Erinnern Sie sich an die Terminator-Filme?

Die dystopische Welt dieser Filme, in der Maschinen gegen Menschen kämpfen, in denen sich Technikgläubigkeit und -skepsis gegenüberstanden und in denen am Ende zwar die Erkenntnis triumphiert, dass unsere Menschlichkeit gerade in unserer Unzulänglichkeit, Irrationalität und Emotionalität besteht, andererseits aber der Gegensatz Mensch-Maschine nicht aufgehoben wird, zeichnet ein antagonistisches Bild – wir gegen die.

 

Zu den zentralen Einsichten der letzten Jahre sollte nach meinem Empfinden aber ein wesentlich anderes Technikverständnis gehören: Das von Maschinen als Erweiterung, Ergänzung und Unterstützung menschlicher Kapazitäten, nicht als deren Einschränkung. Maschinen als Verbündete und nicht als Bedrohung. In der Diskussion um künstliche Intelligenz schwingen solche Untertöne indes praktisch immer mit, befeuert von prominenten Befürwortenden wie Elon Musk, der KI als eine der größten Bedrohungen der Menschheit bezeichnet hat.

 

Im 20. Jahrhundert sank der Anteil der Arbeitnehmenden im landwirtschaftlichen Sektor in den USA von 40 Prozent auf 2 Prozent - bei gleichzeitigem Anstieg der Produktivität. Das war vor allem den Fortschritten in der Technik und der Bewirtschaftung zu verdanken. Dieser enorme Rückgang des Bedarfs an Arbeitskräften führte aber nicht zu Massenarbeitslosigkeit und Verelendung, sondern zu einem Zuwachs an Produktivität und Wohlstand, zur Schaffung völlig neuer Berufsfelder und Entwicklungsmöglichkeiten, die viele der Errungenschaften unserer Gegenwart erst möglich gemacht haben. Um heute den Lebensstandard von 1915 zu erreichen, müsste ein durchschnittlicher Arbeitnehmender in den USA nur noch ein Drittel der Arbeitszeit investieren – eine bemerkenswerte Erfolgsgeschichte der Technik als Wegbereiter von Wohlstand und individueller Entfaltungsmöglichkeit. Wenn wir KI nicht als „das Böse“ unseres Lebens betrachten, sondern als bedeutende Nebenrolle, eröffnen sich uns völlig neue Möglichkeiten. Grob lässt sich KI in drei Unterkategorien gliedern: Maschinelles Lernen, Robotik und Sprachverarbeitung (Natural Language Processing). Der in vielerlei Hinsicht hellsichtige John Kennedy sagte im Oktober 1963, wenige Wochen vor seiner Ermordung: “We believe that if men have the talent to invent new machines that put men out of work, they have the talent to put those men back to work.” Eigentlich möchte man heute nur ergänzen: “and women!

 

Inzwischen sind KI-Anwendungen aus vielen Lebensbereichen nicht mehr wegzudenken und längst gibt es auch Anwendungsgebiete im Corporate-Learning-Umfeld. Ich möchte hier fünf Anwendungsfälle oder Use Cases vorstellen:

 

  1. Zusammenfassung, Systematisierung und Erstellung von Dokumenten

Sogenannte Summarize Bots kommen bereits im Nachrichtenumfeld und in Anwaltskanzleien zum Einsatz, wo sie tausende von Dokumentenseiten scannen, systematisieren, aufbereiten und auch selbstständig erkennen, welche Dokumente für eine Meldung oder einen Fall relevant sind. Sie können sogar sofort die entsprechenden Unterlagen versenden und katalogisieren. Diese Fähigkeit lässt sich auf jedes Umfeld übertragen, in dem viel Lernmaterial an unterschiedlichen Stellen in unterschiedlicher Qualität zur Verfügung steht, z. B. im Kontext des betrieblichen Wissensmanagements.

 

  1. Live Coaching

Bereits heute haben Anbieter wie Cogitocorp eine Software entwickelt, die anhand des Stimmmusters menschliche Emotionen mit einer Genauigkeit von > 70 Prozent erkennen und deuten kann. Die Lösung von Cogito ermöglicht es z. B. im Call-Center-Umfeld,  Mitarbeitende im laufenden Telefonat zu coachen, indem Tipps eingeblendet werden: Rede langsamer, wiederhole den letzten Satz, Achtung, das Gespräch droht zu eskalieren. Am Ende des Gesprächs kann das System dann Vergleiche zu vorherigen Telefonaten ziehen und Entwicklungen oder Handlungsfelder der persönlichen Vorgehensweise aufzeigen. Diese Applikation lässt sich natürlich auch auf die betriebliche Ausbildung übertragen, etwa in Rollenspiel- und Coachingsituationen.

 

  1. Passgenaue Beratung von Mitarbeitenden

Bereits heute nutzen Unternehmen wie Udacity (führend im Bereich Onlinekurse im IT- und Technikumfeld) Chatbots, die aus dem Nutzungsverhalten lernen und anhand der Anfragen die menschlichen Vertriebsmitarbeitenden beraten können: Diese Person interessiert sich für KI, diese eher für Data Science, diese weiß im Grunde nicht genau was sie oder er will und hier würden wir Folgendes empfehlen.

Die Erfolgsrate von KI-unterstützter, menschlicher Beratung lag bei Udacity 50 Prozent höher als ohne: Im Corporate-Learning-Umfeld, wo PE/L&D-Mitarbeitende mitunter mühsam die Anfragen aus Fachbereichen interpretieren und deuten müssen, um zu verstehen, wie sie helfen können, bietet dies einen enormen Zugewinn an Produktivität und Zufriedenheit- vor allem intern. Chatbots sind auch im Kontext von Lernmanagementsystemen einsetzbar, wo sie User in Kombination mit sogenannter Klickbegleitung mit Lösungen von WhatFix oder Userlane Schritt für Schritt durch die Anwendung führen und jederzeit die gesuchten Inhalte aufzeigen.

 

  1. Personalisiertes Lernen

Der Netflix- und Amazon-Algorithmus ist vielen aus dem privaten Umfeld bekannt: Das System lernt das Nutzungsverhalten auf der Basis von hunderten Entscheidungen kennen und empfiehlt Inhalte und Produkte, die zum Nutzungsverhalten passen. Diese Möglichkeit existiert auch im L&D-Umfeld: Hier kann ein intelligentes LMS auf der Grundlage  des bisherigen Nutzungsverhaltens Lerninhalte und -materialien vorschlagen, die so auch besser das Kernproblem von PE-Abteilungen (Material und Input im sogenannten moment of need, also zum Zeitpunkt des konkreten Bedarfs, zur Verfügung stellen) adressiert.

 

  1. Kompetenzentwicklung und -messung

Anbieter wie MassiveU nutzen KI, um individualisierbare Lernaufgaben (sog. Learning Challenges) zu kreieren, die unterschiedliche Kompetenzfelder ansprechen: Problemlösung, Kreativität, kritisches Denken, Kollaboration mit anderen u. v. m. Das Verhalten des Users wird gemessen (etwa die Anzahl und Qualität der Forenbeiträge, die Bearbeitungsgeschwindigkeit, Bewertungen von Kolleginnen und Kollegen u. v. m.), sodass dem Benutzenden (und ggf.  der zuständigen Führungskraft) ein detailliertes Protokoll der Stärken und Schwächen aufgezeigt werden kann. So wird ein punktgenaues, individualisiertes und kompetenzorientiertes Lernen möglich.

Nicht verschweigen sollte man vier ganz wesentliche, ethische, aber auch rechtliche Erwägungen zum Einsatz von KI im betrieblichen (Lern-)Umfeld:

 

  1. Datenschutz

Wer mit großen Mengen personenbezogener Daten umgeht, wie es bei KI-Anwendungen der Fall ist, muss Rechtssicherheit gewährleisten. Hier muss in enger Abstimmung mit der oder dem Datenschutzbeauftragten und der Arbeitnehmendenvertretung geprüft werden, welche Daten zu welchem Zweck eingesetzt, dokumentiert und gespeichert werden und wie Zugriffs- und Verarbeitungssicherheit gewährleistet wird.

 

  1. Transparenz

Die Frage der Einführung von KI im betrieblichen Lernumfeld (und im Grunde in jedem anderen Kontext) sollte nicht oder jedenfalls nicht allein Entscheidung der Unternehmensführung sein. Die Arbeitnehmendenvertretung und Fachbereiche sollten zu diesem Thema befragt und abgeholt werden. Die Ängste in Bezug auf KI sind enorm und stehen in keinem Verhältnis zum Gewinn an Produktivität und der Freisetzung von Kapazitäten. Aber gerade in diesem Zusammenhang stellen sich fast unweigerlich Fragen nach Jobsicherheit und beruflicher Zukunft. Unternehmensführungen sind gut beraten, hier behutsam, partizipatorisch und transparent vorzugehen und Mitarbeitenden auch Möglichkeiten der eigenen Weiterqualifizierung aufzuzeigen.

 

  1. Zweckmäßigkeit

Individualisierte KI-Anwendungen können aufwendig im Unterhalt sein, zumal kleine und mittelständische Unternehmen genau prüfen müssen, wo sich individualisierte Lösungen lohnen und wo Standardprodukte (sog. off-the-shelf-Lösungen oder auch „Lösungen von der Stange“) die bessere Wahl sind: Bei der Fülle an Möglichkeiten auf dem Markt kann schnell Überforderung einsetzen. Hier hilft die Vernetzung über Netzwerke der IHK oder die Beratung durch externe KI-Sachverständige, wie sie übrigens auch durch Hays vermittelt werden. Die Anfangsinvestitionen sind nicht zu unterschätzen und sollten fachkundig begleitet werden.

 

  1. Qualifikation der Belegschaft

Womit wir wiederum beim Thema Lernen wären. Eins ist klar: Unabhängig von der Wahl der KI-Anwendung oder ihren Einsatzgebieten müssen Unternehmen heute – nicht morgen und auch nicht in den kommenden Jahren – mit der Qualifikation ihrer Belegschaft in Bezug auf digitale Kompetenzen beginnen. Unternehmen wie fast.ai, Udacity oder Coursera bieten großartige Ansatzpunkte für die Beschäftigung mit allen Themen der digitalen Transformation: KI, IoT, Industrie 4.0, Blockchain usw. Oder schauen Sie in den Kurs, den ich zu diesem Thema am MIT belegt habe: Artificial Intelligence: Implications for Business Strategy. Was sich Unternehmen bereits heute nicht mehr leisten können, ist das Thema KI zu ignorieren.

 

Und wie immer steht am Ende die Hoffnung, dass KI-Anwendungen unsere Leben nicht nur angenehmer gestalten, sondern uns auch mehr Raum geben, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren: Wie Sarah Connor in Terminator II sagte: “The unknown future rolls toward us. I face it for the first time with a sense of hope, because if a machine […] can learn the value of human life, maybe we can, too.”

 

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