Die Zukunft der Arbeit: Wie KI und Automatisierung Job-Rollen und Geschäftsmodelle neu definieren

In unserer beruflichen Praxis sind wir auf zwei polarisierte Meinungen über KI und ihre Auswirkungen auf Job-Rollen und Geschäftsmodelle gestoßen. Die eine Seite ist besorgt über steigende Arbeitslosenzahlen und die Übernahme durch künstliche Intelligenz, während die andere Seite glaubt, dass KI keine wesentlichen Veränderungen bringen und letztendlich ein Bubble sein wird.

Da 64% der CIOs große Hoffnungen auf die Verwendung von KI setzen, um ihre Geschäftsoperationen zu verbessern und Unternehmen zu entwickeln, wird es besonders wichtig, die starken Fähigkeiten und Grenzen der Technologie zu verstehen. Kann künstliche Intelligenz tatsächlich brandneue Geschäftsmodelle einführen, oder sind diese Erwartungen in Vorurteilen verwurzelt?

Wie immer liegt die wahre Antwort irgendwo dazwischen.

Jede technologische Revolution wurde von der Umgestaltung von Job-Rollen und Arbeitsabläufen begleitet. Die Evolution von KI versprach, Arbeitsplätze schnell zu verändern und gesellschaftliche Veränderungen zu bewirken. Wie sich herausstellte, hatte KI nicht den erwarteten Einfluss auf die Gesellschaft, aber die Gesellschaft kann und sollte KI beeinflussen.

Der Rückgang in der LLM-Entwicklung und die kontinuierlichen Berichte über KI-Halluzinationen machen deutlich, dass die KI-Systeme, die wir heute kennen, nicht nur weit von perfekt entfernt sind – sie liefern nicht das, was erwartet wurde, und die Entwickler wissen es. Es ist wichtig zu verstehen, dass das Problem nicht bei der künstlichen Intelligenz liegt, sondern bei der Hype um sie herum. Anstatt langsamer zu werden und sich auf die Verbesserung bestehender Funktionen zu konzentrieren, begannen die Entwickler, das nächste Ziel anzustreben. Als Ergebnis blieben viele potenzielle Probleme unerforscht und unbeachtet, was zahlreiche Probleme verursachte, wie z.B. Google einen $100-Milliarden-Aktienverlust erlebte, weil sein Bard-KI einen tatsächlichen Fehler machte, den niemand überprüft hatte.

Diese Ergebnisse zeigen, dass wenn KI Kontrolle und Überwachung benötigt, um grundlegende Aufgaben auszuführen, es zu früh ist, ihr vertrauliche Aufgaben anzuvertrauen. Viele Job-Rollen erfordern tiefes Verständnis, kritisches Denken und Flexibilität, die künstliche Intelligenz fehlt – und das wird sich nicht bald ändern.

Wie der ehemalige Leiter der AGI-Readiness-Gruppe bei OpenAI sagte, wird die wahre Effizienz von KI das Ergebnis eines robusten Dialogs zwischen Unternehmen, Regierungen, Branchenstimmen, Fachleuten und Bürgern sein. Derzeit hat dieser Dialog noch nicht begonnen, und er wird die volle Teilnahme aller Beteiligten erfordern.

KI in Geschäftsmodellen: Erkundung des aktuellen Wertes

Während die Ära der KI-getriebenen Geschäftsmodelle nicht etwas ist, das wir in einem oder zwei Jahren erwarten sollten, kann nicht geleugnet werden, dass künstliche Intelligenz erheblich die Art und Weise beeinflusst hat, wie Unternehmen operieren und ihre Arbeitsabläufe verwalten.

Im Allgemeinen lässt es sich auf drei unterstützende Säulen jedes Unternehmens reduzieren:

1. Datenanalyse

Je mehr wir vernetzt sind, desto mehr Daten kommen uns entgegen. Dies gilt insbesondere für Unternehmen – jedes Jahr der Geschäftsreise generiert eine Vielzahl von Datenpools, Dokumenten, Papieren und Bildschirmfotos. Jeder dieser Bits bietet enormen Wert, aber er muss erst gefunden werden. Für menschliche Experten würde die Suche nach und die Organisation all dieser Daten Monate, wenn nicht Jahre, dauern. Für künstliche Intelligenz hingegen ist es eine Frage von Tagen, wenn nicht Sekunden. Durch das Eintauchen in große Datenmengen, ihre Sortierung und Organisation – einschließlich unstrukturierter Daten – verbindet KI wichtige Informationen mit Mitarbeitern, Entscheidungsträgern und Führungskräften, löscht Daten-Engpässe und ermöglicht schärfere Entscheidungen auf allen Ebenen. Mit KI wird die Geschichte und die gesamte Sicht des Unternehmensweges viel klarer, was mehr Sicherheit bietet und Geschäftsleitern hilft, zu verstehen, wo sie sind und wo sie in der Zukunft sein müssen.

2. Personalisierung von Kundeninteraktionen

Da die Qualität der Kundenerfahrung in den USA einen rekordtiefen Wert erreicht hat, ist es für Unternehmen wichtig, die Reaktionszeit zu reduzieren, personalisierte Interaktionen zu ermöglichen und Kundenbedenken so schnell wie möglich zu beheben. Dies bedeutet jedoch, dass alle Kundenstammdaten aufgenommen werden müssen: Demografie, Kaufhistorie, Markeninteraktionshäufigkeit und viele andere Faktoren. Eine Aufgabe von diesem Umfang ist zu viel für einen Call-Center- oder Support-Team, aber es ist eine Routine-Aufgabe für einen KI-Assistenten. Durch die Zusammenarbeit können KI-gestützte Plattformen und menschliche Mitarbeiter einen besseren Kundenservice liefern, indem sie sofort die individuelle Kundenhistorie recherchieren und ihre spezifischen Bedürfnisse ansprechen. Ein solcher Ansatz bietet die Levels an Personalisierung und Empathie, die Kunden in einer Marke suchen, und stärkt ihre Beziehung zum Anbieter und fördert die Loyalität.

3. Risikomanagement

Risikomanagement ist ein konstanter und unveränderlicher Schmerzpunkt für Unternehmen – und es wird immer so bleiben. Je intensiver das Geschäftsumfeld, desto mehr Szenarien müssen Führungskräfte auswerten, um finanzielle und reputationsbezogene Risiken richtig zu bewerten. Einige Bewertungen basieren auf kritischem Denken und Erfahrung, während andere enorme Mengen an historischen Daten erfordern, um Muster aufzudecken. In letzterem Fall bietet künstliche Intelligenz enorme Hilfe, indem sie Anomalie-Erkennung, Muster-Erkennung und verdächtiges Verhalten überwacht. Diese Fähigkeiten entlasten Führungskräfte, Analysten und Führungskräfte, indem sie es ihnen ermöglichen, Bedrohungen zu erkennen, bevor sie auftreten – und sich entsprechend vorzubereiten.

Die Zukunft von KI-Geschäftsmodellen: bleiben Sie dran für mehr

Einer der wichtigsten Punkte, die berücksichtigt werden müssen, ist, dass die Arten von KI-gestützten Geschäftsmodellen undefiniert bleiben, bis der volle Wert von künstlicher Intelligenz entdeckt ist. Da Geschäftsleiter immer noch unsicher sind, wie sie den ROI von KI berechnen können, besteht ein Bedarf an Erforschung und Forschung.

Die Einführung von künstlicher Intelligenz ist keine kleine Veränderung; sie führt einen völlig neuen Arbeitsablauf ein. Daher müssen Geschäftsleiter ein gutes Verständnis für diesen Arbeitsablauf entwickeln, seine KPIs identifizieren und bestimmen, was ihn von vorherigen Abläufen unterscheidet – und den transformatorischen Wert auf der Grundlage ihrer Analyse ableiten.

Beispielsweise schafft KI in vielen Fällen nicht nur verbesserte Unternehmensprozesse – sie schafft neue, die es ermöglichen, gewünschte Ergebnisse zu erreichen. Aber um den Wert dieser Ergebnisse zu maximieren und die Grundlage für brandneue Modelle zu legen, benötigt jedes Unternehmen drei integrale Komponenten: den Prozess, die Technologie und die Menschen, die sie nutzen.