KI am Arbeitsplatz: Digitale Arbeit und die Zukunft der Arbeit

Künstliche Intelligenz (KI) verändert den Arbeitsplatz und wirkt sich auf die Arbeitsweise von Unternehmen und die Tätigkeit von Arbeitnehmern aus. Es wird erwartet, dass die Technologie die globale Wirtschaft erheblich beeinflussen wird, indem sie den Arbeitsmarkt und das Wesen der Arbeit verändert.

Unternehmen verwenden KI in der Arbeitswelt durch den Einsatz einer breiten Palette von Technologien, einschließlich maschinellem Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache, die die menschliche Intelligenz nachahmen können, um Probleme zu lösen, Entscheidungen zu treffen und Aufgaben auszuführen, die traditionell von Menschen erledigt werden. KI kann Daten analysieren, Muster erkennen, aus Erfahrungen lernen und sich mit der Zeit anpassen. Sie wird häufig eingesetzt, um Abläufe zu rationalisieren, die Produktivität zu steigern, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Im Allgemeinen umfasst die Bereitstellung von KI am Arbeitsplatz ein breites Ökosystem von Technologien. Die gängigsten davon sind die Folgenden:

• Maschinelles Lernen: Ein Zweig der Informatik, der sich auf die Verwendung von Algorithmen konzentriert, mit denen KI die Art und Weise des menschlichen Lernens imitieren und ihre Funktionalität im Laufe der Zeit verbessern kann.

• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Eine Form von KI, die maschinelles Lernen nutzt, um menschliche Sprache zu verstehen und in ihr zu kommunizieren.

• Generative KI: Eine Form der KI, die kürzlich von ChatGPT populär gemacht wurde und Originalinhalte als Antwort auf die Anfrage eines Benutzers erstellen kann.

• Robotic Process Automation (RPA): Eine prozessgesteuerte, intelligente Automatisierungstechnologie, die häufig zur Ausführung sich wiederholender Büroaufgaben eingesetzt wird.

Mit einer Kombination dieser Technologien kann der Einsatz von KI am Arbeitsplatz so einfach sein wie das automatische Digitalisieren und Ablegen von Mitarbeiterdaten oder die Übersetzung von Deutsch ins Englische. Es kann aber auch weitaus komplexer sein – so z. B. die Unterstützung von Entscheidungsträgern bei der Verbesserung der unternehmensweiten Geschäftsprozesse eines Unternehmens.

Im Gesundheits-, Versicherungs- und Bankwesen wird KI immer häufiger eingesetzt. Beispiele hierfür sind die Unterstützung von Forschern bei der Identifizierung neuer Arzneimittelwirkstoffe und der Vorhersage ihrer Wirksamkeit oder die Unterstützung von Cybersicherheitsexperten bei der Identifizierung und Eindämmung von Betrug. KI wird routinemäßig eingesetzt, um die Erfahrungen von Mitarbeitern und Kunden durch KI-Assistenten wie Chatbots und KI-Agenten zu verbessern.

Unternehmen, die KI nutzen, haben das Potenzial, ihre Effizienz zu steigern, die Entscheidungsfindung zu verbessern und Innovationen voranzutreiben. Einige der wichtigsten Vorteile des Einsatzes von KI sind:

• Steigerung des Umsatzes
• Erschließung des Datenpotenzials
• Verbesserung der Customer Experience
• Verbessertes Wohlbefinden der Mitarbeiter 
• Wettbewerbsvorteil
• Mehr Innovation

KI hilft Unternehmen, ihren Umsatz zu steigern und Kosten zu sparen, indem sie Abläufe optimiert, die Entscheidungsfindung verbessert und neue Wachstumschancen identifiziert. Durch die Ergänzung menschlicher Arbeitskräfte mit KI-Tools können Unternehmen weniger Ressourcen für Routineaufgaben aufwenden und ihre Mitarbeiter dazu ermutigen, sich kreativeren und wertvolleren Aufgaben zu widmen.

Da KI mehr Informationen analysieren kann als ein Mensch auf einmal, ermöglicht die Technologie den Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Daten zu erschließen und Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse zu verwandeln.

KI verbessert die Customer Experience durch personalisierte Interaktionen, schnelleren Service und präzisere Antworten. Sie ist in der Lage, das Kundenverhalten zu analysieren, um hochgradig personalisierte Kommunikation und Empfehlungen anzubieten und eine langfristige Kundenbindung zu fördern.

KI unterstützt das Wohlbefinden der Mitarbeiter, indem sie Routineaufgaben automatisiert, die Produktivität verbessert und die Entwicklung neuer Fähigkeiten und kreativerer Arbeitsabläufe fördert.

KI ermöglicht Führungskräften die Entwicklung leistungsfähiger datengestützter Strategien und die Erlangung von Wettbewerbsvorteilen durch verbesserte Effizienz und Agilität.

KI fördert die Innovation, indem sie neue Möglichkeiten eröffnet, den Forschungs- und Entwicklungsprozess beschleunigt und Daten wie Kundenfeedback oder Markttrends auswertet, um neue Produktlösungen zu erforschen. 

KI wird branchenübergreifend für verschiedene Geschäftsfunktionen eingesetzt, um die Effizienz zu steigern und datengestützte Erkenntnisse zu gewinnen. Zu den wichtigsten Bereichen, in denen Unternehmen KI einsetzen, gehören:

• IT-Prozesse
• Workflows im Kundendienst
• Lieferketten
• Personal- und Talentmanagement
• Vertrieb und Marketing
• Betrieb
• Finanzen

IT-Prozesse eignen sich besonders gut für die Integration von KI. Eine Umfrage ergab, dass mehr als die Hälfte der befragten Führungskräfte bereits generative KI einsetzen, um diese Prozesse zu rationalisieren. Herkömmliche KI kann Routineaufgaben automatisieren, die Sicherheit verbessern und die Systemverwaltung optimieren, etwa durch die Optimierung der Netzwerkleistung und die Überwachung der IT-Infrastruktur.

IT-Abteilungen nutzen zunehmend generative KI für die Modernisierung von Anwendungen sowie für Platform Engineering und steigern so die Produktivität. KI ist auch zu einem wichtigen Instrument zur Verbesserung der Cybersicherheit geworden, da sie große Mengen an Netzwerkdaten überwacht, um verdächtiges Verhalten oder Verstöße zu erkennen. 

KI wird eingesetzt, um sofortige Antworten, personalisierte Interaktionen und optimierte Support-Prozesse im Kundenservice zu ermöglichen. Mithilfe von NLP können KI-Tools Kundenanfragen in Echtzeit verstehen und beantworten und so die Customer Experience verbessern oder Stimmungsanalysen durchführen, um die Reaktionen der Verbraucher zu erfassen.

Chatbots und virtuelle Assistenten, die von KI angetrieben werden, bearbeiten Kundenanfragen und lösen gängige Probleme. Sie bieten einen Selbstbedienungsservice für Kunden und entlasten menschliche Mitarbeiter für wichtigere Aufgaben. KI-gestützte Tools fassen auch Beschwerden aus Bewertungen, den sozialen Medien oder andere Daten zusammen und analysieren sie, um Einblicke in die Leistung zu geben oder Unklarheiten zu beseitigen. 

KI rationalisiert die Abläufe in der Lieferkette, indem sie Prognosen verbessert, den Bestand optimiert und die Logistik verbessert. Dazu gehören beispielsweise Bedarfsprognosen, bei denen KI-Modelle historische Verkaufsdaten zusammen mit externen Faktoren analysieren, um zukünftige Bestelltrends vorherzusagen und so die Lagerbestände zu optimieren. KI kann auch die Leistung von Lieferanten bewerten, die Aufstockung von Beständen automatisieren und Transportrouten optimieren, um die Lieferzeiten zu minimieren und die Kosten zu senken.

KI-gestützte Software und Apps können den HR-Prozess verändern, indem sie die Personalbeschaffung rationalisieren, das Mitarbeiterengagement verbessern und das Personalmanagement optimieren. Dazu kann die Automatisierung von kritischen und sich wiederholenden Prozessen gehören, wie z. B. das Anfordern von Stellenangeboten, die Überprüfung von Lebensläufen oder die Verifizierung der Beschäftigungsverhältnisse. Auch der Einsatz eines KI-Systems zur Erstellung personalisierter Onboarding-Schulungen gehört dazu.

Einige Unternehmen setzen KI ein, um die Leistungsdaten ihrer Mitarbeiter zu analysieren, z. B. Produktivitätskennzahlen, um starke Kandidaten für interne Beförderungen zu finden oder vielversprechende Stellenbewerber zu identifizieren. Andere wiederum setzen Chatbots zur Bereitstellung eines dialogorientierten HR-Self-Service ein, der zu jeder Zeit zur Verfügung steht.

KI verbessert den Vertrieb und das Marketing, indem sie personalisierte Kundenerlebnisse bietet, die Lead-Generierung verbessert und Marketingkampagnen optimiert. Dazu gehört auch der Einsatz von vorausschauender Analyse zur Auswertung von Kundendaten und Vertriebstrends, um herauszufinden, welche Leads sich am ehesten in wertvolle Kunden verwandeln werden.

KI hilft auch Marketingabteilungen, ihre Kunden effektiver zu segmentieren und die Customer Experience zu personalisieren – zum Beispiel durch den Einsatz von Empfehlungsengines, um Produkte zu präsentieren, oder durch den Einsatz generativer KI, um hyperpersonalisierte Websites und maßgeschneiderte Kommunikation zu erstellen. Eine gängige Verwendung von KI im Marketing ist die Analyse digitaler Werbekampagnen in Echtzeit, um den Umsatz einer Kampagne zu maximieren.

KI wird zunehmend zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz eingesetzt, indem Workflows automatisiert, die Ressourcenzuweisung optimiert und die Produktivität gesteigert wird. KI-gestützte RPA-Tools automatisieren sich wiederholende Aufgaben wie Dateneingabe, Dokumentenverarbeitung und Rechnungsstellung, wodurch menschliche Fehler reduziert werden und sich die Mitarbeiter auf strategischere Aktivitäten konzentrieren können.

KI hilft Unternehmen auch bei der Identifizierung von Ineffizienzen in ihren Abläufen, indem sie Leistungsdaten analysiert und Prozessverbesserungen vorschlägt, z. B. die Neuzuweisung von Ressourcen oder die Anpassung von Produktionsplänen. Und in Branchen wie der Fertigung können KI-Tools eine vorausschauende Wartung durchführen und so Ausfallzeiten und Reparaturkosten reduzieren. 

KI wird in der Regel zur Verbesserung des Risikomanagements, zur Automatisierung von Finanzaufgaben und zur Verbesserung der Entscheidungsfindung eingesetzt. KI-Systeme können Transaktionsmuster analysieren, um Anomalien in Echtzeit zu erkennen und Betrug zu verhindern. Einige KI-Tools automatisieren Aufgaben wie die Nachverfolgung von Ausgaben, die Bearbeitung von Rechnungen und die Finanzberichterstattung, um den Zeitaufwand für die manuelle Dateneingabe zu verringern. KI-gestützte Analysetools helfen Unternehmen auch bei der Vorhersage finanzieller Trends, einschließlich Umsatz und Cashflow. Diese Prognosen ermöglichen Unternehmen das Treffen proaktiver Entscheidungen, das Erkennen potenzieller Probleme und eine bessere Verwaltung ihrer Finanzen. 

Vor der Einführung von KI kann die Identifizierung spezifischer Geschäftsziele, die mit KI erreicht werden können, hilfreich sein – im Wesentlichen lässt sich die KI-Strategie von der Geschäftsstrategie leiten. Dazu kann es gehören, die Integration von KI in bestehende Arbeitsabläufe und Systeme zu erfassen, die wichtigsten Prozesse zu identifizieren, die sich am besten für eine Erweiterung eignen, und messbare Ziele für den Erfolg zu definieren.

KI-Tools sind nur so zuverlässig wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Ein Unternehmen bewertet in der Regel nach der Planungsphase seine aktuelle technologische Infrastruktur auf ihre KI-Fähigkeit. In dieser Phase werden in der Regel auch die Verfügbarkeit von Daten und das Qualifikationsniveau der Mitarbeiter bewertet. In dieser Phase werden auch die am besten geeigneten Datensätze, Modelle und Architekturen für den Anwendungsfall identifiziert. 

Eine starke Datenstrategie und starke Richtlinien für die Data Governance können für ethische KI entscheidend sein. In dieser Phase baut ein Unternehmen in der Regel Prozesse zur Verbesserung der Transparenz und Sicherheit ein und erstellt unternehmensweite Richtlinien für die Nutzung von Daten und KI.

Nachdem eine Datenstrategie eingeführt und die Daten gesammelt und bereinigt wurden, stellt ein Unternehmen in der Regel sicher, dass es über die richtigen Fähigkeiten und Beteiligten für die Implementierung verfügt. Dieser Prozess kann eine umfangreiche Zusammenarbeit zwischen Geschäfts-, Betriebs- und Technikteams erfordern, die in der Lage sind, KI-Nutzungsfälle unter Abwägung von Risiko und Nutzen zu priorisieren. Wenn ein Unternehmen feststellt, dass es keinen Zugang zu den richtigen Experten hat oder mehr Fähigkeiten für die Implementierung eines KI-Projekts benötigt, kann es mit einem Drittanbieter zusammenarbeiten, um den Erfolg sicherzustellen.

Anstatt KI sofort im gesamten Unternehmen einzuführen, wenden erfolgreiche Unternehmen KI oft auf eine bestimmte Aufgabe oder einen Arbeitsablauf in einer weniger riskanten Umgebung an. Diese Pilotprojekte können dann getestet und verfeinert werden, bevor sie auf das gesamte Unternehmen ausgeweitet werden.

Die Auswirkungen der KI auf den Arbeitsplatz haben weitreichende Folgen für den Arbeitsmarkt und die Zukunft der Arbeit. Während der Einsatz von KI in der Regel mit Produktivitätssteigerungen für Unternehmen verbunden ist, erwarten viele, dass die Technologie eine weitreichende Veränderung bei der Art der Aufgaben und der Ausbildung der Arbeitnehmer erfordern wird.

Laut der Unternehmensberatung McKinsey könnten bis zum Jahr 2030 bis zu 30 % der Arbeitsstunden in der US-Wirtschaft automatisiert werden, wobei bis zum selben Jahr 12 Millionen berufliche Veränderungen erforderlich sein werden.¹ Gleichzeitig hat eine kürzlich vom IBM Institute for Business Value durchgeführte Studie ergeben, dass Unternehmen, die KI auf operativer Ebene und nicht auf der Ebene von Qualifikationen einsetzen, ihre Konkurrenten um 44 % übertreffen, wenn es um Kennzahlen wie Mitarbeiterbindung und Umsatzwachstum geht. Diese Ergebnisse decken sich mit den Schätzungen des Weltwirtschaftsforums, das prognostiziert, dass in den nächsten Jahren weltweit 85 Millionen Arbeitsplätze verloren gehen könnten, während neue Technologien 97 Millionen neue Arbeitsplätze schaffen könnten.²

Zusammengenommen deuten diese Statistiken darauf hin, dass die weit verbreitete Einführung von KI-Technologien erhebliche Weiterbildungsinitiativen zur Umschulung der globalen Arbeitskräfte erfordern könnte. Da KI-Tools immer häufiger eingesetzt werden und KI-unterstützte Arbeit immer häufiger vorkommt, werden sich die Unternehmen wahrscheinlich stärker darauf konzentrieren, die Effizienz dieser Mensch-Maschine-Interaktionen zu maximieren.