KI am Arbeitsplatz: 10 wichtige Anwendungsfälle, Vorteile und Herausforderungen

Eine weit verbreitete Automatisierung kann aufgrund von Qualifikationsdefiziten und potenziellen Arbeitsplatzverlusten Unsicherheit und Besorgnis auslösen und bei Ihren Mitarbeitern Skepsis und Widerstand gegen den Einsatz von KI hervorrufen. Tatsächlich weist Mercer darauf hin, dass sich nach Angaben von Führungskräften nur 45 % ihrer Mitarbeiter an einen durch KI neu geschmiedeten Arbeitsmarkt anpassen könnten. Dennoch ist die Aussicht, Arbeitskräfte einfach durch neue, KI-kompatible Mitarbeiter zu ersetzen, verlockend, aber auch naiv in einem Arbeitsmarkt, der notorisch von Talentmangel betroffen ist.

Das WEF betonte, wie wichtig es ist, proaktiv in die Umschulung und Höherqualifizierung von Mitarbeitern zu investieren, um die betroffenen Arbeitskräfte auf neue Positionen zu verteilen, die durch KI-gesteuerte Innovationen entstehen. Insbesondere sollte der Schwerpunkt von manuellen Fähigkeiten auf technologische, kognitive und emotionale Kompetenzen verlagert werden. Der Rollenwechsel kann durch externe Partnerschaften mit Experten in relevanten Bereichen, einschließlich KI und Datenwissenschaft, ergänzt werden. Die rasche Verbreitung von Remote-Arbeitsmodellen, die durch Kollaborationstools und virtuelle Arbeitsplätze gefördert wird, kann in dieser Hinsicht hilfreich sein.

Einigen Unternehmen fällt es schwer, KI-Tools mit bestehenden Abläufen und Workflows in Einklang zu bringen, was zu weiteren Ineffizienzen und Engpässen führt, anstatt Synergien und Leistungssteigerungen zu erzielen. Ein E-Commerce-Unternehmen kann beispielsweise seine Marketingstrategien mit KI-gesteuerter Nutzersegmentierung und gezielter Werbung verbessern, um den Umsatz zu steigern, und dabei die Auftragsverwaltung, den Lagerbestand und andere Funktionen vernachlässigen, um den daraus resultierenden Anstieg der Bestellungen zu erfüllen.

Ihr Betriebsmodell sollte sich weiterentwickeln, um KI-Software zu unterstützen. Ziehen Sie die Einrichtung von Kompetenzzentren in Betracht und ernennen Sie die fähigsten Fachleute, um die Anpassungen der Arbeitsabläufe zu koordinieren. Sie können sich auch für eine schrittweise Einführung entscheiden, bei der sich Ihre Mitarbeiter mit den neuen Technologien vertraut machen, Feedback aus den ersten Implementierungen sammeln und die bestehenden Prozesse schrittweise aktualisieren. Eine weitere Möglichkeit, verschiedene Arbeitsabläufe auszugleichen, sind bewährte BPM-Verfahren und -Plattformen wie Pega und Odoo.

Das Training von KI-Modellen ist ein komplexes Verfahren. Wenn man sich auf minderwertige, inkonsistente Datensätze verlässt, die einen unvollständigen Überblick über wichtige Trends bieten, können Algorithmen keine Muster über Datenpunkte hinweg erkennen. Dies wiederum kann zu verzerrten Analysen und ungenauen Vorhersagen führen, sobald das Modell eingesetzt wird. Darüber hinaus kann sich die Leistung des Modells im Laufe der Zeit aufgrund von Änderungen der Eingangsmerkmale und der Beziehungen zwischen den Variablen verschlechtern (die so genannte ML-Modell-Drift).

Sie sollten Ihr Modell auf zuverlässigen, umfangreichen Daten aus ausgewählten Quellen trainieren. Dies erfordert die Zuordnung, Bereinigung und Umwandlung von Daten über ETL-Pipelines sowie deren Konsolidierung in einem Data Lake oder Data Warehouse, um eine einzige Quelle der Wahrheit zu schaffen. Die aufbereiteten Daten können in Trainings-, Validierungs- und Testsätze unterteilt werden, um die Modellierung in mehrere Phasen aufzuteilen und Probleme mit der Überanpassung zu verringern. Nach der Bereitstellung sollte das Modell in mehreren Iterationen auf der Grundlage bewährter MLOps-Verfahren mit "frischen" Datensätzen überwacht und feinabgestimmt werden.

Angesichts der datenzentrierten Prozesse der KI und des wachsenden Interesses der politischen Entscheidungsträger am Datenschutz sollten Unternehmen Bedenken hinsichtlich des Schutzes der Privatsphäre wirksam angehen und mit dem höheren Risiko einer Cybergefährdung umgehen. Denn KI-Lösungen können sensible Informationen wie Finanztransaktionsdaten, geistiges Eigentum oder Geschäftsgeheimnisse verarbeiten, die zum Ziel von Betrug, Hacking und Datenschutzverletzungen werden können. Außerdem können Integrationen mit externen Systemen solche Probleme noch verstärken.

Schützen Sie Ihre KI-Lösung und Ihre Daten mit soliden Cybersicherheitsfunktionen. Dazu gehören Identitäts- und Zugriffsmanagement, Multi-Faktor-Authentifizierung, Überwachung der Benutzeraktivitäten und verschlüsselter Datenaustausch über kryptografische Protokolle (wie Transport Layer Security oder X.509-Zertifikate). Außerdem sollten Sie eine solide Data-Governance-Strategie einführen, einschließlich bewährter Verfahren und interner Richtlinien für die ordnungsgemäße Verwaltung Ihrer Datenbestände, und sicherstellen, dass Ihre Software mit dem US-amerikanischen HIPAA, der GDPR der Europäischen Union oder anderen anwendbaren Standards konform ist.

KI-gestützte Analysen und Abläufe erfordern einen Informationsstrom aus mehreren Unternehmenssystemen (einschließlich Legacy-Software und IoT-Geräten), die unterschiedliche Datentypen oder -formate verarbeiten können und verschiedene Kommunikationsprotokolle verwenden, d. h. Regelwerke, die festlegen, wie Daten über ein Netzwerk übertragen oder ausgetauscht werden. Wenn solche Systeme fragmentiert sind und nicht richtig zusammenarbeiten, führt dies zu Informationssilos, Dateninkonsistenzen und ungenauen Erkenntnissen.

Sie sollten Ihre Systeme über APIs integrieren. Cloud-Datenintegrationsdienste, die von großen Cloud-Anbietern (wie AWS Glue oder Azure Data Factory) und iPaaS-Plattformen (einschließlich Informatica, Boomi und Workato) angeboten werden, erleichtern diesen Prozess durch die Bereitstellung vorgefertigter APIs. Sie können auch auf Datenvirtualisierungstechniken zurückgreifen oder Middleware-Architekturen wie ESBs aufbauen, um verschiedene Protokolle zu konvertieren. Wann immer möglich, ist es jedoch die beste Option, Systeme mit gemeinsamen Protokollen zu übernehmen oder die Interoperabilitätsstandards Ihrer Branche einzuhalten.