Künstliche Intelligenz (KI) skalieren – 4 Gründe für Menschen und Enablement

Der Leitfaden zur Schließung der Skill Gap in Unternehmen

Ich glaube, wir haben inzwischen alle den Ausdruck gehört, dass Daten die wertvollste Ressource der neuen Welt sind, und Organisationen haben Tonnen davon.

Die meisten Organisationen sind bereits in der Lage, grundlegende Business Intelligence (BI) Prozesse durchzuführen. Sie nutzen ein paar Analyse-Dashboards oder zumindest Excel-Sheets. Ich würde sagen, etwa die Hälfte von ihnen bewegt sich auf der Reifekurve nach oben, und die Mehrzahl ist in der Lage, Ad-Hoc Datenanalysen zu betreiben.

Unternehmen reifen auf dem Gebiet der Datennutzung, aber sie haben immer noch Schwierigkeiten, Data Science, Advanced Analytics (AA) und Künstliche Intelligenz (KI) in die alltägliche Entscheidungsfindung in Echtzeit zu integrieren und zu skalieren. Ein Proof-of-Concept nach dem anderen wird durchgeführt, aber den Wert ihrer Investitionen in AI und Machine Learning (ML) zu realisieren, bleibt aus. Und damit ist leider die Mehrzahl an Organisationen nicht in der Lage, die Erkenntnisse aus den Datennutzung herauszuholen, die sie wirklich suchen.

Vier Gründe für Probleme von Unternehmen bei der Datennutzung:

  1. Sie können keinen Zugang zu ihren Daten erhalten. 
  2. Sie verfügen nicht über die richtigen Werkzeuge oder die richtige Infrastruktur.
  3. Sie haben nicht die richtigen Talente. 
  4. Es fehlt ihnen an der richtigen Methodik, einem gemeinsamen Rahmen und gemeinsamen Arbeitsweisen.

Verfügbarkeit und Qualität von qualifizierten Arbeitskräften sind gefährdet

Daten wurden als die neue natürliche Ressource bezeichnet. Ein Artikel im The Economist geht sogar so weit zu sagen, dass sie Öl als wertvollste Ressource der Welt abgelöst hat.

Letztendlich steht jedoch der Mensch im Mittelpunkt des Unternehmens – und ohne talentierte und innovative Menschen bleibt die Kraft der Daten ungenutzt. Mit anderen Worten: Menschen sind unerlässlich, um aus Daten Wert zu schöpfen und sie auf innovative Weise anzuwenden.

Deshalb möchte ich in diesem Artikel zunächst einmal näher auf den Punkt „die richtigen Talente“ für eine Skalierung der Datennutzung eingehen.

Bereits heute kämpfen Unternehmen um Fachkräfte. Dieser Mangel wird voraussichtlich nur noch zunehmen. Bis 2030 könnte die weltweite Talentknappheit mehr als 85 Millionen Menschen erreichen. Dabei geht es nicht um einen Mangel an Arbeitskräften – sondern um einen Mangel an Arbeitskräften mit den richtigen Qualifikationen.

Mit dem Fortschritt der Technologie werden sich 100 Prozent der Arbeitsplätze, 100 Prozent der Berufe und 100 Prozent der Industrien verändern. So werden sich in den nächsten Jahren etwa 120 Millionen Menschen in zehn der größten Volkswirtschaften der Welt umqualifizieren müssen.

Organisationen wissen, dass sie handeln müssen, aber wissen sie auch, wo sie anfangen müssen?

Viele Unternehmen sagen mir, dass sie mehr Data Science Experten brauchen. Doch glaube ich, dass wir die Dinge angehen müssen. Haben Sie in Ihrem Unternehmen tatsächlich definiert, welche Fähigkeiten Sie für die Zukunft brauchen werden, und wie viele Mitarbeiter Sie mit diesen Fähigkeiten brauchen werden? Wenn wir diese Frage für uns geklärt haben können wir herausfinden, was wir dagegen tun und wie wir diese Fähigkeiten entweder aufbauen oder kaufen können.

Wir wissen, dass es auf dem Markt nicht genug Fähigkeiten gibt, um sie kontinuierlich zu kaufen. Wir müssen zum großen Teil also den Ansatz der Umschulung für die Zukunft wählen.

AI-unterstützte Automatisierung: Eine Chance und eine Herausforderung

Es lässt sich nicht leugnen, dass die intelligente Automatisierung einen enormen Einfluss auf die Arbeitnehmer haben wird. Auf der Grundlage einer globalen Länderstudie, die 2018 durchgeführt wurde, wird geschätzt, dass bis zu 60 Millionen Arbeitnehmer in den 12 größten Volkswirtschaften der Welt von den Arbeitgebern allein in den nächsten drei Jahren reduziert oder in andere Funktionen versetzt werden könnten.

Gleichzeitig können Unternehmen ihre Mitarbeiter mit dem Einsatz von intelligenten Automatisierungslösungen unterstützen und damit ihren Skill Gap etwas reduzieren.

KI-Systeme die im HR Bereich angewandt werden können zum Beispiel auch helfen, Abwanderung von Mitarbeitern zu reduzieren, Einstellprozesse effizienter und attraktiver zu gestalten und Umschulungsmaßnahmen – auf den Arbeitnehmer personalisiert – zu empfehlen und zu planen.

Die Skill Gap schließen: Strategien und Empfehlungen

Es ist keine leichte Aufgabe, das Problem der Qualifizierung zu lösen. Auf Unternehmensebene müssen Organisationen eine Führungsrolle übernehmen, die über die Rekrutierung und traditionelle Schulungsinitiativen hinausgeht und sich zu einer kontinuierlichen, strategischen Erforschung neuer Wege verpflichtet.

Identifizieren Sie die Schlüsselkompetenzen, die für den Erfolg erforderlich sind, und richten Sie Ihre zukünftige Qualifizierungsstrategie über den gesamten Lebenszyklus der Mitarbeiter aus – von der Rekrutierung über die Teambildung, das Lernen, das Karrierecoaching bis hin zu Vergütung und Mitarbeiterbindung.

KI kann dazu beitragen, Transparenz und die Personalisierung von Fähigkeiten im erweiterten Lernökosystem zu ermöglichen. Analysen können die Transparenz über Skill-Verteilungen, Trends und zukünftige Skill-Lücken aufzeigen.

Innerhalb der Organisation sollten agile Teams mit heterogenen Fähigkeiten gebildet werden, um erfahrungsbasierte Peer-to-Peer-Innovation zu ermöglichen und eine Kultur zu schaffen, in der Lernen zum essentiellen Bestandteil der Arbeit wird. Schaffen Sie Möglichkeiten für Jobsharing und interne Mobilität, die sich auf die Entwicklung von Fähigkeiten konzentrieren.

Nutzen Sie Initiativen wie z.B. massiven offenen Online-Kursen, Code-Schulen und Branchen-Knowhow-Netzwerken. Wenden Sie KI an, um die relevantesten Bildungsgüter für Ihre Lernenden zu beschaffen und zu harmonisieren.

Und zu guter Letzt: Machen Sie es persönlich

Personalisierung ist in der Konsumwelt Teil des Alltags geworden. Mitarbeiter erwarten die gleiche personalisierte Erfahrung in ihrer Arbeitswelt. Mitarbeiter wollen Karriere, Fähigkeiten und Lernfortschritte, die auf ihre Erfahrungen, Ziele und Interessen zugeschnitten sind. Indem Organisationen genau das ermöglichen schaffen sie es auch, ihre Mitarbeiter genau dort einzusetzen, wo sie den größten Mehrwert für das Unternehmen schaffen können.

Investieren Sie in Talente, die die Schnittmenge von Daten und Algorithmen sowie deren Auswirkungen auf Arbeitsabläufe verstehen. Menschen sind unerlässlich, um aus Daten Wert zu schöpfen und sie auf innovative Weise anzuwenden.

Britta Daffner ist seit über einem Jahrzehnt in der Technologie- und Daten-Industrie zu Hause. Ihr Credo: Innovation und Digitalisierung von Unternehmen vorantreiben – durch Technologie und Führung. Dafür befähigt sie als Abteilungsleiterin im Bereich „Artificial Intelligence & Data Science“ in der Beratungssparte von IBM Unternehmen dabei, das volle Potential aus Daten zu nutzen. Daneben ist sie Coach und Mentor von Leadern, die in der Konzern- und Wirtschaftswelt etwas verändern wollen und spricht als Keynote Speakerin über Themen wie Digitalisierung, Leadership und Wirtschaft. Sie publiziert in Onlinemagazinen wie MoreThanDigital und wurde bereits mehrfach für den Digital Female Leader Award nominiert.

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