Kontext und KI: Zum Potenzial der Beschäftigten für Künstliche Intelligenz und Machine-Learning - Sabine Pfeiffer (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 2020)
Die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning (KI/ML) im Unternehmen nimmt zu. Noch weitgehend unklar ist, ob das Potenzial der Beschäftigten ausreicht und passfähig ist, um die Potenziale dieser Technologie im Unternehmen schnell nutzbar zu machen. Neben den dafür nötigen KI/ML-spezifischen Programmierkenntnissen in der IT-Abteilung erfordert ein robuster und produktiver Einsatz von KI/ML im Unternehmen auch von den Beschäftigten in den anwendenden Fachabteilungen neue Kompetenzen. Sie müssen die Potenziale und Grenzen von KI/ML-Technologien verstehen (KI/ML-Kompetenz) und in der Lage sein, KI/ML-Systeme und ihre Ergebnisse in den fachlichen Kontext und an situative Anforderungen rückzubinden (Kontext-Kompetenz). Der Beitrag identifiziert diese Kompetenzen und zeigt empirisch, in welchem Ausmaß sie vorhanden sind oder entwickelt werden müssen. Dies geschieht auf der Basis der BIBB/BAuA-Erwerbstätigenbefragung 2018 für zwei Felder, die aktuell besonders relevant für den Einsatz von KI/ML sind: Predictive Maintenance und beratungsintensive Sachbearbeitung. Die Ergebnisse zeigen: Beschäftigte haben ein unterschätztes Potenzial für die erfolgreiche Umsetzung von KI/ML, es lohnt sich also, sie in allen Phasen der KI/ML-Umsetzung partizipativ zu involvieren.
Keywords: 000; Vorausschauende Wartung; Personalwesen; Finanzdienstleistungen; Big Data; DataScience; Kompetenzen; Predictive Maintenance; HR; Financial Services; Big Data; DataScience; Competencies