KI am Arbeitsplatz und wie sie uns unterstützt

In den letzten Jahren gab es große Befürchtungen, dass künstliche Intelligenz (KI) alle Menschen am Arbeitsplatz ersetzen wird. Diese Befürchtungen waren jedoch völlig unbegründet und heute arbeiten wir, Seite an Seite mit intelligenten Algorithmen, effizienter und effektiver.

Nach Angaben von IDC werden Unternehmen weltweit in diesem Jahr etwa 656 Milliarden US-Dollar für Zukunftstechnologien ausgeben. Der größte Teil dieses Geldes wird in KI-gestützte Software für Unternehmensanwendungen fließen. Da die meisten von uns in den kommenden Jahren aus der Ferne arbeiten werden, wird sich die Branche auch verstärkt auf die Bewältigung von Herausforderungen in Bezug auf Zusammenarbeit und Produktivität konzentrieren.

Schauen wir uns an, wie KI uns bereits bei der Arbeit unterstützt und die Art und Weise, wie wir Dinge erledigen, verändert.

1. Verbesserung der Zusammenarbeit am digitalen Arbeitsplatz

Die Pandemie hat die Initiativen zur digitalen Transformation beschleunigt. Heute arbeiten die meisten von uns in hybriden Arbeitsumgebungen, in denen Mitarbeiter nahtlos sowohl virtuell als auch persönlich zusammenarbeiten.

In diesem Szenario hat die KI das Potenzial, jede Arbeitsfunktion zu verbessern. Intelligente Algorithmen können zum Beispiel schnell Tausende von Bewerbungen sichten und geeignete Kandidaten in die engere Auswahl nehmen, um Personalverantwortliche zu unterstützen. Dieser Ansatz hilft, viel Zeit und Ressourcen zu sparen und die Arbeitsmoral der Mitarbeiter zu verbessern.

Wenn jeder im Unternehmen KI-gestützte Tools nutzt und in einer hochgradig intuitiven und kollaborativen Umgebung zusammenarbeitet, können Unternehmen bessere und schnellere Entscheidungen treffen.

Laut einer Umfrage unter 2.000 Managern berichteten 59 % von einer besseren Zusammenarbeit am Arbeitsplatz nach der Einführung von KI. Weitere 78 % sahen eine deutliche Verbesserung der Entscheidungsfindung und Effizienz.

2. Ermöglicht effizientes Wissensmanagement

Die Mitarbeiter wollen einfachen Zugang zu den richtigen Informationen und zur richtigen Zeit, um ihre Arbeit zu erledigen. Es ist zeit- und ressourcenintensiv, Daten manuell zu durchforsten, um das zu finden, was sie suchen. Mit Hilfe von KI und Automatisierung können wir jedoch einen Großteil dieses Prozesses in großem Umfang automatisieren.

Der Schlüssel dazu war, eine echte Automatisierung, ein effizientes Wissensmanagement und einen Wissensaustausch in großem Maßstab zu erreichen, ohne es dabei unnötig kompliziert zu machen. Deshalb hat es Jahrzehnte gedauert, bis sich das Konzept des Wissensmanagements durchsetzen konnte. In der Vergangenheit funktionierte die Idee des Wissensmanagements zwar in der Praxis, aber es war äußerst unpraktisch.

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3. Automatisieren Sie lästige Routineaufgaben

KI am Arbeitsplatz verschafft Menschen mehr Freiraum für sinnvolle Aufgaben. Im Laufe der Jahre war dies der beliebteste Anwendungsfall für den Einsatz von KI, insbesondere für die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA).

RPA ist nicht dasselbe wie die traditionelle Automatisierung. Bei der herkömmlichen Automatisierung wird eine Software eingesetzt, die dieselbe Aufgabe wiederholt und ohne jegliche Variation ausführt. Im Gegensatz dazu nutzt RPA das maschinelle Lernen (ML). Die Software lernt kontinuierlich, wie sie die Aufgabe ausführen, den Prozess effizienter gestalten und schneller abschließen kann.

Traditionelle Automatisierungsprotokolle arbeiten still im Hintergrund auf bestimmten Plattformen. RPA ist jedoch an vorderster Front auf der Ebene der Benutzeroberfläche und personalisiert seine Interaktion auf individueller Ebene. Sie können RPA auch problemlos in mehrere Lösungen integrieren, die in Unternehmensumgebungen üblich sind.

Zum Beispiel ist RPA heute ein Standard in der Kundenbetreuung. Intelligente Algorithmen helfen Kundendienstmitarbeitern und technischen Supportteams, indem sie einfachere und unkompliziertere Anfragen wie das Zurücksetzen eines Passworts bearbeiten. Wenn Sie KI und ML in den Kundenservice einbinden, können sich die Supportmitarbeiter um kompliziertere Probleme kümmern.

RPA wird in vielen Unternehmen auch immer mehr Teil des Einführungsprozesses. In diesem Szenario versendet RPA Einstellungsschreiben und die dazugehörigen Unterlagen, gibt die Daten des neuen Mitarbeiters ein und pflegt die Personaldatenbank, um die Erfahrungen am Arbeitsplatz von Anfang an zu optimieren.

4. Rationalisierung von Wartungsprotokollen

Das Internet der Dinge (Internet of Things – IoT) macht die autonome Wartung zur Realität. Intelligente Sensoren legen die Basis für die Leistungsindikatoren der Anlagen fest, und intelligente Algorithmen helfen bei der Bestimmung der Ober- und Untergrenzen für die einzelnen Indikatoren.

Mit vorausschauenden Wartungsprotokollen können Unternehmen viel Geld sparen. Laut McKinsey & Company kann eine KI-gestützte vorausschauende Wartung die Verfügbarkeit um bis zu 20 % verbessern. Gleichzeitig hilft die vorausschauende Wartung die Inspektionskosten um 25 % und die jährlichen Wartungsgebühren um bis zu 10 % zu senken.

Autonome Bodenreiniger können das Wartungspersonal unterstützen, indem sie mithilfe von Sensoren durch vorprogrammierte Pfade in den Einrichtungen navigieren. Da diese Roboter mit der Cloud verbunden sind, haben Sie auch einfachen Zugriff auf Betriebsdaten, Raumnutzungsdaten und maschinengenerierte Analyseberichte.

Wenn KI die Bodenreinigung und Desinfektion übernimmt, können sich die Wartungsteams auf strategischere Aufgaben konzentrieren. So können sie beispielsweise ihre Zeit mit der Investitionsplanung und der Wartung von Gebäudesystemen verbringen.

Durch den Vergleich aktueller und historischer Daten informieren diese Maschinen außerdem die Einrichtungsteams, wenn sich die Anlage einem Ausfall nähert. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass das Gerät repariert oder gewartet wird, bevor es zu einem Problem wird. Auf diese Weise lassen sich auch potenzielle Ausfallzeiten und Verzögerungen bei der Erbringung rechtzeitiger Wartungsleistungen vermeiden.

5. Entmystifizierung des Kundenverhaltens

Viele Jahre lang kämpften Unternehmen damit, ihre Kunden zu verstehen. Mit den Daten, die Menschen jede Sekunde des Tages generieren, können Unternehmen das Kundenverhalten endlich entmystifizieren.

Wenn Unternehmen Kundendaten und KI kombinieren, können sie schnell neue Möglichkeiten zur Dimensionierung ihres Geschäfts erkennen. Wenn Amazon zum Beispiel ein Produkt vorschlägt, das Ihnen gefallen könnte, ist das KI in Aktion, die versucht, Cross-Selling zu betreiben. Indem sie den Zielmarkt besser versteht, kann KI Einzelhändlern auch dabei helfen, ihre Produkte einem breiteren Publikum vorzustellen.

6. Back-Office-Prozesse optimieren

Durch die Digitalisierung entfällt die Notwendigkeit, Tonnen von Bürodokumenten aufzubewahren. Durch den Einsatz einer durchgängigen Back-Office-Automatisierung auf der Grundlage von RPA und Natural Language Processing (NLP) können Unternehmen auch ihre Analysefähigkeiten verbessern und erweitern. Dieser Ansatz trägt dazu bei, Papierverschwendung zu vermeiden und gleichzeitig die Protokolle zur Nachverfolgung von Audits und historischen Daten zu optimieren.

In diesem Szenario können autonome Back-Office-Systeme auf Anwendungen zugreifen, Wachstumspotenziale erkennen, Gemeinkosten beseitigen, die Ergebnisse des öffentlichen Dienstes verbessern und vieles mehr. Der Hauptvorteil besteht darin, dass diese fortschrittlichen Back-Office-Systeme Rückkopplungsschleifen einbauen, um das Serviceniveau besser zu verstehen und die Leistung auf der Verfahrensebene zu verbessern.

7. Konferenzen und Workshops

KI am Arbeitsplatz kann zur Optimierung von Videokonferenzen und Schulungsworkshops beitragen. Dieser Ansatz wird den Führungskräften helfen, sich besser mit ihren Mitarbeitern zu vernetzen und mit ihnen zu kommunizieren. Der Microsoft Teams-Bot beispielsweise überwacht bereits die Reaktionen des Publikums in Echtzeit während Videokonferenzen. Durch die Analyse von Mimik und Gestik in Echtzeit können Unternehmen ihre Vorträge anpassen und Mitarbeiterschulungen auf die nächste Stufe heben.

Das oben Gesagte ist nur die Spitze des Eisbergs. Wir können davon ausgehen, dass KI und ML in den nächsten Jahren weitaus fortschrittlicher sein werden, als wir uns vorstellen können. Um dieses Ziel zu erreichen, müssen intelligente Algorithmen jedoch kontinuierlich mit den richtigen Datentypen arbeiten, die sowohl sehr repräsentativ als auch umfassend sind. Gleichzeitig müssen Unternehmen ihre Mitarbeiter weiter schulen und den Transfer von Fähigkeiten und Wissen fördern, um sie in einem sich schnell verändernden Umfeld ruhig und engagiert zu halten.

Andrew Zola