Evolviere über „Workslop“ hinaus mit praktischer, menschzentrierter KI

Das „AI-Slop“-Problem hat in den letzten Jahren eine gewisse kulturelle Aufmerksamkeit und Medienaufmerksamkeit erzeugt, da die Verwendung von LLMs und anderen AI-Inhaltsgeneratoren weiterhin steigt. Menschen bemerken, wenn low-quality-Bilder und minderwertige Prosa ihre sozialen Feeds überfluten.

Dank AI-Slop sind wir jetzt weniger wahrscheinlich, Werbeinhalte zu vertrauen, die wir vermuten, seien AI-generiert, auch wenn sie es nicht sind, und Leser erkennen Anzeichen von LLM-generiertem Inhalt, wie z.B. die übermäßige Verwendung von Gedankenstrichen. Leider ist „Workslop“ jetzt auch ein Thema.

Was ist Workslop, und warum sollten Finanzleiter sich darum kümmern?

Jeder CFO kennt die Frustration, wenn er eine Budgetabweichung verfolgt oder Stunden damit verbringt, unerklärliche Anomalien zu klären. In der heutigen Unternehmenslandschaft ist das Versprechen von KI allgegenwärtig, aber es gibt auch einen neuen Produktivitätskiller: Workslop.

Workslop ist das Automatisierungsnebenprodukt, das poliert aussieht, aber an Substanz, Kontext oder Nützlichkeit mangelt. Es ist der Artikel, der mit Gedankenstrichen übersät ist, aber nichts Neues lehrt; der generische Bericht, der mehr Fragen aufwirft als er beantwortet; der Genehmigungsworkflow, der Reibung erzeugt, anstatt Klarheit zu schaffen. Es ist der AI-generierte Inhalt, der Finanzteams dazu zwingt, mehr Arbeit zu leisten, anstatt weniger.

Workslop wird am häufigsten mit schlechter Inhaltsqualität in Verbindung gebracht. Es entwertet die Marke, ist weniger vertrauenswürdig und sendet die Nachricht, dass Menschen aufgehört haben, aufzupassen. Wenn Workslop jedoch Geschäftsanwendungen wie das ERP beeinflusst, wird es zu einem noch größeren Produktivitäts- und Vertrauenskiller.

Workslop entsteht, wenn KI-Systeme Ausgaben erzeugen, ohne ausreichend menschliche Eingabe, Kontext oder Aufsicht. Für Finanzleiter bedeutet dies, dass sie wertvolle Zeit damit verbringen, zu klären, zu korrigieren oder umzuarbeiten, was automatisiert werden sollte.

Das Ergebnis? Verlorene Effizienz, verringertes Vertrauen in die Automatisierung und eine Finanzfunktion, die im Reaktionsmodus steckt. Sie denken vielleicht, dass Ihre Organisation nicht genug in KI investiert, um von Workslop betroffen zu sein, aber es ist bereits da.

Ein kürzlicher HuffPost-Artikel zitierte eine Stanford-Universitätsstudie, die ergab, dass mehr als die Hälfte der Arbeitnehmer angaben, sie seien bereits auf Workslop am Arbeitsplatz gestoßen. Neben der Verärgerung der betroffenen Arbeitnehmer bedroht Workslop die wichtigste Verkaufsargumentation für die Integration von KI in den Arbeitsplatz: größere Produktivität mit außergewöhnlicher Qualität.

Die gute Nachricht ist, dass Sie Workslop minimieren oder sogar eliminieren können, indem Sie einen praktischen, menschzentrierten Ansatz für KI verwenden. Hier ist ein Blick auf den aktuellen Stand des Workslop-Problems, wie eine sorgfältigere Anwendung von KI-Technologie im Arbeitsplatz aussehen kann und einige Tipps, um eine agile, iterative KI-Implementierung zu erreichen.

Was, wenn Workslop kein Problem, sondern eher ein erster Entwurf ist?

Lassen Sie uns realistisch sein — es ist fast 2026, und KI ist ein aufregendes Produkt. Es hat ein enormes Potenzial, Zeit zu sparen und die Produktivität zu verbessern, also werden Menschen es verwenden, ob ihr Arbeitgeber die Technologie fördert oder nicht. Die Frage ist, ob sie es mit dem notwendigen Training und der notwendigen Anstrengung anwenden, um die besten Ergebnisse zu erzielen?

Workslop tritt auf, wenn der Benutzer KI nicht ausreichend oder gut strukturierte Eingaben liefert. Um die besten Ergebnisse mit KI zu erzielen, müssen Sie das Gespräch fortsetzen. Sie müssen Ihre Aufforderung umschreiben oder Ihre Bedürfnisse verfeinern. Dieser Hin-und-Her-Prozess führt zu mehr Kontext und Feedback und hilft Ihnen, zu einem besseren Ergebnis zu gelangen.

Ich habe dies aus erster Hand erfahren, als ich eine KI-Aufforderung erstellte, die ich mir als tägliche Routine vorstellte, um meine To-Do-Liste zu aktualisieren, indem sie ungelesene E-Mails zusammenfasste und Verpflichtungen, die ich eingegangen war, markierte. Es klang wie eine großartige Idee, aber die ursprüngliche Version war zu aufgebläht und zu schwerfällig, um von praktischem Nutzen zu sein.

Es erforderte eine Menge Verfeinerung, Feedback und Coaching von der LLM, um zu einem vorhersehbaren und praktischen Ausgang zu gelangen. Es erforderte, dass ich klar über meine Bedürfnisse, meine Informationsverarbeitungsart und meine Aufmerksamkeitsspanne nachdachte, um zu einem Ergebnis zu gelangen, das funktionierte.

Es wäre fair, meinen ersten Entwurf als „Workslop“ zu bezeichnen, aber durch Verfeinerung gelangte ich zu einem nützlichen KI-Tool. Aber was, wenn ich bei der ersten Iteration stehen geblieben wäre und bei der weniger benutzerfreundlichen ersten Fassung geblieben wäre? Hätte ich das getan, würde ich mit Workslop zu kämpfen haben, das die Produktivität behindert.

Multiplizieren Sie dies mit komplexeren Prozessen, an denen mehrere Parteien beteiligt sind, und Sie können leicht sehen, wie KI mit den besten Absichten zu Workslop werden kann — es sei denn, Sie haben das notwendige Training, die notwendige Ausdauer und die notwendige Grundlage, um es effektiv zu machen.

Es gibt keinen Zweifel, dass KI realen Wert hinzufügen kann. Aber als Führungskräfte müssen wir sicherstellen, dass die Mitarbeiter die notwendigen Kenntnisse, Unterstützung und Koordination haben, um erfolgreich zu sein, und Berichte von Arbeitsplätzen an der Frontline deuten darauf hin, dass noch viel Arbeit zu leisten ist.

Was ist ein menschzentrierter Ansatz für KI, und wie kommen Sie dazu?

Was ist also ein menschzentrierter Ansatz für KI? Und wie kann ein praktischer Weg zu besseren Ergebnissen führen, wenn KI in Arbeitsabläufe integriert wird?

Für KI-Befürworter im Arbeitsplatz ist ein guter Ausgangspunkt, zu erkennen, dass das Ziel nicht darin besteht, Menschen zu ersetzen. Es besteht darin, Reibung zu reduzieren und unsere Intelligenz zu verstärken, indem wir den Menschen verstehen: seine Bedürfnisse, seine täglichen Ärgernisse, sein Urteilsvermögen und seine Ziele.

Es gibt zwei Lektionen, um menschzentrierte, qualitativ hochwertige KI in den Arbeitsplatz zu bringen. Erstens sollten Ihre Teams, die mit generativer KI arbeiten, das notwendige Training und die notwendige Zeit haben, um bessere Ergebnisse mit starkem Kontext und Verfeinerung zu erzielen.

Für die Systeme, die Sie wählen, die KI-Unterstützung bieten, sollten Ihre Technologiepartner wirklich die Bedürfnisse Ihres Teams verstehen. Das bedeutet, dass sie die tägliche Betriebsumgebung Ihres Teams, was funktioniert und was immer noch frustrierend ist, verstehen.

Wie sieht menschzentrierte KI im Arbeitsplatz aus?

KI kann auf eigenständiger Basis eingesetzt werden, um Menschen die Arbeit zu erleichtern, oder verwendet werden, um ältere Technologien zu ergänzen, die lästige Lücken in Arbeitsabläufen hinterlassen. Nehmen wir beispielsweise die OCR-Technologie (Optical Character Recognition), die Bilder von Text in lesbarer, durchsuchbarer Text umwandelt und jahrelang verwendet wurde, um Aufgaben wie das Eingeben von Papierrechnungen oder Rechnungen in die Ausgabenberichterstattung zu rationalisieren.

Aber wie jeder, der OCR regelmäßig verwendet, weiß, funktioniert es nicht immer wie beworben. Vielleicht haben Sie das Foto einer Rechnung in einem fahrenden Zug aufgenommen, und die Rechnung war gebogen, wodurch Informationen verdeckt wurden. Vielleicht ist die Rechnung in jemandes unleserlicher Handschrift geschrieben. Vielleicht ist das Datum im europäischen Format, und das System erkennt nur das US-Format.

Es gibt unzählige Gründe, warum OCR die Daten nicht korrekt übersetzen kann. Es ist eine begrenzte Technologie. Die Integration einer komplexeren Technologie wie KI kann diese Lücken schließen und endlich die lästige manuelle Eingabe von Zahlen eliminieren.

Das ist nur der Anfang dessen, was menschzentrierte KI ermöglichen kann. Angesichts der Fähigkeiten von KI können neue Anwendungen viel mehr tun, um Reibung am Arbeitsplatz zu reduzieren. Beispielsweise kann KI mit den richtigen Aufforderungen und sorgfältiger historischer Transaktionsdatenmustererkennung Kontext zu einer Rechnung hinzufügen, der über die Felder auf der Seite hinausgeht, indem es Kostenstellen-, Projektinformationen und mehr über den Kontext des Menschen, der es verwendet, ableitet.

Menschzentrierte KI kann auch Reibung am Arbeitsplatz reduzieren, indem sie Aufgaben an Menschen außerhalb von Systemen wie dem Unternehmens-ERP bringt. Die meisten Menschen arbeiten nicht im ERP-System, aber sie müssen sich anmelden (und andere Systeme), um bestimmte Aufgaben wie die Genehmigung von Zeiterfassungen oder Mitarbeiteranfragen durchzuführen.

Was, wenn ein KI-Agent diese Aufgaben an die Person bringt, zusammen mit dem relevanten Kontext, den sie benötigt, um eine Entscheidung in einem Programm zu treffen, das sie bereits verwenden? Das könnte Prozesse am Laufen halten und Mitarbeiter fokussierter machen. Menschzentrierte KI dieser Art kann nicht wertschöpfende Aufgaben wie Dateneingabe und Anmeldung bei mehreren Systemen eliminieren.

Wie transformiert menschzentrierte KI Finanzfunktionen?

Ein agiler, iterativer Ansatz für KI transformiert bereits Finanzfunktionen auf bedeutende Weise. Wenn Finanzprofis in Tabellen und Analysen stecken, kann es schwierig sein, die erzählerische Seite des Gehirns zu wechseln; also warum nicht einen KI-Agenten bauen, der bei der Kontextbereitstellung hilft?

Beispielsweise sind Abweichungen und Anomalien ein chronischer Ärger für Finanzprofis, und KI kann die Lücke füllen, indem sie Kontext liefert, um Spitzen im Unternehmensausgaben zu erklären. Ein gut konzipierter Agent kann potenzielle Probleme erkennen, bevor der Finanzanalyst durch alle Tabellen geht, um die Abweichungen zu entdecken.

Ähnlich kann agiler, iterativer KI Anomalien im HR-Bereich erkennen. Wenn es nach einem Lohnlauf eine Abweichung gibt und ein Mitarbeiter sie in Frage stellt, muss jemand im HR-Team alles stehen und liegen lassen und eine forensische Analyse durchführen, um den Grund für die Differenz zu entdecken. Das ist eine echte Herausforderung für beschäftigte Teams.

Ein sorgfältig konzipierter KI-Agent könnte Abweichungen erkennen, bevor Mitarbeiter betroffen sind, und Anomalien markieren und Kontext für HR-Entscheidungsträger liefern, wo sie sind. Auf diese Weise bleibt der Fokus der Teammitglieder auf die Maximierung der Produktivität und nicht auf die Brandbekämpfung, und der Betrieb läuft reibungsloser.

Eliminieren von Reibung und Workslop: DIY-Agents oder KI von Anbietern?

Der beste Weg, um Workslop zu vermeiden und realen Wert aus KI zu erhalten, besteht darin, nach Wegen zu suchen, um die tägliche Dosis von Ärgernissen zu reduzieren, die wir alle in unserem Job erleben, indem Sie Aufgaben übernehmen, die keinen Wert hinzufügen. Für einige Mitarbeiter, einschließlich vieler Finanz- und HR-Rollen, ist das Eingeben von Daten in ein System ein Ärger, der oft durch sorgfältige Automatisierung eliminiert werden kann.

Für Menschen, die Inhalte erstellen, ist Tippen Teil des Jobs, aber die effektive Nutzung von KI erfordert Training, Zusammenarbeit und Richtlinien, die Mitarbeitern helfen, Aufforderungen zu erstellen, die sinnvolle Inhalte erzeugen und keine nachgelagerte Arbeit für Kollegen erstellen.

Für die Automatisierung von Arbeit wird die richtige Lösung je nach Rolle und Branche variieren, aber Führungskräfte, die KI in den Arbeitsplatz integrieren, werden oft entscheiden müssen, ob sie Agents selbst erstellen oder eine KI-Lösung von einem Anbieter beziehen.

Für Unternehmen mit umfassenden IT-Ressourcen, einschließlich unbeschränktem Zugang zu KI-Experten oder einem Systemintegrator, der auf Abruf bereitsteht, sind die Möglichkeiten grenzenlos. In diesem Fall kann ein Anbieter, der Agent-Technologie liefert, die Kunden verwenden, um KI-Lösungen direkt zu erstellen, funktionieren.

Aber viele Unternehmen haben keinen Zugang zu diesen Ressourcen, und selbst wenn sie es tun, kann Workslop schnell zu einem Problem werden, wenn Menschen versuchen, ihre eigenen KI-Agents ohne das notwendige Training und die notwendigen Ressourcen zu erstellen, um Fallen zu vermeiden.

Sicherheit ist ein weiterer kritischer Aspekt. Denken Sie daran, dass Menschen KI verwenden werden, Punkt. Das bedeutet, dass es die Aufgabe der Führungskräfte ist, sicherzustellen, dass Mitarbeiter KI sicher und transparent verwenden — und ohne Chaos zu verursachen.

Was sollten Sie bei der Auswahl von Anbietern beachten?

Für viele Unternehmen ist ein KI-System von einem Anbieter eine großartige Option, aber denken Sie daran, dass nicht alle Produkte gleichwertig sind. Der beste Weg, um Workslop zu vermeiden und realen Wert aus KI zu erhalten, besteht darin, ein System zu finden, das Sie so gut wie möglich kennt.

Beispielsweise, wenn Ihr Ziel darin besteht, den Betrieb mit einem KI-aktiven ERP-System zu verbessern, sollten Sie folgende Fragen an potenzielle Anbieter stellen:

• Eliminiert das Produkt die Reibung, die Ihre Mitarbeiter am häufigsten erleben?
• Löst es die schwierigsten Probleme, mit denen Ihre Mitarbeiter konfrontiert sind?
• Kann es unterschiedliche Expertise innerhalb Ihrer Organisation berücksichtigen?
• Hält es Menschen im Entscheidungsprozess und gewährleistet Rechenschaftspflicht und Transparenz?

Egal, ob Sie ein System verwenden, um Inhalte zu generieren, Arbeitsabläufe zu automatisieren oder Fragen zu beantworten, hängt die Qualität Ihrer Ergebnisse davon ab, wie gut das System Ihren Kontext kennt. Fragen Sie Ihre Technologiepartner, wie ihre KI-Lösungen den Menschen in den Mittelpunkt stellen und realen Wert liefern.

Ist Workslop unvermeidlich?

Unabhängig davon, wer Ihr Anbieter ist und ob Sie Ihre eigenen Agents erstellen oder eine Lösung verwenden, die Reibung durch Out-of-the-Box-Automatisierung eliminiert, liegt es an Ihnen als Führungskraft, sicherzustellen, dass KI sicher, transparent und wertvoll ist.

Denken Sie daran, dass menschzentrierte KI nicht nur dadurch definiert ist, ob sie reale Probleme löst und Menschen die Arbeit erleichtert. Praktische, menschzentrierte KI hält auch Menschen im Entscheidungsprozess, weil letztendlich wir Menschen für die Ergebnisse verantwortlich sind.

Workslop mag ein unvermeidlicher Schritt in der KI-Evolution sein, aber es muss kein dauerhafter Bestandteil Ihrer Finanzfunktion sein. Indem Sie Menschen in den Mittelpunkt stellen, in Schulungen investieren und Anbieter wählen, die Ihren Geschäftskontext verstehen, können CFOs neue Produktivitäts- und strategische Werte aus ERP-Systemen freisetzen.

Die nächste Welle der ERP-Innovation wird von KI getrieben, die Ihr Unternehmen so gut kennt wie Sie selbst und in der Lage ist, Erkenntnisse zu liefern, Routineaufgaben zu automatisieren und Finanzleiter zu befähigen, sich auf das zu konzentrieren, was am wichtigsten ist.

Die Zukunft der Finanzen ist kontextreich, agil und menschzentriert. Sie verdienen Tools, die Sie heute verwenden können, um in die Zukunft zu gelangen, und Sie können Workslop mit praktischer, menschzentrierter KI überwinden, um dieses Ziel zu erreichen.