Tipps zur motivierten Schulung

Wie Sie Mitarbeiter für KI fit machen

21.12.2023 von Jeff  Tarr
Arbeitgeber sollten Mitarbeiter spielerisch an neue Themen wie KI heranführen. Dafür ist eine gute Trainingsumgebung Voraussetzung, um möglichst viele mitzunehmen.
Arbeitgeber sind gut beraten, möglichst viele Mitarbeiter durch Schulung sowie die Mithilfe interner Experten mit den Anwendungsmöglickeiten der künstlichen Intelligenz vertraut zu machen.
Foto: Berit Kessler - shutterstock.com

Wenn Sie einen CEO fragen, was ihn nachts wachhält, stehen die Chancen gut, dass die Antwort "KI" lautet. Und wie sieht es in mir als CEO aus? Nun ja, da künstliche Intelligenz und insbesondere generative KI (Gen AI) unaufhaltsam in immer mehr Bereiche vordringt, ist damit zu rechnen, dass nahezu jeder Job sogenannter Wissensarbeiter in Unternehmen davon betroffen sein wird.

Das betrifft Firmen jeder Größenordnung sowie Branche. Wer diese Entwicklung ignoriert, läuft Gefahr, abgehängt zu werden. Als CEO einer Organisation, die es sich zum Ziel gesetzt hat, Unternehmen dabei zu helfen, ihre Mitarbeitenden im Hinblick auf Veränderungen weiterzubilden und umzuschulen, beginnt in meinem Fall fast jedes Kundengespräch mit der Notwendigkeit, die jeweilige Belegschaft für den Tsunami an KI-Technologien fit zu machen.

Arbeitsweisen müssen überdacht werden

Kürzlich hatte ich die Gelegenheit, mich mit CEOs und Wirtschaftsexperten zu treffen, um einen Einblick in GenAI zu gewinnen und dabei sowohl unsere Bedenken zu den Risiken als auch unsere Begeisterung über das unglaubliche Potenzial dieser Technologie auszutauschen. Egal, wie man zu KI steht - die meisten sind da vermutlich ambivalent - ist es ein weiteres Beispiel dafür, wie die beschleunigte digitale Transformation fast jedes Unternehmen in ein Technologieunternehmen verwandelt.

Allerdings ist es nicht das erste Mal, dass aufgrund des technologischen Fortschritts die Arbeitsweise überdacht werden muss, und es wird sicherlich auch nicht das letzte Mal sein. Wenn man sich insbesondere die KI ansieht, steht sie genau an der Schnittstelle zwischen menschlicher Kreativität und anspruchsvoller Spitzentechnologie. Obwohl dies sicherlich ein Wendepunkt in der technischen Entwicklung ist, ist es auch ein ausgesprochen menschlicher Prozess.

Die Chancen stehen gut, dass Ihre Mitarbeitenden eigene emotionalen Momente erleben. Nachdem sie durch die neuesten dystopischen Schlagzeilen über arbeitsplatzraubende Roboter gescrollt haben, benötigen sie vielleicht einige beruhigende Worte zur Orientierung. Auch in Zukunft müssen wir immer noch die gleichen Dinge erreichen: Wir müssen Verbindungen aufbauen, zuhören und mit Emotionen und Empathie kommunizieren. Wir wollen verstehen, lernen, innovativ sein und das, was wir geschaffen haben, teilen.

Wie befähigen wir als Führungskräfte also unsere Mitarbeitenden zu lernen, Kontakte zu knüpfen, Innovationen zu entwickeln - und letztendlich das Geschäftswachstum voranzutreiben - jetzt und für künftige Generationen von KI-Anwendungen?

Vom Pulverfass KI zum spielerischen Lernen

Wenn es um ein so kritisches Thema geht, mag es seltsam erscheinen, wenn vom Spielen die Rede ist. Aber dahinter stecken wissenschaftliche Grundlagen. Im Jahr 2012 untersuchte Geoffrey Wright, ein Professor für Technologie und Ingenieurwesen, Innovationen anhand einer Übung, bei der Kinder gegen Erwachsene antraten. Als ihnen kreative Aufgaben wie das Entwerfen von Scribble-Bots zugewiesen wurden, stellte Wright fest: "Die Kinder waren besser, schneller und effektiver darin, die Roboter zu bauen, weil sie keine Hemmungen hatten … sie waren bereit zu spielen."

Einfach ausgedrückt: Spielen führt zu Kreativität und Kreativität führt zu Innovation. Im Idealfall sollte sich KI-Lernen also nicht "von oben angeordnet" anfühlen, sondern aus der Neugier, Entdeckungslust und Inspiration der Teammitglieder entstehen. Das bedeutet, dass Sie ihnen die Werkzeuge, das Wissen, die Erlaubnis und die Richtlinien bereitstellen sollten, die sie nutzen können, um diese neuen Technologien in einem sicheren, kreativen Raum auszuprobieren und mit ihr zu "spielen". Aus diesem Grund haben wir bei Skillsoft die Entscheidung getroffen, jedem Mitarbeitenden Zugriff auf ChatGPT und den "AI Playground" von Skillsoft zu ermöglichen, der Azure Open AI Studio nutzt.

6 Wege zum KI-Fail
1. Datenmangel
Datenprobleme gehören zu den häufigsten Gründen für das Scheitern von Artificial-Intelligence-Initiativen. Das belegt auch eine Studie des Beratungsunternehmens McKinsey, die zu dem Schluss kommt, dass die beiden größten Herausforderungen für den KI-Erfolg mit Daten in Zusammenhang stehen. <br /><br /> Demnach haben viele Unternehmen einerseits Probleme damit, ihre Daten richtig einzuordnen, um die Machine-Learning-Algorithmen korrekt programmieren zu können. Wenn Daten nicht richtig kategorisiert werden, müssen sie manuell richtig klassifiziert werden – was oft zu zeitlichen Engpässen und einer erhöhten Fehlerrate führt. Andererseits stehen viele Unternehmen vor dem Problem, nicht die richtigen Daten für das anvisierte KI-Projekt zur Verfügung haben.
2. Training, das ins Leere läuft
Laut einer Untersuchung von PricewaterhouseCoopers verfügt mehr als die Hälfte der befragten Unternehmen über keinen formalen Prozess für das vorurteilsfreie Training von KI-Systemen. Schlimmer noch: Nur 25 Prozent der befragten Unternehmen würden demnach die ethischen Implikationen eines Artificial-Intelligence-Systems vor der Implementierung priorisieren. <br /><br /> Unternehmen steht eine Vielzahl von Bilddaten-Sets zu Trainingszwecken zur Verfügung – sowohl auf kostenloser als auch auf kommerzieller Basis. Dabei sollten Firmen allerdings unbedingt darauf achten, dass ein solches Datenset auch die für ihre Zwecke relevanten Daten enthält.
3. Problemfall Datenintegration
In manchen Fällen ist nicht Datenmangel die wesentliche Hürde für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, sondern das genaue Gegenteil: zu viele Daten – an zu vielen Orten. <br /><br /> Solche Datenintegrations-Fauxpas können sich nachhaltig negativ auswirken. Dabei geht es nicht in erster Linie um technische Hürden, sondern beispielsweise darum, Compliance- und Datenschutzanforderungen gerecht zu werden.
4. Datenunterschiede
Wenn Unternehmen für das Training von Artificial-Intelligence-Systemen nicht auf aktive, transaktionale sondern auf historische Daten zurückgreifen, entstehen Probleme. Denn ein System, das auf Grundlage eines historischen Snapshots trainiert wurde, wird im Zusammenspiel mit Echzeit-Daten nicht besonders zuverlässig performen. <br /><br /> Nach Ansicht von Andreas Braun, Managing Director und Partner bei der Boston Consulting Group, können Sie diese Problemstellung vermeiden, indem Sie Ihre Data Scientists aus dem Silo holen: Insbesondere wenn es um KI-Modelle geht, die mit Live-Daten arbeiten, bietet sich eine direkte Integration in die Produktionsumgebung an – diese geht im Regelfall auch wesentlich schneller vonstatten.
5. Unstrukturierte Daten
Laut einer aktuellen Umfrage von Deloitte verlassen sich 62 Prozent der Unternehmen immer noch auf Spreadsheets – nur 18 Prozent profitieren bereits von unstrukturierten Daten wie Produktbilder, Audiodateien von Kunden oder Social-Media-Kommentare. Dazu kommt, dass viele der historischen Datensätze in Unternehmen den für den KI-Einsatz nötigen Kontext vermissen lassen. <br /><br /> Dabei kommt das Beratungsunternehmen auch zu der Erkenntnis, dass Unternehmen, die unstrukturierte Daten nutzen, ihre Geschäftsziele im Schnitt um 24 Prozent übertreffen konnten.
6. Kulturelle Mangelerscheinungen
Daten außen vorgelassen, sind es vor allem organisatorische Herausforderungen, die dem Erfolg mit Künstlicher Intelligenz entgegenstehen. Die Mitarbeiter aus den Fachbereichen müssen direkt mit den Kollegen aus der Technik zusammenarbeiten und der übergeordnete Kontext sollte dabei stets im Fokus stehen.

Jeder sollte mit ChatGPT arbeiten

Durch den Erwerb neuer Fähigkeiten, die die Leistungsfähigkeit von GenAI ergänzen und nutzen, können Mitarbeitende dessen enormes Potenzial ausschöpfen und neue Wege für persönliches, berufliches und geschäftliches Wachstum erschließen - sei es durch das Erlernen der Programmierung und Entwicklung von KI-Modellen, durch die Integration KI-gestützter Apps in bestehende oder neue Geschäftsstrategien oder durch das Verständnis der ethischen Implikationen und Governance von KI.

Tipps zur Entwicklung von KI-Initiativen

1. Sichere Trainingsumgebung bereitstellen

Wir haben uns bewusst darauf konzentriert, den Teams zunächst die Möglichkeit zu geben, KI spielerisch auszuprobieren. Genauso wichtig, wenn nicht sogar noch wichtiger, ist es, parallel dazu Leitlinien bereitzustellen. Neben der Förderung von Innovation durch Kreativität sollte verantwortungsvolles, ethisches und umsichtiges Handeln ein fester Bestandteilt bei der Anwendung von KI sein.

Entwerfen und teilen Sie die Richtlinien Ihrer Organisation, bieten Sie angemessene Schulungen an (und fordern Sie diese ein) und fördern Sie regelmäßig das Bewusstsein für Sicherheits- und Datenschutzbedenken. Wenn Innovation und Compliance Hand in Hand gehen, können Sie auf diese Weise sicherstellen, dass Ihre Mitarbeiter diese aufregende neue Technologie sicher nutzen.

2. Benchmarking vorhandener Fähigkeiten

Prüfen und erfassen Sie die vorhandenen KI-Fähigkeiten Ihrer Belegschaft und welche Skills ergänzt oder ausgebaut werden müssen. Im Wettlauf um die Nutzung des Potenzials von GenAI beruht der Erfolg maßgeblich auf Qualifikationen. Dabei sind technische Fähigkeiten von großer Bedeutung, aber Skills wie emotionale Intelligenz, Agilität, Kreativität und effektive Kommunikation sind sogar noch wichtiger, wenn wir GenAI-Strategien entwickeln, verwalten und implementieren. Bieten Sie Ihrer bestehenden Belegschaft die Möglichkeit, sich im Zuge ihres Wachstums in neue Rollen weiterzuentwickeln.

3. Interne Experten einbeziehen

Nutzen Sie das Wissen, die Erfahrung und die Fähigkeiten Ihrer internen KI-Fachexperten. Beziehen Sie sie in Anwendungsempfehlungen und unternehmenspolitische Entscheidungen ein. Wir haben beispielsweise einen interdisziplinären "AI Advancement Council" aufgebaut, der für Beratungen in Bezug auf neue Initiativen zur Verfügung steht und Führungskräften dabei hilft, ihre Teams einzubinden und die Tools einzusetzen.

4. Umfassende Beteiligung anstreben

Erwägen Sie Angebote wie KI-fokussierte "Lunch and Learns" sowie unternehmensweite "Innovation Challenges", "Hackathons" oder "Sprints". Viele unserer eigenen KI-Integrationen sind aus solchen Aktivitäten hervorgegangen, mit Ideen von erfahrenen Entwicklern, Praktikanten und vielen mehr.

Und schließlich - und das ist das Wichtigste - helfen Sie Ihren Mitarbeitern, ihre Ängste vor einer KI-gesteuerten dystopischen Zukunft zu überwinden. Eine der besten Möglichkeiten, Ängste zu besiegen, besteht darin, Neugier zu wecken, fundierte Lernerfahrungen anzubieten und Möglichkeiten zum spielerischen Ausprobieren zu schaffen. (pg)

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