Schwerpunkt 19 reiter im Bereich der angewandten Künstlichen Intelligenz zu etablieren. Die extrem schnelle Verfügbarkeit von Fachwissen sieht Wasner als einen ähnlichen Entwicklungssprung wie 1998 die Google-Suche im World Wide Web. „Wenn ich gewisse Daten brauche, wie etwa Verkaufszahlen in der Region XY für fünf Produkte, sage ich der KI: Bitte zeig mir die für die letzten 10 Jahre. Und dann wird das Ergebnis sofort da sein, ohne dass auch nur eine Person im Sharepoint nachschauen oder telefonieren muss.“ In der Unmittelbarkeit des Wissenszugriffs sieht er auch Konsequenzen für unsere Zusammenarbeit: „Dies ermöglicht eine enorme Spontanität, die dann auch wieder unser Verhalten beeinflusst.“ Befragen wir künftig noch Kunden, wie es der klassische Design-Thinking-Prozess verlangt? Oder lassen wir KI die Antwort aus zahlreichen Profilen und Customer Journeys zusammenstellen? Schließlich sind repräsentative Daten und faktenbasierte Ergebnisse unser Arbeitsauftrag und entsprechen auch den KPIs, an denen wir gemessen werden. Also werden wir uns doch eher mit der Qualität der Daten, ihrer Quellen und Verknüpfungen beschäftigen, als mit der Kundin oder Zielgruppe, die wir kennenlernen möchten. Die neu gewonnene Spontanität wirkt verführerisch. So simpel die Analysen per Knopfdruck erscheinen, unseren Umgang mit dem In- und Output macht es nicht trivial: Traue ich dem KI-Ergebnis und lasse ich mich von der Dynamik des Frage-Antwort-Spiels mitreißen? Oder hadere ich stellenweise mit dem Output und halte damit das ganze Projekt auf? Es werden auch viele unbequeme Aufgaben sein, mit denen wir Menschen unsere neue Arbeitszeit verbringen. Denn selbst wenn wir uns nicht mehr mit dem Ausfüllen von Excel-Listen und dem Aufhübschen von Powerpointpräsentationen beschäftigen, die inhaltlichen Bestandteile, der sinnvolle Lösungsweg und die Ergebnisverifizierung sollten uns dafür umso mehr beschäftigen. Die KI als Fachkraft ... und wir als Kontext-Versteher Dass es für die KI eine Herausforderung sein kann, einen Blaubeer-Muffin von einem Katzengesicht zu unterscheiden, zeigt, dass sich die Künstliche Intelligenz doch stark von der unsrigen unterscheidet. Sinnliche Erfahrungswerte zur intuitiven Kontexterfassung fehlen ihr, aber sensorisch ist die KI uns in der Verarbeitung von visuellen Mustern, Frequenzen oder Bewegungen weit überlegen. So haben auch wir aus den Fehlern der KI gelernt: „Man hat sich schnell davon verabschiedet, dass man eine KI haben werde, die quasi vom Dachziegel über den Muffin bis zum Smartphone alles erkennen und einordnen kann. Vielmehr hat man die visuelle Kompetenz der KI sehr schnell innerhalb bestimmter Fachgebiete für spezialisierte Lösungen verwendet“, beschreibt Wasner. Als man innerhalb der Domänen sofort Trefferquoten zwischen 90 bis 95 Prozent erreichen konnte, war klar, dass der Erkennungsvorsprung auch unsere Tätigkeiten in den Fachgebieten enorm unterstützen wird – und dass die fünf bis zehn Prozent Fehlerquote eher an der schlechten Datengrundlage als an der Korrelationskompetenz der KI liegt. Das spielt uns den Ball zu und erfordert neue Kompetenzen auf der Datenbeschaffungsebene, dem Einpflegen und Programmieren oder Prompten, denn unser Umgang mit Wissen entscheidet über das Arbeitsergebnis. Korrelation braucht Kontextwissen Unsere natürliche Intelligenz ist auch bei der Einordnung von Fachwissen gefragt – und egal, ob es sich um ein KI-Ergebnis oder eine Forschungsexpertise handelt, bleibt unsere Aufgabe, es in Relation zu setzen: Zum Kontext und Anwendungsbezug, zu gesellschaftlich relevanten Fragestellungen und letztlich auch zu eigenen Erfahrungen und kollektiven Erinnerungen. Um sich solch einen humanen Wissensschatz anzueignen, ist ein breiter Grundstock von Allgemeinwissen notwendig, begleitet von vielfältigen Erfahrungen. Die breite Fächerung würde wilde Verknüpfungen von Kenntnissen ermöglichen, die – rein interessengeleitet – von Handwerk bis Wissenschaft keine Barrieren kennen sollten. Allein der Sprung zu anderen Fachrichtungen und Branchen Humane Kompetenzen in der Organisation Einen Einblick zum Einsatz von KI in der Personalentwicklung gibt Birgit Pieringer, Teamleiterin Personal- und Führungskräfteentwicklung, Personalmanagement GmbH der Energie AG Oberösterreich: Als die Personalentwicklung der Energie AG Oberösterreich wissen wollte, was ihre Belegschaft in Zukunft beschäftigen wird, extrahierte sie aus den Jobbeschreibungen ihres Bereichs alle Tätigkeiten und summierte darunter die notwendigen Kompetenzen. Gemeinsam analysierten sie daraufhin deren mögliche Veränderung durch KI und smarte Kommunikation: Welche Abstimmungen können direkt oder automatisch erfolgen, wo kann Transparenz Kontrolle ersetzen, welche Entscheidungen muss wer noch treffen und inwieweit verantworten? Welche Kommunikation kann technisch über Sprachbots erfolgen und welche auch in Zukunft besser nicht? Das Ergebnis der Analyse verwies auf einen verschlankten Ablauf, eine direktere Unterstützung durch intelligente Assistenzsysteme und mehr dynamische, kurzfristige, inhaltsbezogene und transdisziplinäre Zusammenarbeit untereinander. Organisatorisch bedeutete die neue Arbeitsteilung zwischen natürlicher und Künstlicher Intelligenz den größten Aha-Effekt: Es leuchtete ein, dass homogen besetzte Abteilungen im KI-Zeitalter keine Zukunft haben werden. Vielmehr wird die fachliche Mitarbeit oder Sicherstellung von Kommunikation an den kritischen Stellen verlangt, die zunehmend außerhalb der Abteilung oder des Unternehmens liegen. Allerdings setzt das die Kenntnis von den einzelnen Kompetenzen der Beschäftigten voraus – einen Überblick, den nur wenige Unternehmen haben.
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