Künstliche Intelligenz
Diese 8 Job-Rollen braucht jedes KI-Projekt
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Gut jedes zweite Unternehmen hatte im vergangenen Jahr sechs oder mehr Pilotprojekte rund um Künstliche IntelligenzKünstliche Intelligenz (Artificial IntelligenceArtificial Intelligence) am Start. Das berichten die Marktforscher von Deloitte. Sie definieren acht Rollen, die in jedem KI-Team vertreten sein sollten: Alles zu Artificial Intelligence auf CIO.de Alles zu Künstliche Intelligenz auf CIO.de
1. KI-Forscher: Unternehmen dürfen Forschung nicht mit Anwendung verwechseln, mahnt Vivek Katyal, Global Leader Analytics and Data Risk bei Deloitte. Aufgabe von KI-Forschern sei nicht, "Glanzbilder" zu produzieren, sondern, Absatzforschung im Hinblick auf neue Nachfrage zu betreiben. Dazu ein konkretes Beispiel: die Firma AppTek, ein Spezialist für Spracherkennung, ist seit dreißig Jahren auf dem Markt. Ihre AI-Forscher fanden heraus, dass es Bedarf an Lösungen gibt, die einzelne Sprecher in Gesprächsgruppen identifizieren können.
2. AI Software-Entwickler: 28 Prozent der Firmen suchen Software-Entwickler im Feld KI, berichtet Deloitte. Angesichts des Mangels an solchen Experten weichen manche Entscheider auf die Plattformen großer Vendoren aus. Das bedeute jedoch, sich in einer "Black Box" zu bewegen, deren Quellcode man nicht kennt. Insbesondere Entscheider aus stark regulierten Branchen wie Finance und Healthcare lehnten dies ab.
Erste Pflicht: die Daten auf Vordermann bringen
3. Data Scientists: Nach Katyals Beobachtung denken viele Entscheider beim Stichwort Artificial Intelligence zunächst an das Kreieren neuer Algorithmen. Der Deloitte-Manager rät jedoch, zunerst einmal die Daten auf Vordermann zu bringen. Deshalb bezeichnet er Datenwissenschaftler sogar als die wichtigste AI-Rolle überhaupt. Data Scientists bereiten die Daten für den Einsatz in KI-Projekten vor. Sie klassifizieren Daten nach Relevanz für die jeweiligen Ziele und stellen fest, wo Daten fehlen oder veraltet sind. "Früher hätte man sie fortschrittliche Statistiker genannt", kommentiert Katyal.
4. User Experience Designer: KI-Elemente reichern immer mehr Produkte und Services an. Damit sind Unternehmen gefordert, dem Käufer beziehungsweise Nutzer dieser Angebote ein positives Erlebnis zu bieten. Künftig werden Kunden weniger bereit sein, Menüs zu öffnen und Buttons anzuklicken. Sie wollen Spracheingaben nutzen, wie etwa bei Siri und Cortana. Katyal bezeichnet das Zusammenspiel von KI und menschlicher Erfahrung als "nächste Revolution".
5. Change Manager: Laut Katyal unterschätzen viele Firmen, wie stark KI die Situation von Mitarbeitern, Anwendern und Kunden verändert. Er beobachtet zum Beispiel, dass Wissensarbeiter AI-basierte Empfehlungen ablehnen, wenn sie nicht in die Entwicklung des jeweiligen AI-Systems eingebunden waren.
- KI im Unternehmen und Personalmanagement
Künstliche Intelligenz (KI) birgt ein enormes Potenzial für Unternehmen, zum Beispiel beim Einsatz im Personalmanagement. Joachim Skura, Thought Leader Human Capital Management bei Oracle, nennt Vorteile der KI sowie wichtige Faktoren, die bei der Planung sowie Nutzung zu beachten sind. - Kooperation der Führungskräfte
Da die KI-Technologie heute alle Unternehmensebenen durchdringt, müssen HR-Verantwortliche mit den anderen Führungskräften zusammenarbeiten, um Automatisierungsstrategien für die einzelnen Teams zu entwickeln. - Intelligenz kombinieren
KI muss zu einem Umdenken in Bezug auf die Belegschaft führen: Es geht nicht mehr nur darum, Mitarbeiter einzustellen. Vielmehr müssen menschliche und künstliche Intelligenz kombiniert werden, um die Produktivität zu maximieren. - Sinnvolle Prozessautomatisierung
Ein ganz wesentlicher Aspekt der Nutzung von KI ist, das Streben nach mehr Effizienz in Relation zu den tatsächlichen Möglichkeiten zu setzen. Nur weil sich ein Prozess automatisieren lässt, heißt das noch lange nicht, dass man das auch tun sollte. Das gilt auch im Personalwesen. - Keine Big-Brother-Atmosphäre schaffen
KI kann für die Sicherheit des Unternehmens sehr hilfreich sein. Viele Betriebe nutzen KI-Technik, um Anwendungen, Systeme und Infrastruktur ständig zu überwachen und anomales Verhalten in Echtzeit zu erkennen und zu bewerten. Hier sollten Unternehmen aber unbedingt darauf achten, dass keine „Big-Brother-Atmosphäre“ geschaffen wird. Der Personalabteilung kommt dabei eine wichtige Rolle zu. - Daten und Technik ausschöpfen
KI sollte bei Einstellungs- und Besetzungsplänen zur Anwendung kommen. Der Grund: Es gilt, kontextbezogene Daten und Technologien auszuschöpfen, um Probleme wie hohe Fluktuationsraten in Angriff zu nehmen, Mitarbeiter besser zu verstehen und den vorhandenen Pool an Talenten effektiver zu nutzen. Nur so lässt sich Arbeit intelligenter, angenehmer und kollaborativer gestalten – und letztendlich auch wertschöpfender. - KI im Recruiting nutzen
Künstliche Intelligenz wird derzeit auch im Recruiting immer wichtiger. Recruiter nutzen KI, um herauszufinden, welche Skills das Unternehmen aktuell benötigt, und wo passende Kandidaten zu finden sind. - Bewerbungsmanagement automatisieren
Mit Hilfe von KI lassen sich zeitaufwendige Aufgaben wie das manuelle Screening von Lebensläufen und Bewerber-Pools automatisieren. - Candidate Experience aufbauen
Leistungsstarke und integrierte KI-Funktionen sowie klare Abläufe helfen, im Personalmanagement eine benutzerfreundliche und personalisierte Candidate Experience vom Erstkontakt bis hin zur Einstellung und Eingliederung zu schaffen. - Mehr Effizienz durch Machine Learning
Modernste Machine-Learning-Anwendungen unterstützen das Personalwesen, die Time-to-Hire zu verkürzen, indem sie proaktiv eine Vorauswahl der geeignetsten Kandidaten treffen und Empfehlungen geben. - Chatbots einsetzen
Ein Chatbot kann eine Datenquelle sein, mit deren Hilfe Unternehmen mehr über ihre Mitarbeiter erfahren. Machine-Learning-Analysen von Fragen und Gesprächen können einzigartige und bisher nicht mögliche Einblicke liefern. So lassen sich zugrundeliegende Probleme aufdecken – und das vielleicht noch, bevor sich der Mitarbeiter dieser überhaupt bewusst ist.
6. Projekt-Manager: Projekte und damit auch Projekt-Teams rund um KI sind besonders komplex, sagt Marty Young, Managing Director bei der Beraterfirma Slalom aus Seattle. Aufgabe von Projekt-Managern ist es, die vielen verschiedenen Rollen in einem solchen Team zusammenzuhalten und das Team anzutreiben. Sie müssten aus aufregenden Pilot-Projekten normale Bestandteile der Software-Entwicklung eines Unternehmens machen. Ziel sei es, KI-Projekte wie jedes andere Projekt auch in die Firmenstrategie einzugliedern und seinen Wert zu messen.
7. Business Leader, die KI interpretieren können: Know how rund um AI kann von außen zugekauft werden, das Wissen um die spezifischen Bedürfnisse eines Unternehmens nicht. Damit sind Betriebswirte, die KI-basierte Ergebnisse interpretieren können, unverzichtbar. Sie können einschätzen, welche Herangehensweise sinnvoll ist.
8. Fachexperten: Neben all den Datenwissenschaftlern und Software-Entwicklern geht es in jedem Projekt letztlich immer noch um ein bestimmtes fachbezogenes Thema. Daher gehören Experten aus dem entsprechenden Sachgebiet immer mit ins Team.
Mit Material von IDG News Services