Vom stillen Aufhören zum stillen Gedeihen
Wie AI eine proaktive Arbeitskultur fördert
Jede Bewegung hat ihre Gegenbewegung. Das gilt auch im HR-Bereich. Während „Quiet Quitting“ einen Zustand beschreibt, in dem Mitarbeiter nur das Nötigste tun, ist „Quiet Thriving“ ein Konzept, das Menschen dazu ermutigt, sich aktiv und kreativ in ihrem Arbeitsumfeld einzubringen.
Ein proaktives Gegendesign
Die Idee hinter diesem Ansatz ist, dass Menschen ein grundlegendes Bedürfnis nach Freude, Entwicklung und Erfüllung in ihrer Arbeit haben. Dies schafft die Motivation, nicht nur das Minimum anzustreben, selbst in einem als eher negativ wahrgenommenen Arbeitsumfeld eine proaktive Rolle einzunehmen. Eine solche Einstellung trägt zur psychischen Gesundheit bei und ermöglicht es, das Umfeld innerhalb der eigenen Möglichkeiten positiv zu gestalten.
Die Möglichkeiten erkunden
Der „Circle of Control, Influence and Concern“, ein Modell aus der positiven Psychologie, zeigt die verschiedenen Einflussbereiche und die daraus resultierenden Handlungsoptionen. Es verdeutlicht sehr gut, dass manche Dinge in unserer Kontrolle liegen und andere nicht. Das Erkennen und Differenzieren zwischen diesen Dingen ebnet den Weg zu mehr (innerer) Freiheit und Freude an unseren eigenen Handlungen, auch unter suboptimalen Bedingungen.
Im Arbeitskontext wirft dies im Wesentlichen drei Fragen auf:
- Wenn ich mein Arbeitsumfeld weder kontrollieren noch beeinflussen kann, kann ich lernen, es zu akzeptieren? (z. B. das Verhalten meines Vorgesetzten)
- Wenn ein Problem in meinem Arbeitsumfeld nicht in meiner Kontrolle liegt, kann ich es beeinflussen, sodass ich zumindest ein wenig Freude an der Arbeit empfinde? (z. B. Arbeitsroutine)
- Was liegt in meiner Kontrolle? Wie kann ich meinen Handlungsspielraum schrittweise vergrößern, um nicht nur das Minimum zu leisten, sondern aus einem inneren Antrieb heraus eigene Ideen zu entwickeln und in die Ziele des Unternehmens einzubringen? Nicht aus Pflichtgefühl, sondern aus einer authentischen Motivation, die mich sowohl persönlich als auch beruflich bereichert.
Beim „Quiet Thriving“ setzen sich Mitarbeiter bewusst mit ihrer Selbstwirksamkeit auseinander (so klein sie auch sein mag), gestalten proaktiv Aspekte, die sie beeinflussen können, und passen ihre Einstellungen und Reaktionen auf Dinge an, die sie (zunächst) nicht ändern können. Sie vernetzen sich zudem mit Gleichgesinnten und bauen gemeinsam eine unterstützende Gemeinschaft auf, um ihre kollektive Selbstwirksamkeit zu stärken und zu nutzen.
Glücklicheres Arbeiten dank KI
Aus HR-Perspektive sind besonders Mitarbeitende, die monotone oder als weniger sinnvoll empfundene Aufgaben erledigen, anfällig für „Quiet Quitting“. Besonders wenn sie die unmittelbare Wirkung ihrer Arbeit nicht sehen und sich daher nicht wertgeschätzt fühlen. Hier kann HR gezielt eingreifen und den Handlungsspielraum gestalten, um „Thriving“ zu fördern. Eine Voraussetzung dafür ist, dass HR-Mitarbeitende den emotionalen Zustand der Beschäftigten erkennen. Künstliche Intelligenz (KI), die mit umfassenden Sprachmodellen arbeitet (wie wir sie von ChatGPT kennen), kann hier helfen. Sie ermittelt durch die Auswertung qualitativer Daten (z. B. offene Textantworten in einer Umfrage), wie es den Menschen in der Organisation tatsächlich geht. Basierend auf diesen Daten kann HR demotivierten und unzufriedenen Mitarbeiternde Entwicklungs- und Lernmöglichkeiten aufzeigen oder einen temporären Wechsel in einen anderen Job ermöglichen.
Zum Beispiel können Job-Rotationen oder Weiterbildungen eingefahrene Muster durchbrechen, Abwechslung bieten und neue Inspiration liefern. Welche Entwicklungsschritte für welchen Mitarbeitende geeignet sind, kann ebenfalls durch die KI bestimmt werden. Wichtig ist, dass diese Angebote nicht als zusätzliche Belastung „on top“ kommen und den Arbeitsaufwand der Mitarbeitenden erhöhen, sondern eine echte Alternative zum bisherigen Aufgabenbereich darstellen. Ein tiefes Verständnis der Charaktereigenschaften, Bedingungen und Bedürfnisse der Mitarbeitenden kann auch dabei helfen, die richtigen Personen zur richtigen Zeit in den passenden Rollen innerhalb der Organisation einzusetzen und so optimale Voraussetzungen zu schaffen, damit sie ihre Aufgaben motiviert erledigen. Dank der KI hat HR zum ersten Mal die Möglichkeit, tief in die Organisation einzutauchen und das volle menschliche Potenzial zu entfesseln, das in ihr schlummert.
Privilegien erkennen – und zum Besseren nutzen
Es ist wichtig zu betonen, dass „Quiet Thriving“ einen privilegierten Ansatz darstellt, der nicht auf alle Lebens- und Arbeitssituationen anwendbar ist. Auf der Arbeitsseite eignet er sich besonders für Büroberufe und Branchen, in denen Fachkräfte knapp sind und die Mitarbeitende eine gewisse Macht haben. Gleichzeitig sollte das Wissen um die vielfältige Natur von Arbeitserfahrungen und -umgebungen ein Anreiz für Unternehmen sein, das Arbeitsleben für so viele Menschen wie möglich wertschätzend und erfüllend zu gestalten. Die aufstrebende KI-Technologie bietet hier faszinierende Möglichkeiten. Nutzen wir sie, um das kreative Potenzial zu heben, das in jedem von uns schlummert.
Prof. Dr. Florian Feltes
Prof. Dr. Florian Feltes ist Mitgründer und Co-CEO von zortify und Vorreiter der KI-gestützten HR-Innovation. Gemeinsam mit seinem Team entwickelt er intelligente Persönlichkeitsdiagnostik und hilft Unternehmen so, die perfekten Kandidat:innen zu identifizieren – ohne teure Assessments, ohne Bias. Seine Vision: Eine Welt, in der jedes Unternehmen mühelos High-Performance-Teams formt und Arbeitsumgebungen schafft, die menschliches Potenzial vollständig entfalten.
Empowerte Teams: Das Richtige tun
Was ist im Job wichtiger – die Dinge richtig zu machen oder das Richtige zu tun? Die meisten Menschen werden wahrscheinlich antworten: „Beides.“ Dennoch lohnt es sich im Kontext von sich wandelnden Unternehmenskulturen, über diese Frage in ihrer absoluten Entweder-oder-Variante nachzudenken. Lange Zeit ging es Unternehmen in erster Linie darum, Dinge richtig zu machen.
Gute Führung: Mit Selbstreflexion und unsympathischem Filter
Eine gute Führungskraft – ist das etwas, das man ist, oder etwas, das man wird? – Ich würde es so sagen: Man ist eine, wenn man bereit ist, eine zu werden. Mit anderen Worten, Führung erfordert die Bereitschaft zur Entwicklung. Führen bedeutet immer auch, lernen zu führen. Es ist ein fortlaufender Prozess, der nie abgeschlossen ist, besonders in der schnelllebigen Welt, in der wir leben.
Der hausgemachte Fachkräftemangel
Warum sollten wir Bewerber*innen tiefgehend analysieren, wenn wir sowieso keine Wahl haben, wen wir einstellen? Diese Frage hören wir oft. Sie spiegelt die Frustration vieler Unternehmen über den Mangel an Fachkräften wider. Zu Recht? Wir sagen: Ja und nein. Zum einen sind wir der Meinung, dass der Fachkräftemangel keine „Naturgewalt“ ist, der Unternehmen hilflos ausgeliefert sind.
KI vs. menschliche Intelligenz
Die Vorteile und Nachteile der künstlichen Intelligenz verstehen
Untersuchung der Unterschiede zwischen KI und menschlicher Intelligenz und wie sie zusammenarbeiten können, um Innovationen voranzutreiben
Künstliche Intelligenz (KI) ist in den letzten Jahren ein heiß diskutiertes Thema, da Fortschritte in der Technologie und im maschinellen Lernen zu erheblichen Verbesserungen in Bereichen wie der natürlichen Sprachverarbeitung und der maschinellen Bildverarbeitung geführt haben. Doch obwohl KI viele Stärken hat, hat sie auch ihre Grenzen. In diesem Artikel werden wir die Fähigkeiten und Schwächen sowohl der KI als auch der menschlichen Intelligenz untersuchen und wie sie sich ergänzen können, um Innovationen zu fördern.
Verständnis von KI und menschlicher Intelligenz
KI ist eine Form maschineller Intelligenz, die Aufgaben ausführen kann, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie Lernen, logisches Denken und Problemlösung. Sie basiert auf Algorithmen, die aus Daten lernen, Muster erkennen und Vorhersagen treffen können. Menschliche Intelligenz hingegen ist die kognitive Fähigkeit des Menschen, zu lernen, zu denken und sich an neue Situationen anzupassen.
Stärken und Grenzen der KI
Eine der größten Stärken der KI ist ihre Fähigkeit, große Mengen an Daten schnell zu verarbeiten, was sie für Aufgaben wie Datenanalyse und prädiktive Modellierung nützlich macht. KI kann rund um die Uhr arbeiten, ohne müde zu werden oder Fehler aufgrund von Ermüdung zu machen. Allerdings ist KI nicht perfekt und hat ihre Grenzen. Zum Beispiel fehlt der KI die Kreativität und Intuition des Menschen, was sie weniger geeignet macht für Aufgaben, die ein feines Verständnis für menschliche Emotionen oder komplexe soziale Interaktionen erfordern.
Ergänzung der menschlichen Intelligenz durch KI
Eine der vielversprechendsten Anwendungen der KI liegt in der Ergänzung der menschlichen Intelligenz. Durch die Nutzung der Stärken von sowohl KI als auch menschlicher Intelligenz können wir effektivere Lösungen für komplexe Probleme schaffen.
Das Potenzial der KI entfesseln: Verbesserung der menschlichen Intelligenz für bahnbrechende Lösungen
Ein Bereich, in dem KI bereits zur Ergänzung der menschlichen Intelligenz eingesetzt wird, ist das Recruiting. Traditionelle Recruiting-Prozesse können durch menschliches Urteilsvermögen verzerrt sein, was zu unfairen oder diskriminierenden Einstellungspraktiken führt. KI hingegen kann helfen, Vorurteile zu eliminieren und den Einstellungsprozess objektiver zu gestalten.
Revolution des Recruitings: Wie KI die Einstellungslandschaft verändert
KI-gestützte Recruiting-Tools können Lebensläufe und Bewerbungen analysieren, um die qualifiziertesten Kandidat:innen zu identifizieren, ohne von Faktoren wie Alter, Geschlecht oder Ethnie beeinflusst zu werden. Diese Tools können auch das Verhalten der Kandidat:innen während Interviews analysieren, wie zum Beispiel Gesichtsausdrücke und Stimmlage, um Einblicke in ihre Eignung für die Position zu geben.
Vorurteile eliminieren, Objektivität steigern: Die Rolle der KI im Recruiting
Durch die Ergänzung der menschlichen Intelligenz mit KI im Recruiting-Prozess können Organisationen Vorurteile reduzieren und die Qualität ihrer Einstellungsentscheidungen verbessern. Dies kann zu einer vielfältigeren und inklusiveren Belegschaft sowie zu erhöhter Produktivität und Mitarbeitendenzufriedenheit führen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass KI keine perfekte Lösung ist und es weiterhin potenzielle Risiken und Grenzen gibt, die berücksichtigt werden müssen.
Die Synergie von KI und menschlicher Intelligenz
Durch die Kombination der Stärken von KI und menschlicher Intelligenz können wir leistungsstarke Lösungen schaffen, die in der Lage sind, komplexe Probleme zu lösen und Innovationen voranzutreiben. Ein Beispiel ist der Bereich der Medizin, in dem KI große Mengen an medizinischen Daten analysieren und Muster identifizieren kann, die Menschen möglicherweise übersehen. Dies hilft Ärzt:innen, genauere Diagnosen zu stellen und effektivere Behandlungen zu entwickeln.
Ein weiteres Beispiel ist der Finanzbereich, in dem KI große Mengen an Finanzdaten analysieren und potenzielle Risiken und Chancen identifizieren kann, sodass Investor:innen fundiertere Entscheidungen treffen können. Durch die Zusammenarbeit von KI und menschlicher Intelligenz können Innovationen vorangetrieben und neue Möglichkeiten in einer Vielzahl von Branchen geschaffen werden.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI und menschliche Intelligenz jeweils ihre eigenen Stärken und Schwächen haben, aber gemeinsam mehr erreichen können, als sie es alleine könnten. Da die Technologie weiter fortschreitet, ist es wichtig, die Fähigkeiten und Grenzen der KI zu verstehen und wie sie genutzt werden kann, um die menschliche Intelligenz zu ergänzen und Innovationen voranzutreiben.
Prof. Dr. Florian Feltes
Prof. Dr. Florian Feltes ist Mitgründer und Co-CEO von zortify und Vorreiter der KI-gestützten HR-Innovation. Gemeinsam mit seinem Team entwickelt er intelligente Persönlichkeitsdiagnostik und hilft Unternehmen so, die perfekten Kandidat:innen zu identifizieren – ohne teure Assessments, ohne Bias. Seine Vision: Eine Welt, in der jedes Unternehmen mühelos High-Performance-Teams formt und Arbeitsumgebungen schafft, die menschliches Potenzial vollständig entfalten.
NLP 101: Ein Leitfaden für Einsteiger in die Verarbeitung natürlicher Sprache
Natural Language Processing (NLP), oder Verarbeitung natürlicher Sprache, ist ein Forschungsgebiet, das sich auf die Analyse und Synthese menschlicher Sprache konzentriert. NLP ist ein faszinierendes und sich schnell entwickelndes Feld mit einer breiten Palette von Anwendungen, …
Vertrauensbildung mit erklärbarer KI: Techniken und Ansätze
Da die KI unser Leben immer mehr durchdringt, wird es immer wichtiger zu verstehen, wie diese Systeme funktionieren, und ihren Entscheidungen vertrauen zu können. Erklärbare KI (Explainable AI, XAI) ist ein wachsender Bereich, der darauf abzielt, transparentere und interpretierbare Modelle für maschinelles Lernen zu schaffen.
NLP im Business
Da Unternehmen immer stärker auf ihre Kunden ausgerichtet sind, wird es zunehmend wichtiger, die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden zu verstehen. Natural Language Processing (NLP) ist ein Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), der die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren.
NLP 101: Ein Leitfaden für Einsteiger in die Verarbeitung natürlicher Sprache
Natural Language Processing (NLP), oder Verarbeitung natürlicher Sprache, ist ein Forschungsgebiet, das sich auf die Analyse und Synthese menschlicher Sprache konzentriert. NLP ist ein faszinierendes und sich schnell entwickelndes Feld mit einer breiten Palette von Anwendungen, von Chatbots und virtuellen Assistenten bis hin zu Sentiment-Analyse und maschineller Übersetzung. In diesem Leitfaden für Einsteiger in die NLP geben wir einen Überblick darüber, was NLP ist, wie es funktioniert und welche gängigen Anwendungen es gibt.
Was ist NLP?
NLP ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Verarbeitung menschlicher Sprache konzentriert. Das Ziel von NLP ist es, Computern zu ermöglichen, menschliche Sprache auf eine natürliche und intuitive Weise zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. NLP umfasst eine Vielzahl von Techniken, einschließlich maschinellem Lernen, Deep Learning und statistischer Analyse.
Im Kern wendet NLP rechnerische Algorithmen auf Sprachdaten an, um Bedeutung und Erkenntnisse aus diesen Daten zu extrahieren. Diese Algorithmen sind darauf ausgelegt, die Art und Weise zu simulieren, wie Menschen Sprache verarbeiten, indem sie die Sprache in ihre Bestandteile zerlegen und die Beziehungen zwischen diesen Teilen analysieren.
Wie funktioniert NLP?
NLP-Algorithmen verwenden verschiedene Techniken, um menschliche Sprache zu analysieren und zu verstehen. Diese Techniken umfassen das Verständnis natürlicher Sprache, bei dem es um die Analyse menschlicher Sprache geht, um Bedeutung und Kontext zu extrahieren, sowie die Generierung natürlicher Sprache, bei der es um die Erstellung menschenähnlicher Sprache durch Computer geht.
Verständnis NLP
Das Verständnis NLP beinhaltet die Analyse von Textdaten, um Bedeutung und Kontext zu extrahieren. Dabei kommen eine Vielzahl von Techniken zum Einsatz, darunter:
– Tokenisierung: Zerlegen von Text in einzelne Wörter, Phrasen oder andere sinnvolle Einheiten.
– Part-of-Speech-Tagging: Zuweisen von Wortarten zu einzelnen Wörtern (z. B. Nomen, Verb, Adjektiv).
– Erkennung benannter Entitäten: Identifizieren und Klassifizieren von im Text erwähnten Entitäten (z. B. Personen, Orte, Organisationen).
– Abhängigkeitsanalyse: Analyse der Beziehungen zwischen Wörtern in einem Satz, um das Subjekt, das Objekt und andere Komponenten zu identifizieren.
– Sentiment-Analyse: Analyse des emotionalen Tons des Textes.
– Themenmodellierung: Identifizierung der zugrunde liegenden Themen oder Motive in einem Dokument oder einer Dokumentensammlung.
Generierung von NLP
Die Generierung natürlicher Sprache beinhaltet die Erstellung menschenähnlicher Sprache durch Computer. Dies kann für eine Vielzahl von Anwendungen genutzt werden, darunter Chatbots, virtuelle Assistenten und automatisierte Berichtserstellung. Die Generierung natürlicher Sprache umfasst eine Reihe von Techniken, darunter:
– Textplanung: Bestimmen des Inhalts und der Struktur des generierten Textes.
– Satzplanung: Generierung einzelner Sätze basierend auf dem Inhalt und der Struktur, die in der Textplanungsphase festgelegt wurden.
– Oberflächenrealisierung: Umwandlung des Satzplans in tatsächlichen Text.
Anwendungen von NLP
NLP hat eine breite Palette von Anwendungen in verschiedenen Bereichen, darunter Chatbots, virtuelle Assistenten, Sentiment-Analyse und maschinelle Übersetzung.
Chatbots und virtuelle Assistenten
Eine der häufigsten Anwendungen von NLP sind Chatbots und virtuelle Assistenten. Chatbots und virtuelle Assistenten verwenden NLP-Algorithmen, um Benutzereingaben auf natürliche und intuitive Weise zu verstehen und darauf zu reagieren. Dies macht sie für eine Vielzahl von Anwendungen nützlich, darunter Kundenservice, persönliche Assistenten und mehr.
Sentiment-Analyse
Die Sentiment-Analyse ist eine weitere gängige Anwendung von NLP. Sie umfasst die Analyse von Textdaten, um den emotionalen Ton des Textes zu bestimmen. Dies kann für eine Vielzahl von Anwendungen nützlich sein, darunter Marktforschung, Analyse sozialer Medien und Kundenfeedback-Analyse.
Maschinelle Übersetzung
NLP wird auch in der maschinellen Übersetzung eingesetzt, bei der es um die Übersetzung von Texten von einer Sprache in eine andere geht. NLP-Algorithmen werden verwendet, um den Text in einer Sprache zu analysieren und zu verstehen und dann den entsprechenden Text in einer anderen Sprache zu generieren.
Fazit
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein faszinierendes und sich schnell entwickelndes Feld mit einer breiten Palette von Anwendungen. Von Chatbots und virtuellen Assistenten bis hin zu Sentiment-Analyse und maschineller Übersetzung revolutioniert NLP die Art und Weise, wie wir mit Computern und miteinander interagieren. Indem man die Grundlagen von NLP versteht, kann man ein besseres Verständnis für dieses spannende Feld und die vielen Möglichkeiten, wie es die Welt verändert, gewinnen.
Prof. Dr. Florian Feltes
Prof. Dr. Florian Feltes ist Mitgründer und Co-CEO von zortify und Vorreiter der KI-gestützten HR-Innovation. Gemeinsam mit seinem Team entwickelt er intelligente Persönlichkeitsdiagnostik und hilft Unternehmen so, die perfekten Kandidat:innen zu identifizieren – ohne teure Assessments, ohne Bias. Seine Vision: Eine Welt, in der jedes Unternehmen mühelos High-Performance-Teams formt und Arbeitsumgebungen schafft, die menschliches Potenzial vollständig entfalten.
KI vs. menschliche Intelligenz
Untersuchung der Unterschiede zwischen KI und menschlicher Intelligenz und wie sie zusammenarbeiten können, um Innovationen voranzutreiben. Erfahren Sie, wie KI die menschlichen Fähigkeiten bei der Entscheidungsfindung und Problemlösung verbessern kann.
Vertrauensbildung mit erklärbarer KI: Techniken und Ansätze
Da die KI unser Leben immer mehr durchdringt, wird es immer wichtiger zu verstehen, wie diese Systeme funktionieren, und ihren Entscheidungen vertrauen zu können. Erklärbare KI (Explainable AI, XAI) ist ein wachsender Bereich, der darauf abzielt, transparentere und interpretierbare Modelle für maschinelles Lernen zu schaffen.
NLP im Business
Da Unternehmen immer stärker auf ihre Kunden ausgerichtet sind, wird es zunehmend wichtiger, die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden zu verstehen. Natural Language Processing (NLP) ist ein Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), der die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren.
