Blogreihe Data Science
Blogreihe Data Science
Triple KI – Data Science durchgängig gedacht! Claudia Dukino und Damian Kutzias promovieren zu der Frage, wie datenbasierte Projekte erfolgreich zu anwendbaren KI-Lösungen umgesetzt werden können. In einer gemeinsamen Blogreihe bündelt das KI-Tandem seine Kompetenzen und Forschungsergebnisse und veranschaulicht, wie die Verzahnung von Prozessen, Tätigkeiten und Technologien von der Ideengenerierung bis hin zur Inbetriebnahme neuer Lösungen in Unternehmen Mehrwerte schaffen kann.

Kund*innen, scheuen sich heutzutage nicht mehr, schnell mal eine Beschwerde oder Anfrage über diverse Kanäle wie E-Mail, Messenger oder Soziale Netzwerke an Unternehmen zu richten. Mitarbeitende sollen diese tausenden von Anfragen klassifizieren und beantworten – und das möglichst vorgestern.

Könnte KI-gestützte Automatisierung hier Abhilfe schaffen, indem z. B. Anfragen automatisiert klassifiziert, ggf. teilautomatisch beantwortet bzw. entsprechend an die richtige Ansprechperson weitergeleitet werden? In der Theorie definitiv – aber die Praxis zeigt, dass KI nur dann Mehrwert schaffen kann, wenn das Zusammenspiel von Technologie und Menschen klappt – und hier ist noch viel zu tun.

Das ging schon immer so – ohne KI-gestützte Automatisierung: Vielfach sind Mitarbeitende für eine spezielle Kernkompetenz vorgesehen, so dass es getrennte Zuständigkeiten im Geschäftsprozess gibt. Um die Aufgabe zu erfüllen, sind ggf. Vor- und Nacharbeitungen notwendig, bei denen es sich oftmals um Routinetätigkeiten handelt. In unserem Beispiel geht beim Kundenservice eine Anfrage per E-Mail ein. Diese legt ein Mitarbeitender im System an, beispielsweise durch Kopieren von System A (E-Mailprogramm) in System B (Beschwerdemanagementprogramm). Danach ist die Anfrage erfasst und wird, wenn die Informationen vorhanden oder beschaffbar sind, beantwortet – oder falls nicht ggf. direkt im System ohne Antwort abgeschlossen.

Der neue Prozess – mit KI-gestützter Automatisierung: Mitarbeitende erhalten eine übergreifende Zuständigkeit, indem beispielsweise die Antwortmöglichkeiten nur noch geprüft oder zusammengestellt werden müssen. Die Aufgaben, Anfragen zu klassifizieren, weiterzuleiten und im System anzulegen, erledigt jetzt die KI. Dadurch können deutlich mehr Anfragen erledigt und somit die Kundenzufriedenheit erhöht werden.

Diese Veränderung der Tätigkeiten können Vor- und Nachteile für den Menschen in seiner Arbeitsgestaltung mit sich bringen.

Wenn Routine-Tätigkeiten wegfallen, steigen die Arbeitsanforderungen, was zu einer Überforderung von Mitarbeitenden führen kann. Auch der fehlende Belastungswechsel und somit fehlende Erholungsphasen können sich negativ auf das Wohl der Arbeitnehmenden auswirken. Verantwortungsvolle Arbeitgeber sollten dies durch entsprechende Maßnahmen wieder ausgleichen.

Allerdings bringt die KI-gestützte Automatisierung auch Vorteile mit sich, wie die Entlastung der Mitarbeitenden von monotonen und anspruchslosen Aufgaben, oder durch unterstützende Assistenzsysteme eine Erleichterung bei der Bewältigung von Tätigkeiten, z. B. durch Hinweise und Vorschläge durch das System.

Fazit: Neue Rollen und Qualifikationen braucht der Arbeitsalltag mit KI

Die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Künstlicher Intelligenz erfordert neue Rollenbilder. Diese müssen aktiv gestaltet werden. Die Stärken des Menschen sowie der Maschine sollten gefördert werden, um das bestmögliche Ergebnis zu erhalten.

Künstliche Intelligenz und die Zukunft der Arbeit (Vgl. Daugherty & Wilson, Human + Machine)
Künstliche Intelligenz und die Zukunft der Arbeit (Vgl. Daugherty & Wilson, Human + Machine)

 

Ein paar neue Rollen, welche aus den fehlenden Fähigkeiten entstehen werden bzw. wofür sich Menschen zukünftig weiterqualifizieren können, werden hier kurz angerissen:

  • Persönlichkeitstrainer*innen für KI-Algorithmen helfen der KI, menschliche Verhaltensweisen nachzuahmen.
  • Interaktionsmodellierer*innen für KI-Systeme unterstützen die KI dabei, Aufgaben durch Lernen am menschlichen Vorbild zu bewältigen.
  • Algorithmus-Forensik-Analyst*innen helfen dabei, den BIAS in KI-Algorithmen detailliert nachzuvollziehen, zu erklären und zu beseitigen.
  • KI-Sicherheitsingenieur*innen sollen die unbeaufsichtigte Wirkung von KI-Systemen voraussehen und verhindern.
  • KI-Übersetzende fungieren als wechselseitiges Bindeglied in beide Richtungen zwischen dem Menschen und der KI.

Es empfiehlt sich, frühzeitig im Einführungsprozess diese neuen Rollen mitzudenken, damit man dann im Rollout nachher keine Überraschung erlebt.

Dieser Beitrag ist Teil einer Blog-Reihe, in der wir (Damian Kutzias und Claudia Dukino aus dem Bereich Digital Business) uns in den kommenden Monaten mit den Herausforderungen datenbasierter Projekte beschäftigen und dazu Mensch, Technik und Organisation im Einklang betrachten werden.

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Claudia Dukino

Claudia Dukino ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am Fraunhofer IAO. Sie unterstützt Unternehmen dabei eigene KI-Anwendungsfelder zu erschließen und für sich nutzbar zu machen. Dabei liegt ihr Hauptaugenmerk auf den Menschen mit ihren Tätigkeiten und Prozessen ohne dabei die Technologie außen vor zu lassen.

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Kategorien: Künstliche Intelligenz, New Work / Connected Work
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