Künstliche Intelligenz braucht qualifizierte Mitarbeiter

KI kann Daten schneller als jeder Mensch zu Wissen verarbeiten. Aber ist sie dem Menschen deshalb auch überlegen? An dieser Frage reiben sich die Denker. Unstrittig ist aber, nur mit qualifiziertem Personal läuft die Maschine zur Höchstform auf.

In der Krise spielt Künstliche Intelligenz ihre Stärken aus. Die schnelle Datenanalyse erlaubt es Vorhersagen über Ausbreitung und Krankheitsverläufe zu konkretisieren und damit Patientengruppen zu schützen, die Impfstoffforschung voranzutreiben oder überlastete Behörden und Einrichtungen bei der Dokumentenbearbeitung zu unterstützen. Erfahrungen, die jetzt beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz gemacht werden, lassen sich nach der Krise in anderen Bereichen ausspielen. Zeit also, dass auch deutsche Unternehmen in die Puschen kommen. 

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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

Wie? – Best Practice in der Kompetenzentwicklung

In diesem Kapitel geht es einführend um aktuelle Entwicklungen in der Weiterbildung und dann intensiv um Best Practice sowohl zu Präsenzveranstaltungen als auch E-Learning und Blended Learning. Ein großer Schwerpunkt ist das notwendige Umdenken.

Die Hälfte aller KI-Stellen bleiben unbesetzt

Nur 5,8 Prozent aller deutschen Unternehmen haben im vergangenen Jahr KI-Anwendungen eingesetzt und nur 0,89 Prozent aller Beschäftigten in Deutschland sind hauptsächlich oder zu Teilen während ihrer Arbeitszeit mit der Schlüsseltechnologie befasst. Das ist der im Frühjahr veröffentlichen Studie des Bundeswirtschaftsministeriums zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der deutschen Wirtschaft zu entnehmen. Maschinelles Lernen und maschinelles Beweisen sind die am weitesten verbreiteten KI-Anwendungen (55 Prozent). Hauptsächlich eingesetzt für Produkte und Dienstleistungen sowie die Automatisierung von Prozessen. 

Im Schnitt investierte jedes der 17.500 KI-Unternehmen rund 270 Tausend Euro in die Einführung, Entwicklung und Pflege der Künstlichen Intelligenz. Drei Viertel der Ausgaben sind intern laufende Aufwendungen, insbesondere für Mitarbeitende. Doch von den 22.500 offenen KI-Stellen konnten im vergangenen Jahr 43 Prozent gar nicht und elf Prozent verspätet oder nicht mit dem gewünschten Fachpersonal besetzt werden. Am erfolgreichsten, das zeigt eine andere Studie, agieren Unternehmen dann, wenn sie der Qualifizierung der Mitarbeitenden den gleichen Stellenwert einräumen, wie den Investitionen in intelligente Technologien.

KI regt Mitarbeiter zum Lernen an

Künstliche Intelligenz steigert Unternehmenserfolge und motiviert Mitarbeiter zur Weiterbildung, das legen Ergebnisse einer internationalen Umfrage von Microsoft nahe. Die Mehrheit (91,7 Prozent) der 12.000 Befragten aus 20 Ländern weltweit (je 500 Fach- und 100 Führungskräfte) ist hochmotiviert, wenn es darum geht, KI-Qualifikationen zu erwerben oder zu vertiefen. Auf Deutschland bezogen fällt der Wert auf 75,8 Prozent ab. Allerdings steigt auch hier die Motivation mit der Technologiereife der Unternehmen. 

So nimmt bereits jeder zweite Mitarbeitende aus KI-affinen Unternehmen an Qualifizierungsmaßnahmen teil (international 64,7 Prozent), aus weniger technologisierten Organisationen 20,6 Prozent. International sind 93,8 Prozent der Führungskräfte aus den "reifen" Unternehmen im Begriff ihre KI-Kompetenzen zu erweitern, einen direkten Nutzen daraus bestätigen 84,4 Prozent und 46,2 Prozent der Beschäftigten (in "reifen" deutschen Unternehmen: 80 Prozent der Führungskräfte und 41,5 Prozent der Beschäftigten). Unternehmen profitieren von dem erweiterten Skill-Set und können sich darauf konzentrieren, Kompetenzen und Kreativität für neue Herausforderungen zu kombinieren, so lautet das Fazit, der an die Umfrage gekoppelten Datenanalyse englischsprachiger Beiträge.

Digitalisierung verändert den Wissenserwerb

Der moderne Mensch ist im Begriff sich - je nach Wording - zum Mitglied einer Informationsgesellschaft, Netzwerkgesellschaft, Digitalgesellschaft oder Kompetenzgesellschaft zu entwickeln. Springer Autor Kai Reinhardt beschreibt dies als "Big Shift" hin zu einer sozialen Realität, in der einerseits die Rolle der Wissenschaft zunimmt und die Gesellschaft stabilisiert, auf der anderen Seite eine kritische Auseinandersetzung stattfindet zwischen der technischen Intelligenz und dem geistigen Kapital von Gesellschaften (Seite 26). 

Kennzeichnend für die neue Realität ist, dass Künstliche Intelligenz den menschlichen Intellekt erweitert, dass Wissen nicht mehr länger reduziert wird auf das Verarbeiten und Anwenden von erworbenen Informationen: "Vielmehr baut die Vorstellung einer Digitalgesellschaft darauf auf, dass die Mitglieder der Gesellschaft aktiv danach streben, durch digitale Vernetzung, Kooperation und Zusammenarbeit ihre individuellen und organisationalen Fähigkeiten zu verstehen, sie kontinuierlich zu optimieren, zu trainieren und zu verbessern" (Seite 30).

Wie Mitarbeiter für morgen lernen

Doch wie beginnen wir zu lernen für morgen, wenn morgen schon in der Türschwelle steht und funktionierende Arbeitsweisen außer Kraft setzt? Hat Zukunftsforscher Alwin Toffler recht, wenn er sagt, "die Zukunft gehört denen, die verlernen und neu lernen können"? Die Springer-Autoren Peter F.-J. Niermann und Anja P. Schmitz, die ihn zitieren, fordern, dass nachhaltige Transformation den Menschen und nicht Technologien und Prozesse in den Mittelpunkt aller Überlegungen stellt. 

Bereits in der Schule gehöre das "Curriculum der digitalen Welt" ergänzt um Inhalte aus Cloud Computing, Big Data, Blockchain, Deep Learning, Cyber Security, Robotik, dem digitalen Lernen und dem bewussten Umgang mit Datensicherheit (Seite 315). Weiter im Unternehmen, darf sich digitales Lernen nicht auf die Vermittlung von Fach- und Methodenkompetenz beschränken. Zum strategischen Wettbewerbsfaktor werden "Future Skills", die den Menschen von der Maschine Unterscheiden: soziale und personale Kompetenzen wie  "Adaptionsfähigkeit, Kreativität oder Durchhaltevermögen" (Seite 317).

Micro-Learning: Häppchenweise und on-the-fly

Springer-Autorin Katrin Keller bringt mit situations- und bedarfsorientiertem Micro-Learning Bewegung in die Lernarchitektur von Unternehmen. Micro-Learning oder auch Nugget-Learning zeichnet sich aus, durch maximal 15-minütige, leicht in den Arbeitsalltag oder in laufende Prozesse integrierbare Lerneinheiten, bei denen der Lernende unmittelbare Rückmeldung auf seine Fortschritte erhält. Oft werden die Wissenshappen in Form von Podcasts oder Videos gereicht und um Testfragen ergänzt. Merkmale des Micro-Learning sind (Seite 107):

• Lernen on-demand: immer und überall möglich
• Storytelling: Geschichten fördern Akzeptanz, Aufnahmebereitschaft und die nachhaltige Erinnerung
• Mix Learning: Lernstrecken entstehen durch die Kombination mehrerer Wissenshappen
• Modular und Flexibel: Wissenshappen lassen sich in E-Learning Architekturen integrieren
• Aktuell: Durch die kleinen modularen Einheiten können Lerneinheiten permanent aktualisiert werden 

Das Micro-Learning-Format verkörpert nach Ansicht der Autorin die Symbiose von Arbeit und Leben in einer kreativen Gesellschaft. Im Mittelpunkt steht die Potenzialentfaltung des Einzelnen, zu dessen Bedingungen. 

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