Das vielzitierte Motto vom "Menschen im Mittelpunkt" setzen Unternehmen am Arbeitsplatz immer stärker um, bestätigt der US-Marktforscher Gartner im "2018 hype cycle for the digital workplace". Darin untersuchen die Marktforscher den Einfluss von 40 verschiedenen Technologien. Sie leiten daraus für die kommenden zwei bis fünf Jahre sieben Trends ab.
Gartner analysiert jedes Jahr neu aufkommende Technologien und ordnet sie auf dem sogenannten Hype Cycle an. Dieser besteht aus fünf Phasen: Zunächst stellt eine Technologie eine Innovation dar. In der zweiten Phase erreicht sie "den Gipfel überzogener Erwartungen", um anschließend eine Phase der Desillusionierung zu durchlaufen. Phase vier ist die Zeit der Aufklärung, danach entfaltet die Technologie das Maximum ihrer Produktivität.
Die sieben trendigen Technologien im Einzelnen:
1. Spracherkennung
Spracherkennung ermöglicht Anwendern die Nutzung, ohne eine Tastatur anzufassen. Insbesondere VPA-Lautsprecher (Virtueller persönlicher Assistent) verhelfen Spracherkennung zum Durchbruch. Damit sind zwei weitere Trends berührt, nämlich Chatbots und virtuelle persönliche Assistenten.
2. Chatbots
Noch setzen erst vier Prozent der Unternehmen Chatbots im Rahmen von "Konversations-Schnittstellen" (conversational interfaces) ein. In Gartners "2018 CIO Survey" geben aber 38 Prozent an, nachziehen zu wollen. Zwar gilt Kundenservice als Haupteinsatzzweck von Chatbots, doch die Technologie hilft auch Sachbearbeitern. Müssen diese bisher lernen, wie eine Oberfläche funktioniert, sollen sich Chatbots künftig an den Bedürfnissen des Anwenders orientieren. Das fördert nicht nur die firmenweite Zusammenarbeit, sondern unterstützt neue Mitarbeiter beim Onboarding und alle Kollegen bei der Weiterqualifizierung.
3. Virtuelle Assistenten
Zwar werden virtuelle Assistenten die derzeitigen überzogenen Erwartungen nicht erfüllen können, dennoch entfaltet sich in den kommenden zwei bis fünf Jahren ihre positive Wirkung. Gartner hält die verfügbaren Lösungen für ausgereift. Als Anbieter nennen die Marktforscher Amazon, Apple, Google, IBM, IPsoft, Microsoft sowie Nuance und Oracle.
4. Augmented Analytics
Noch gelten Augmented Analytics als Innovation. Laut Gartner gehören sie in jede Digitalisierungsstrategie. Augmented Analytics arbeiten mit automatisiertem Machine Learning, um Daten aufzubereiten. Gartner siedelt die Technologie im Bereich Data Science an. Der Markt dafür sei erst zu fünf bis 20 Prozent erschlossen, schätzen die Forscher.
5. Personal Analytics
Personal Analytics, die beispielsweise das Verhalten von Kunden vorhersagen sollen, sind im Hype Cycle bereits eine Station weiter gereist als Augmented Analytics. Sie haben die Phase der überzogenen Erwartungen hinter sich gelassen. Dennoch sieht Gartner erst ein bis fünf Prozent des Marktes erreicht, die Lösungen sind noch wenig ausgereift.
6. Citizen Data Science
Augmented und Personal Analytics bilden die Grundlage von Citizen Data Science. Darunter versteht Gartner die wachsende Kompetenz jeden Bürgers im Umgang mit Daten, ganz unabhängig von konkreten beruflichen Positionen. Das liegt nicht nur an den Kenntnissen, die sich die Menschen aneignen, sondern auch an nutzerfreundlichen Tools, die ihnen zur Verfügung stehen.
Natürlich kommt das auch den Unternehmen zugute, da ihre Wissensarbeiter diese Kompetenz brauchen. Gartner erwartet, dass um das Jahr 2020 herum mehr als 40 Prozent der Aufgaben von heutigen Data Scientists automatisiert erledigt werden.
7. Adaptive Learning Platforms
Adaptive Learning Plattformen präsentieren Informationen so, wie sie der jeweilige Nutzer am besten umsetzen kann. Salopp gesagt: Sie sollen jedem Mitarbeiter dabei helfen, das Beste aus sich herauszuholen. Damit können sie für Unternehmen von sehr großem Nutzen sein, ihre Implementierung gestaltet sich aber schwierig, wie Gartner betont. Um die erwünschten Effekte zu erzielen, müssen sie anhand sehr vieler Daten trainiert haben.
Den gemeinsamen Nenner aller 40 Technologien rund um den digitalen Arbeitsplatz sieht Gartner in der ständigen Weiterentwicklung der Belegschaft. Die Mitarbeiter müssen immer wieder lernen, mit neuen Tools umzugehen. Das ist kein Selbstzweck, sondern kreist um die möglichst intelligente Nutzung von Daten. Hier spielt neben Lernfähigkeit und Lernwilligkeit auch Kreativität eine Rolle, betonen die Analysten.