Von »Do Less Harm« zu »Do More Good«: Nachhaltige digitale Geschäftsmodelle
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Umfangreiche Internetrecherchen sind in vielen Innovationsabteilungen fester Bestandteil der täglichen Arbeit. Denn nur, wer gut über aktuelle Trends und Themen informiert ist, kann das eigene Unternehmen mit innovativen Ideen voranbringen. Drei Anwendungsbeispiele zeigen, wie Generative KI Zeit und Nerven sparen kann und einen effizienten informationellen Rundumblick über die gesuchten Informationen gibt.
Mit der Novelle der Nachhaltigkeitsberichterstattung durch die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) der EU kommen auf die meisten deutschen Unternehmen drastische Veränderungen zu. Diese betreffen nicht nur das klassische Berichtswesen, sondern führen zu einem neuen Paradigma für die Nachhaltigkeitskommunikation.
Stellen Sie sich vor, Ihre Mitarbeitenden betreten das Bürogebäude und dieses weiß sofort, in welchen Besprechungsraum es sie lotsen soll, welches Frühstück bevorzugt wird und auf welche Höhe der Schreibtisch eingestellt werden muss. Klingt futuristisch, nicht wahr?
Was zunächst nach Science-Fiction klingt, ist heute dank moderner Technologien und dem Internet of Things (IoT) näher denn je. Der Schlüssel zum Erfolg ist dabei nicht nur die Technik, sondern auch eine nutzerzentrierte Gestaltung von Services.
Selbst skeptische Naturen müssen feststellen: Auch in der öffentlichen Verwaltung ist der digitale Wandel in vollem Gange. Zahlreiche engagierte und innovationsfreudige Mitarbeitende arbeiten täglich daran, den digitalen Wandel voranzutreiben. Doch wie verändert der digitale Wandel die Zusammenarbeit in der öffentlichen Verwaltung? Und wie lässt sich so eine Digitalkultur greif- und messbar machen? Wir haben es am Fall des Transformationsprogramms Work4Germany untersucht!
In Zeiten der Pandemie hat die Digitalisierung einen kräftigen Schub erfahren. In vielen Unternehmen gehören Videokonferenzen und Homeoffice mittlerweile zum Arbeitsalltag. Zwei von drei Unternehmen denken konkret darüber nach, ihre Arbeitsprozesse weiter zu digitalisieren, um Produktivitätspotenziale zu erschließen. So sollen KI-basierte Recherche-Instrumente und Chatbots Mitarbeitende von Routinearbeiten entlasten. In der betrieblichen Praxis stoßen solche Konzepte allerdings an Grenzen. Immer mehr Mitarbeitende beklagen die Bedeutungslosigkeit ihrer Arbeitstätigkeit. Der Gallup Engagement Index von 2021 gibt an, dass 68 Prozent der Arbeitnehmer in Deutschland nur noch Dienst nach Vorschrift machen. Rund 40 Prozent der Berufstätigen unterstellen, dass es keinen Unterschied mache, wenn ihr Job wegfalle. Menschliche Leistung braucht eine soziale Resonanz, um Bedeutung zu erlangen. Diese Resonanz, die auf persönlicher Begegnung beruht, geht in digitalisierten Arbeitsprozessen offensichtlich verloren. Darunter leiden Motivation und Produktivität. Die Frage, wie wir digitale Arbeit in einen sozialen Zusammenhang bringen können, stellt sich immer dringlicher. Es gilt, die Nutzenpotenziale der künstlichen Intelligenz mit der sozialen Intelligenz zu verbinden.
Stellen Sie sich vor, Sie könnten sich jeden Morgen neu entscheiden, welches Transportmittel Sie für Ihren Weg zur Arbeit nutzen wollen. Bei schönem Wetter leihen Sie sich ein Fahrrad; wenn Sie spät dran sind, bestellen Sie ein Taxi vor Ihre Haustür, sodass Sie auf dem Weg noch ein paar Aufgaben erledigen können; an manchen Tagen nutzen Sie den ÖPNV oder ein Car-Sharing Angebot. Die Vorstellung, jeweils das passende Angebot herauszusuchen, klingt vielversprechend und anstrengend zugleich. Doch was, wenn das in Zukunft mühelos möglich ist?
Woran liegt es, dass sich zwar viele Firmen mit Künstlicher Intelligenz (KI) beschäftigen, sich aber trotzdem mit der Einführung schwertun? So viel sei verraten: Es liegt nicht an den Daten, die sind meistens im Überfluss vorhanden. Doch ein Unternehmen besteht aus weitaus mehr als nur Daten. Was braucht es also noch? Im Folgenden möchte ich Ihnen unsere Top 4 für eine erfolgreiche Einführung von KI in der Produktion vorstellen.
KI-Projekte boomen – doch je komplexer die Herausforderung, desto höher sind die Anforderungen an Planung und Strukturierung. Was ist alles zu berücksichtigen, damit ein Projekt zum erfolgreichen Abschluss gebracht werden kann? Neue, datenbezogene Modelle zur Implementierung können die Erfolgswahrscheinlichkeit vieler KI-Projekte drastisch erhöhen.
In der deutschen Industrie geht vielfach die Sorge um, von internationalen Konkurrenten aufgrund der Digitalisierung abgehängt zu werden. Vermutlich arbeiten einige Unternehmen mit hohem Aufwand an einem »perfekten« Plan für die digitale Transformation, inklusive der Technologie und sogar organisatorischen Anpassungen. Doch auch der beste Plan hält den ständig wechselnden Bedingungen der digitalen Transformation nicht stand. Um flexibel mit diesen Änderungen umgehen zu können braucht es vor allem eines – authentische und gelebte Vision.