werden, gehören:

1. Grammarly

2. Notion

3. ChatGPT

4. Claude

5. Asana

6. Otter.ai

7. watsonx Assistant

8. watsonx Orchestrate

9. Midjourney

10. watsonx Code Assistant

11. Microsoft Copilot

Grammarly ist ein KI-basierter Schreibassistent, der für die Optimierung von Grammatik, Zeichensetzung, Rechtschreibung und anderen Aspekten des Schreibens verwendet wird. Das Tool kann von jedem genutzt werden, der seine Texte verbessern möchte, egal ob es sich um lange Texte oder um allgemeine, alltägliche Texte handelt.

Notion ist, ähnlich wie Grammarly, ein Tool zum Schreiben und Erstellen von Notizen, das kürzlich seine KI-Version vorgestellt hat. Notion AI ist eine Sammlung von KI-gestützten Tools, die Zusammenfassungen automatisch ausfüllen, Fragen beantworten und Wörter in mehrere Sprachen übersetzen können.

ChatGPT wurde von OpenAI entwickelt, basiert auf der GPT-4-Architektur und wird auf umfangreiche Textdaten trainiert, um beim Schreiben von Texten, bei der Beantwortung von Fragen, bei der Bewertung von Texten und mehr zu unterstützen. Die Premium-Version von ChatGPT kann sogar Bilder erzeugen und Spracheingaben verarbeiten.

Claude ist ein weiterer KI-Assistent, der Besprechungen zusammenfassen, Fragen beantworten und Code schreiben kann. Er wird von LLMs unterstützt und ist eine weitere beliebte Produktivitäts-App, die von Einzelpersonen für Social Media genutzt wird, etwa als Hilfe beim Verfassen von LinkedIn-Beiträgen oder Instagram-Bildunterschriften.

Asana ist ein Projektmanagement-Tool, das Unternehmen bei der Verwaltung von Aufgaben unterstützt und sich in mehrere Apps wie Microsoft Teams, Gmail, iOS und Outlook integrieren lässt. Asana AI nutzt KI zur Automatisierung von Aufgaben und zur Erstellung von Zusammenfassungen, wodurch Teams Zeit und Geld sparen.

Otter.ai ist ein Transkriptionstool, das aufgezeichnete Anrufe zusammenfasst und Benutzern die Transkription von Gesprächen von Sprache in Text in Echtzeit ermöglicht.

Watsonx Assistant ist eine dialogorientierte KI-Lösung, mit der die Mitarbeiter eines Unternehmens KI-Agenten und KI-Chatbots erstellen können. Das Tool kann in mehrere Apps integriert werden und ist für nicht-technische Entwickler konzipiert.

IBM® watsonx Orchestrate ist eine generative KI- und Automatisierungslösung, die Aufgaben automatisieren und komplexe Prozesse vereinfachen kann. Das Tool bietet vorgefertigte Apps, Skills und Assistenten, die Mitgliedern einer Organisation bei der Ausführung von Aufgaben helfen.

Midjourney ist ein KI-basiertes Bildgenerierungstool, das aus Text-Prompts visuelle Elemente erstellt. Es wird von Künstlern und Designern verwendet, um einzigartige Werke zu schaffen.

watsonx Code Assistant verwendet generative KI, um neuen Code zu generieren und Code von einer Sprache in eine andere zu übersetzen oder Legacy-Code umzugestalten. Das Tool ermöglicht Entwicklern und IT-Mitarbeitern eine schnellere Modernisierung von Anwendungen.

Microsoft Copilot ist ein KI-gestütztes Tool, das LLMs und die Daten des Unternehmens nutzt, um die Produktivität und Kreativität der Benutzer zu fördern. Copilot kann neue Ideen vorschlagen und Aufgaben wie das Verfassen und Zusammenfassen von E-Mails automatisieren.

KI-Produktivitätstools revolutionieren die Herangehensweise an verschiedene Aufgaben, vom Brainstorming bis zum Kundensupport. Diese großen Veränderungen in der Technologie ermöglichen es Teams, effizienter Ideen zu entwickeln und Probleme zu lösen. Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen tragen diese Tools dazu bei, die Verwirrung zu verringern, die häufig mit komplexen Entscheidungsprozessen verbunden ist, und ermöglichen so klarere Erkenntnisse und bessere Ergebnisse.

Die Integration von KI in alltägliche Arbeitsabläufe kann die Produktivität erheblich steigern und die Art und Weise der Zusammenarbeit zwischen Einzelpersonen und Teammitgliedern verändern. Einige wichtige Vorteile sind folgende:

1. Erhöhte Zeitersparnis
2. Mehr Effizienz 
3. Verbesserte Entscheidungsfindung 
4. Höhere Genauigkeit 
5. Bessere Personalisierung
6. Mehr Skalierbarkeit

KI kann sich wiederholende Aufgaben automatisieren, wodurch Mitarbeiter mehr Zeit für strategische Initiativen und kreatives Brainstorming gewinnen. Ein Beispiel dafür ist die Studie „2023 Total Economic Impact von Forrester Consulting“, die eine 30-prozentige Verringerung der Interaktionszeit für Chatbot-gestützte Service-Agenten mit IBM Watson Assistant feststellte.³ Diese Verbesserung wird laut der Studie über einen Zeitraum von drei Jahren mit 2,4 Millionen US-Dollar bewertet.

Die KI-Tools rationalisieren Workflows und ermöglichen es den Teams, Projekte und Aufgaben effektiver zu verwalten, was zu einem schnelleren Projektabschluss führt. Unabhängig davon können die zusätzliche Effizienz und die Reduzierung von Fehlern im Laufe der Zeit zu erheblichen Kosteneinsparungen führen und eine effektivere Ressourcenzuweisung ermöglichen. Ein Beispiel für Effizienz ist IBM watsonx Orchestrate, speziell im Bereich der Beschaffung. watsonx Orchestrate nutzt mehrere Lösungen für die Beschaffung, darunter Ask Procurement, Vertragsmanagement und Procure to Pay sowie Order Management.

KI analysiert große Datenmengen und liefert Erkenntnisse, die Unternehmen bei der Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Echtzeitinformationen helfen. Sie kann auch die Kommunikation zwischen den Teammitgliedern verbessern und so ein kollaboratives Umfeld schaffen, das den Ideenaustausch und die Teamarbeit fördert. watsonx Orchestrate ist ebenfalls ein Beispiel für eine verbesserte Entscheidungsfindung. Mit den Funktionen von watsonx Orchestrate können Teams ihre Aufgaben automatisieren und komplexe Prozesse vereinfachen, was ihnen Zeit und Ressourcen spart.

KI-Tools können menschliche Fehler bei der Dateneingabe und der Generierung von Inhalten minimieren und zu einer höheren Qualität der Ergebnisse beitragen. Die Technologie kann den Bedarf an Revisionen verringern und ein effizienteres Aufgabenmanagement fördern. watsonx Code Assistant und die IBM Chief Information Officer (CIO) Organisation sind ein großartiges Beispiel dafür, was Genauigkeit bewirken kann. Mit watsonx Code Assistant für Red Hat Ansible Lightspeed wurden 60 % der Inhalte von Ansible Playbook automatisch von watsonx Code Assistant generiert.

Viele der KI-Tools auf dem Markt, einschließlich generativer KI-Tools, nutzen fortschrittliche Technologie, um sich an individuelle Vorlieben anzupassen und bieten maßgeschneiderte Empfehlungen, die die Benutzererfahrung verbessern. ChatGPT ist ein gutes Beispiel für Personalisierung, da es vor kurzem eine Personalisierungsfunktion eingeführt hat, die verhindern soll, dass die Benutzer von einer Aufgabe zur nächsten die gleichen Anweisungen wiederholen müssen.⁴

KI-Lösungen können sich an ein Unternehmen anpassen und mit ihm mitwachsen. Sie können eine höhere Arbeitslast bewältigen und gleichzeitig ein hohes Produktivitätsniveau aufrechterhalten sowie zeitraubende Aufgaben reduzieren. Ein Beispiel für ein Tool, das hochgradig skalierbar ist, ist Notion AI. Die Lösung hat ein derartiges Datenwachstum verzeichnet, dass die Datenbankinfrastruktur der Lösung auf eine komplexere Sharded-Architektur erweitert wurde.⁵ Die Lösung „verwaltet insgesamt 480 logische Shards und hilft dabei, langfristig skalierbare Datenverwaltungs- und Abrufmöglichkeiten zu gewährleisten“, so Notion in einem Beitrag auf seiner Website.

KI-Produktivität bringt Herausforderungen mit sich. Aber für diese Herausforderungen gibt es Lösungen.

Daher benötigen KI-Tools oft Zugriff auf große Datenmengen, wobei die Sorge um den Datenschutz und die Sicherheit an erster Stelle steht. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sensible Daten geschützt werden, was die Implementierung von KI erschweren kann. Die Einhaltung von Vorschriften wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) erhöht die Komplexität noch zusätzlich.

Eine mögliche Lösung besteht in der Schaffung eines ethischen Rahmens, der klare Sicherheitsrichtlinien und -standards enthält. Unternehmen sollten nur die Daten verwenden, die für die Entwicklung von KI benötigt werden, und dafür sorgen, dass sie sicher gehandhabt und verwaltet werden.

Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, KI-Produktivitätswerkzeuge in ihre bestehenden Systeme und Arbeitsabläufe zu integrieren. Dies kann in der Übergangsphase zu Unterbrechungen und Ineffizienzen führen. Ohne eine nahtlose Integration werden die potenziellen Vorteile der KI möglicherweise nicht voll ausgeschöpft.

Eine Möglichkeit zur Minderung von Integrationsproblemen ist die Einführung gemeinsamer Standards, die im gesamten Unternehmen einheitlich sind. Unternehmen sollten außerdem Data-Governance-Frameworks implementieren und APIs verwenden, um Daten zu verknüpfen und die Datenumwandlung zu steuern.

KI-Systeme können unbeabsichtigt die in den Trainingsdaten vorhandenen Verzerrungen fortschreiben, was zu verzerrten Ergebnissen und unfairen Verfahren führt. Diese Verzerrungen können sich auf die Entscheidungsfindung auswirken, insbesondere in Bereichen wie der Personalbeschaffung und dem Kundenservice. Unternehmen müssen aktiv an der Identifizierung und Entschärfung dieser Verzerrungen arbeiten, um eine faire und gerechte Nutzung von KI zu gewährleisten.

Eine mögliche Lösung für diese Herausforderung besteht in der Verwendung vielfältiger Daten, die ein breites Spektrum von Personen mit unterschiedlichem Hintergrund repräsentieren. Die Entwickler sollten die Daten sorgfältig prüfen und nicht zu viele Daten eingeben, da dies zu einer Überfrachtung führen und das Modell möglicherweise verzerrt werden könnte.

Mitarbeiter lehnen die Einführung von KI-Tools vielleicht ab, weil sie Angst vor der Verlagerung von Arbeitsplätzen haben oder sich mit der neuen Technologie nicht wohlfühlen. Dieser kulturelle Widerstand kann die erfolgreiche Implementierung von KI-Produktivitätslösungen behindern. Daher müssen Unternehmen in Schulungen und Change-Management-Strategien investieren, um die Akzeptanz und das Engagement für KI-Technologien zu fördern.

Ein Ansatz, um dieser Herausforderung zu begegnen, beginnt damit, dass die Führungskräfte des Unternehmens eine Kultur schaffen, die offen für Veränderungen und offen für neue Ideen ist. Die oberste Führungsebene muss diese Veränderungen frühzeitig und häufig kommunizieren und die Meinungen der Mitarbeiter am Arbeitsplatz ernst nehmen.

KI-Lösungen prägen die Art und Weise, wie Unternehmen geführt werden, und werden dies auch weiterhin tun. Die wirtschaftlichen Vorteile von KI werden immer deutlicher und Führungskräfte verstehen das Potenzial dieser neuen Fortschritte. Ein aktueller Bericht des IBM Institute for Business Value zeigt, dass Führungskräfte eine Reihe von transformativen Tools, einschließlich KI und Automatisierungstechnologien, einsetzen, um ihre Abläufe zu verbessern und effizientere Erkenntnisse zu gewinnen.⁶

Die in der Umfrage befragten Führungskräfte erwarten in den nächsten zwei Jahren eine deutliche Zunahme der extremen Automatisierung, die durch KI und maschinelles Lernen unterstützt wird. Sie gehen außerdem davon aus, dass diese durch digitale Arbeit ermöglichten Fortschritte in den nächsten zwei Jahren um 20 % zunehmen werden.

Kundenservice: Unternehmen können KI-Produktivitätstools verwenden, um Kundenanrufe zu analysieren und Antworten auf sich wiederholende Fragen zu automatisieren. Diese KI-Lösungen können die Produktivität des Kundenservice steigern, indem sie Kunden rund um die Uhr Support bieten und die Customer Experience durch die Analyse des Kundenverhaltens und die Personalisierung von Diensten individualisieren.

Personalwesen: Generative KI-Tools werden branchenübergreifend eingesetzt, um die Fähigkeiten der Personalabteilung zu verbessern, z. B. bei der Personalbeschaffung und beim Leistungsmanagement. Personalverantwortliche können mithilfe von KI das Engagement ihrer Mitarbeiter durch die Analyse von Umfragedaten messen und im Rahmen der Personalsuche Lebensläufe analysieren.

Content-Generierung: KI-Tools, die schriftliche oder visuelle Inhalte erstellen können, können für Unternehmen nützlich sein, die ihre Marke einheitlich präsentieren möchten. Wenn die KI-Software spezifische und einheitliche Anweisungen erhält, kann sie Inhalte erstellen, die im gesamten Unternehmen einheitlich sind, unabhängig davon, von welcher Abteilung sie erstellt werden.

Aufgabenautomatisierung: Einer der größten Anwendungsfälle für KI-Produktivitätstools ist die Aufgabenautomatisierung in allen Branchen. Ganz gleich, um welches Unternehmen es sich handelt oder welche Ziele es verfolgt, es gibt wahrscheinlich banale Aufgaben, die die Mitarbeiter viel zu viel Zeit kosten. Hier kommt die Aufgabenautomatisierung ins Spiel und KI-Tools können den Mitarbeitern die Arbeit abnehmen, damit sie sich um wichtigere Aufgaben kümmern können.

Datenanalyse und Berichterstattung: KI-Lösungen können die Datenanalyse und die Berichterstattung verbessern, indem sie die Extraktion großer Datensätze automatisieren, was Entwicklern wertvolle Zeit und Ressourcen spart. Sie können Trends und Muster erkennen, die nicht sofort ersichtlich sind, und so tiefere Einblicke für fundierte Entscheidungen liefern. Darüber hinaus können KI-Lösungen umfassende Berichte in Echtzeit erstellen, sodass die Stakeholder schnell auf aktuelle Informationen zugreifen können. Das steigert nicht nur die Produktivität, sondern verbessert auch die Genauigkeit, spart Kosten und reduziert menschliche Fehler bei der Dateninterpretation.

Recherche: KI-Lösungen können den Rechercheprozess rationalisieren, indem sie große Mengen an Literatur und Daten schnell analysieren, sodass sich die Forscher auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können. Sie kann bei der Identifizierung relevanter Studien und der Extraktion wichtiger Erkenntnisse helfen und so den Zeitaufwand für die manuelle Suche erheblich reduzieren. Unabhängig davon können KI-Algorithmen auf der Grundlage vorhandener Daten auch Hypothesen aufstellen und Ergebnisse vorhersagen, wodurch ein umfassender und innovativer Ansatz zur Problemlösung gefördert wird.

Projektmanagement: KI-basierte Tools können das Projektmanagement verändern, indem sie Routineaufgaben wie Planung, Ressourcenzuweisung und Fortschrittsverfolgung automatisieren, was zu einer höheren Effizienz im Tages- und Jahresverlauf führen kann. Sie können Projektdaten analysieren, um potenzielle Risiken und Engpässe zu erkennen, und so proaktive Entscheidungen treffen, um Projekte auf Kurs zu halten. Durch die Formulierung reibungsloser Workflows und die Verbesserung der Transparenz kann KI den Projektmanagern helfen, die Leistung zu optimieren und die Projektziele effektiver zu erreichen.