6 entscheidende Aspekte: Die Gestaltung der zukünftigen Arbeit im Schatten der künstlichen Intelligenz

In einer sich stetig entwickelnden Umgebung tauchen wöchentlich neue KI-Tools auf, die schrittweise viele Arbeitsplätze ersetzen. Die Herausforderung liegt nicht nur darin, die KI zu nutzen, sondern auch darin, effektiv mit ihr zu arbeiten und maximalen Nutzen zu generieren. Dazu sind einige Schritte besonders wichtig: 

• Definieren Sie Use Cases. 
• Erstellen Sie eine klare Übersicht über die Prozesse, die mit KI automatisiert werden sollen. 
• Die Architektur entwerfen, um die KI mit dem bestehenden Daten-Ökosystem zu verknüpfen. 
• Sicherheitselemente haben, die es uns ermöglichen, unsere Daten zu schützen. 
• Effiziente Prozesse für den Betrieb zu entwickeln. 
• Strategien zur Risikominderung zu entwickeln, wie bei jedem Automatisierungsprozess.
  

Unternehmen sind immer bestrebt, die besten Mitarbeiter einzustellen. Aber welche Eigenschaften sollten die “besten Mitarbeiter” mitbringen? 

Heutzutage wird in bestimmten Unternehmen und für bestimmte Positionen eine Zertifizierung mehr gewürdigt als ein Bachelor-Abschluss, und vielleicht sogar noch mehr als eine spezifische Fähigkeit, um beispielsweise eine neue Herausforderung zu meistern:  

Ein Blockchain-Unternehmen startet einen neuen Token durch die Ausgabe eines ICO (Initial Coin Offering), was ein Mittel zur Kapitalbeschaffung im Kryptowährungsbereich ist. ICOs ähneln den Initial Public Offerings (IPOs) an der traditionellen Börse. 

Die erfolgreiche Markteinführung eines Tokens durch ein ICO erfordert eine Kombination von Schlüsselqualifikationen, wie z. B.: 

• Kenntnisse und Entwicklung von Smart Contracts mit Programmiersprachen wie Solidity. 
• Marketingstrategien und Erstellung viraler Inhalte über soziale Netzwerke wie “TikTok”.
  

Etwas, das viele traditionelle Ingenieure und Marketer vielleicht nicht mit dem gleichen Erfolg erreichen wie diejenigen, die zusätzlich zu den erforderlichen Fähigkeiten auch noch Kompetenzen im Bereich der sozialen Medien entwickeln.  

Diese Fähigkeiten sind laut Wörterbuch: die Fähigkeit, eine bestimmte Aufgabe oder Tätigkeit mit einem hohen Maß an Kompetenz auszuführen. Das ist ein Schlüsselelement, das es uns ermöglicht, gute Entscheidungen zu treffen, indem wir das vorhandene Wissen auf agile und durchsetzungsfähige Weise auf neu entstehende und unübersichtliche Prozesse anwenden. 

Diese Fähigkeiten können durch verschiedene Faktoren erkannt werden, einer davon ist der rein menschliche Faktor, der sich aus der Neurophysiologie der Person ergibt, einschließlich Aspekte wie psychometrische und projektive Tests. Ein weiterer Faktor ist die Ausbildung, die in Form von Kompetenzen und deren Beherrschungsgrad dargestellt wird. An diesem Punkt ist eine gängige Praxis, die Kompetenzen der Mitarbeiter auf die Geschäftsbedürfnisse der Organisation abzubilden und sie progressiv zu entwickeln. 

Um die Kompetenzen zu beurteilen, sind Bewertungsprozesse erforderlich, und sobald die Ergebnisse vorliegen, haben Führungskräfte die notwendigen Informationen, um zu wissen, ob das bestehende Team die strategischen Ziele der Organisation erfüllen kann, und falls nicht, die notwendigen Veränderungen zu planen und durchzuführen, um sie zu erreichen.

Aufgrund der Schnelligkeit, mit der Unternehmen heute reagieren müssen, gibt es 6 entscheidende Aspekte, die im Zeitalter der Innovation und der künstlichen Intelligenz berücksichtigt werden müssen, um auf dem heutigen wettbewerbsorientierten Markt weiterhin führend zu bleiben: 

1. Bewertung und Feedback sollten so zeitnah wie möglich erfolgen; je aktueller die verfügbaren Informationen sind, desto mehr Möglichkeiten gibt es, das Steuer herumzureißen und Entscheidungen zu treffen. Der Feedback-Prozess sollte einfach und kontinuierlich sein.

2. Fokus auf den Mitarbeiter. Wenn wir den Mitarbeiter als intelligentes Wesen mit einer hohen Lernfähigkeit verstehen und wissen, dass er nicht nur über Wissen verfügt, sondern auch mit Leidenschaft bei der Sache ist, können wir ihn dabei unterstützen, Fähigkeiten zu entwickeln, die es ihm ermöglichen, Prozesse zu verstehen, zu erneuern und zu verbessern.

3. Selbstmanagement. Die klassischen Ausbildungsprozesse basieren darauf, dass Mitarbeiter lernen, eine Gruppe von Aufgaben auszuführen, die für ihre Position charakteristisch sind.  Zu diesem Zweck sollen bestimmte Kurse, Schulungen und Zertifizierungen sicherstellen, dass diese Aufgaben effizient ausgeführt werden. Heutzutage und in einem Umfeld, in dem künstliche Intelligenz Prozesse ersetzen kann, die nicht mehr dynamisch und vorhersehbar sind, ist eine Prozessoptimierung durch Innovation unter Einsatz von Fähigkeiten erforderlich. Dies wird eine komplexe Aufgabe sein, wenn Unternehmen das Lernen seiner Mitarbeiter auf starre Schulungsprogramme beschränkt. Wenn Lernen für Mitarbeiter kostenlos ist, wird ein neues Paradigma geschaffen, in dem Menschen mit Leidenschaft und echtem Interesse an der Arbeit, die sie tun, Zeit aufwenden, um neue Fähigkeiten zu erlernen, die es ihnen ermöglichen, das Beste zu ihrer Arbeit und damit zu ihrer Organisation beizutragen.  Das “Wie” ist dabei entscheidender wird als das “Was”. Echte Führungskräfte entscheiden sich für den Zugang und die Freiheit, ausreichende und notwendige Hilfsmittel für die Ausbildung zu nutzen, um ihre Arbeit effizient und innovativ zu managen.

4. Pflege von Inhalten. Wir haben einen Paradigmenwechsel erlebt, bei dem Informationen nicht mehr “gezogen”, sondern “gepusht” werden. In der Vergangenheit wurden Informationen durch Ausdauer und Interesse erlangt. Man musste sie suchen, um sie zu erhalten und Bibliotheken besuchen oder Fachbücher lesen. Heute erhalten wir Informationen in Hülle und Fülle durch die Daten, die wir bei der Anmeldung im Internet eingeben. Das Problem ist, dass viele dieser Informationen falsch, fehlerhaft, redundant oder für unsere Zwecke nutzlos sein können. Um also ein Modell zu entwickeln, das unsere Zeit nicht verschwendet, ist es wichtig, eine “personalisierte Inhaltswolke” (Lernobjekt-Container in der Wolke) zu haben, die sich auf Qualitätsinformationen beschränkt, auf Informationen, die für das Unternehmen wirklich nützlich sind und die leicht zu konsumieren sind. Ein Beispiel für eine Content Cloud: Inhaltswolke.

5. Kompetenz-Wolken.  Bis vor kurzem waren Kompetenzmodelle, die mit einer Stellenbeschreibung und einem Entwicklungsplan verknüpft waren, die Norm in Unternehmen. In letzter Zeit hat sich jedoch gezeigt, dass sich dieses Modell verändert hat und es daher jetzt notwendig ist, Elemente wie “Skills” einzubeziehen. Mit dem ständigen Zustrom neuer Geschäftsmöglichkeiten kommt auch eine Reihe von “neuen Fähigkeiten”, die zu Wettbewerbsvorteilen für Organisationen werden. Diese “neuen Fähigkeiten” werden entdeckt und tauchen in Bereichen wie Web 3.0, Metaversen, Blockchain und all den neuen Technologien und Geschäftsmodellen auf. Um potenzielle Bewerber mit diesen Fähigkeiten anzulocken, beginnen Anwendungen wie LinkedIn und Jobbörsen, sich mit verschiedenen Beschreibungen dieser Fähigkeiten zu füllen, die bereits von Tausenden aufgelistet werden können. Ihre Entstehung war zufallsbedingt, da sie durch das sogenannte “Crowd Sourcing” (offene Zusammenarbeit) entstanden sind, d. h. jemand entdeckt eine neue Fähigkeit, die für sein/ihr Unternehmen nützlich ist, und versucht, sie in klaren Worten zu definieren, sodass jemand, der nach einer Stelle sucht und sie liest, erkennen kann, dass er diese Fähigkeit besitzt. Zum Beispiel: “Erstellen Sie unterhaltsame Inhalte für TikTok, die sich viral vermarkten”. Das Problem ist, dass viele andere Personalverantwortliche bereits Beschreibungen hochgeladen haben, die mit anderen Worten dieselbe Fähigkeit definieren. Der Vorteil einer “Skills Cloud” (eines öffentlichen Containers für Qualifikationsdefinitionen) besteht darin, dass sie Hunderttausende von Qualifikationsdefinitionen enthält, die benötigt werden, um den Anforderungen mehrerer Stellenbeschreibungen gerecht zu werden; was die Nutzung kompliziert macht, ist die Anarchie, die bei der Erstellung dieser Qualifikationsdefinitionen herrscht. Die Klassifizierung und Standardisierung dieser Definitionen werden zu einer äußerst komplexen Aufgabe, da, wie bereits erwähnt, ein und dieselbe Fähigkeit auf Hunderte von verschiedenen Arten definiert werden kann. Um einen intelligenten und objektiven Satz von Fähigkeitsdefinitionen zu normalisieren, muss eine starke Taxonomie (Klassifizierung durch Syntax) und Ontologie (Klassifizierung durch Semantik) erarbeitet werden. Für diese Art von Arbeit in einer Datenbank mit Hunderttausenden von unterschiedlichen Daten kann künstliche Intelligenz der Schlüssel zum Erfolg sein. Ein Beispiel für eine standardisierte Skills Cloud ist der Skill-Graph:  Skills-Graph.

6. Skills-basierte Stellenbeschreibungen. Wenn es die Möglichkeit gibt, eine Reihe von Skill-Definitionen zu haben, die geordnet und an die jeweilige Firma angepasst sind, “Customized Skills Cloud”, sowie einen Container mit Lernobjekten, “Skills-Content”, dann besteht der nächste Schritt darin, beides zu vereinen, indem man diesen Content mit Hilfe von künstlicher Intelligenz kuratiert und auf diese Weise Stellenbeschreibungen auf der Grundlage von Skills erstellt, die auf vorkuratierten Content abgebildet werden können, der die Erstellung von Karriereplänen ermöglicht, bei denen jeder Mitarbeiter frei und durch Selbstmanagement lernen kann, was er benötigt, und zwar auf freie und intelligente Weise.
   

Diese Ableitung von Talentmanagement- und Entwicklungsmodellen unter Verwendung neuer Technologien wie EDCAST und SKILLS GRAPH wird dazu dienen, herauszufinden, welche Jobs von Menschen und welche von Maschinen erledigt werden können.  

Wir von HR Path stellen Unternehmen Technologien zur Verfügung, um Kompetenzen zu erkennen, zu nutzen und zu optimieren. Nehmen Sie jetzt Kontakt auf und erfahren Sie mehr!