Den Anschluss bei KI verpasst?

Wie Unternehmen aufholen

Missed the boat on AI? How companies are catching up

Künstliche Intelligenz – die brauchen wir nicht. Viele Unternehmen hätten diesen Satz vor einem Jahr wahrscheinlich unterschrieben. ChatGPT war gerade erst wenige Wochen zuvor veröffentlicht worden. Heute kommt kein Unternehmen nicht mehr an der Frage vorbei, wofür es bereits KI-Systeme einsetzt. Laut einer Bitkom-Studie halten zwei Drittel der Unternehmen KI für die wichtigste Technologie der Zukunft. Gleichzeitig befürchten 38 Prozent, den Anschluss an neue Entwicklungen verpasst zu haben. Sie sollten wissen, dass es noch nicht zu spät ist, damit zu beginnen (und wahrscheinlich gibt es auch keine Alternative), denn KI ist gekommen, um zu bleiben und wird in den kommenden Jahren fast jeden Bereich unserer Arbeitswelt verändern und prägen. Unternehmen, die sich noch unsicher sind, wie KI ihre Arbeit beeinflussen wird, können einen schrittweisen Ansatz wählen. HR ist dafür ein idealer Bereich. Warum und wie das funktionieren kann, werde ich gleich im Detail erläutern.

Keine KI ist auch keine Lösung

Der erste Schritt besteht jedoch darin, allgemeine Ängste vor KI zu überwinden. Dies kann erreicht werden, indem wir bewusst unsere eigene Denkweise hinterfragen und anpassen. Unternehmen können akzeptieren, dass sie noch nicht alles verstehen. Sie können sich erlauben, zu lernen und neue Dinge auszuprobieren. Es hilft auch zu erkennen, dass sie wahrscheinlich bereits KI einsetzen, ohne es überhaupt zu merken – siehe folgende Illustration:

Diese Beispiele zeigen auch, dass Organisationen nicht sofort ein großes, komplexes Softwarepaket im Wert von mehreren Millionen Euro kaufen müssen. Stattdessen können sie klein anfangen und Schritt für Schritt vorgehen. So können sie nach und nach Bereiche erschließen, in denen KI-Systeme messbare Verbesserungen bringen können. In der oben erwähnten Bitkom-Studie gaben beispielsweise mehr als die Hälfte der Unternehmen, die Künstliche Intelligenz nutzen, die Reduzierung menschlicher Fehler als einen der größten Vorteile an, gefolgt von der Beschleunigung von Prozessen.

Verbesserung der HR-Arbeit mit KI

Gerade im HR-Bereich können KI-Systeme die Arbeit erleichtern und Vorteile für HR-Experten und Mitarbeiter:innen gleichermaßen bringen. Die folgenden Anwendungsbereiche zeigen bereits gute Ergebnisse:

1. KI-Diagnostik: Persönlichkeitstests und Kompetenzanalysen, um tiefere Einblicke in die Stärken und Entwicklungspotenziale der Mitarbeiter zu gewinnen.

2. Mitarbeitendenentwicklung: KI-unterstützte Lern- und Entwicklungsprogramme, die individuell auf die Bedürfnisse und Karrierezielen der Mitarbeiter zugeschnitten sind.

3. Recruiting: Maßgeschneiderte Stellenanzeigen, Talentakquise, einschließlich automatisierter Lebenslaufanalyse und Vorauswahl geeigneter Kandidaten.

4. Prozessautomatisierung: Zeiterfassung, Abwesenheitsmanagement und Onboarding.

5. Leistungsbeurteilung.

6. Mitarbeitendenbindung und Zufriedenheit: KI-Analyse von Mitarbeiterfeedback und -stimmung, um Trends zu erkennen und Bedürfnisse proaktiv anzugehen.

7. Diversity Management: KI-unterstützte Analysen zur Förderung von Vielfalt und Inklusion im Unternehmen.

**Stellen Sie sich vorab die richtigen Fragen (*hier sind sie)**

Um in Ihrem Unternehmen zu starten, sollten Sie sich zunächst fragen, welcher der genannten Bereiche am meisten von KI profitieren würde. Welche konkreten Herausforderungen in der Diagnostik, Mitarbeiterentwicklung, im Recruiting und anderen HR-Prozessen möchten Sie angehen? Definieren Sie spezifische, messbare Ziele, die Sie mit Hilfe von KI erreichen möchten.

Im nächsten Schritt suchen Sie nach möglichen Anbietern. Stellen Sie sich die Frage: Welche Erfahrungen und Referenzen haben die verschiedenen KI-Anbieter speziell im HR-Kontext? Und: Inwiefern decken die Funktionen der angebotenen KI-Tools unsere spezifischen HR-Anforderungen ab?

Nach einer Vorauswahl die Details prüfen

Datenschutz: Wie stellen die Anbieter den Schutz und die Vertraulichkeit der Mitarbeiterdaten sicher?
Benutzerfreundlichkeit und Schulungsbedarf: Wie benutzerfreundlich sind die Tools und welcher Schulungsaufwand ist für das HR-Team erforderlich?
Systemintegration und technische Anforderungen: Wie können die KI-Tools in unsere bestehende HR-Infrastruktur integriert werden?
Anbietersupport und technische Wartung: Welchen Support bietet der Anbieter bei technischen oder anwendungsbezogenen Problemen?
Risikomanagement und Datensicherheit: Welche Sicherheitsmaßnahmen und Notfallstrategien sind für die KI-Tools implementiert?

Konzentrieren Sie sich dann erneut auf Ihre Ressourcen, Ziele und Werte. Wägen Sie Kosten und Nutzen ab: Welchen Return on Investment können Sie durch den Einsatz der KI-Tools erwarten? Ethische Fragen sollten spätestens zu diesem Zeitpunkt ebenfalls diskutiert werden: Wie stellen Sie sicher, dass die KI-Lösungen den ethischen Standards entsprechen und Entscheidungen ohne Voreingenommenheit treffen? – Viele Anbieter von KI-Systemen haben sich in den letzten Jahren intensiv mit den rechtlichen und ethischen Rahmenbedingungen auseinandergesetzt und können hier Unterstützung bieten.

Adressieren Sie Widerstände innerhalb der Belegschaft und schaffen Sie ein gemeinsames Verständnis dafür, wie künstliche Intelligenz im Unternehmen eingesetzt werden kann und wo die (aktuellen) Grenzen liegen. Gleichzeitig können Sie durch Weiterbildungsprogramme zu einem besseren Verständnis der Technologie beitragen und Ängste abbauen. (Spoiler: Zortify bietet auch Coaching zu KI an. ) Geben Sie den Mitarbeitenden die Freiheit, die sie brauchen, und ermutigen Sie sie, sich selbständig über KI zu informieren. Und schließlich: Fangen Sie klein an – mit Pilotprojekten und praktischen Tools, die keine zeitaufwändige Implementierung erfordern und jederzeit einen Ausstieg ermöglichen. Starten Sie mit einem Aspekt der HR-Arbeit, lernen Sie aus den Erfahrungen und erweitern Sie dann schrittweise die Anwendung, wenn die Technologie Ihnen Vorteile bringt.

Fazit

Der plötzliche Aufstieg und die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz haben viele Unternehmen überwältigt. Doch wie bei allen neuen Technologien ist es völlig in Ordnung, nicht zu den Ersten, den Early Adopters, zu gehören. Es ist jedoch nicht gut, dauerhaft die Augen vor neuen Entwicklungen und Chancen zu verschließen. Vor allem nicht, wenn sie dem Unternehmen und den Menschen, die ihre Fähigkeiten und Zeit in den Dienst der Organisation stellen, zugutekommen. Finden Sie heraus, was KI konkret für Sie leisten kann. Probieren Sie Dinge aus, reflektieren Sie, passen Sie an und vertrauen Sie – wie in anderen Lebensbereichen auch – Ihrem gesunden Menschenverstand. Er wird ein guter Kompass für den Umgang mit KI sein und Sie durch die faszinierenden Möglichkeiten navigieren, die die neue Technologie bietet.

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. Künstliche Intelligenz (KI) war in den letzten Jahren ein heißes Thema. Die Fortschritte in der Technologie und im maschinellen Lernen haben zu erheblichen Verbesserungen in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache und dem maschinellen Sehen geführt. KI hat zwar viele Stärken, aber auch ihre Grenzen.

XAI: Aufbau von Vertrauen und Transparenz bei Modellen für maschinelles Lernen

Da KI immer mehr in unser Leben eindringt, wird es zunehmend wichtiger, zu verstehen, wie diese Systeme funktionieren, und ihren Entscheidungen vertrauen zu können. Explainable AI (XAI) ist ein wachsendes Feld, das darauf abzielt, transparentere und interpretierbarere Machine-Learning-Modelle zu schaffen.

NLP 101: Ein Leitfaden für Einsteiger in die Verarbeitung natürlicher Sprache

NLP im Business

Wie Natural Language Processing den Kundenservice, das Marketing und den Vertrieb verändert

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. Durch die Analyse von Sprachdaten ermöglicht NLP Unternehmen, ein tieferes Verständnis für ihre Kunden zu entwickeln, die Kommunikation zu verbessern und Prozesse zu automatisieren.

Hier sind einige Möglichkeiten, wie NLP den Kundenservice, das Marketing, den Vertrieb und sogar den Arbeitsplatz verändert:

Verbesserung der Kundeninteraktionen

NLP wird verwendet, um Kundenfeedback und Interaktionen zu analysieren, um das gesamte Kundenerlebnis zu verbessern. Durch die Echtzeitanalyse von Kundenfeedback können Unternehmen häufige Probleme und Schwachstellen identifizieren und diese umgehend beheben. NLP kann auch verwendet werden, um Kundenservice-Interaktionen durch Chatbots und virtuelle Assistenten zu automatisieren, wodurch die Wartezeiten verkürzt und ein 24/7-Support bereitgestellt werden kann.

Automatisierung von Marketing- und Vertriebsprozessen

NLP wird genutzt, um Marketing- und Vertriebsprozesse zu automatisieren, was es Unternehmen ermöglicht, ihre Botschaften zu personalisieren und das Kundenengagement zu verbessern. Durch die Analyse von Kundeninteraktionen und (Meta-)Daten können KI und NLP personalisierte Empfehlungen und Produktvorschläge generieren. Diese Personalisierung kann die Kundenbindung und -loyalität stärken und den Umsatz steigern.

Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten gewinnen

NLP wird auch eingesetzt, um unstrukturierte Daten wie Social-Media-Kommentare und Bewertungen zu analysieren, um Einblicke in die Kundenzufriedenheit und -präferenzen zu gewinnen. Durch die Analyse dieser Daten können Unternehmen ein tieferes Verständnis für ihre Kunden entwickeln und ihre Marketing- und Vertriebsstrategien entsprechend anpassen.

Herausforderungen und Überlegungen

Obwohl NLP viele Vorteile für Unternehmen bietet, gibt es auch Herausforderungen und Überlegungen, die beachtet werden müssen. Zum Beispiel können NLP-Algorithmen voreingenommen sein, da sie die Vorurteile ihrer Entwickler und der Daten, auf denen sie trainiert wurden, widerspiegeln. Dies kann zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen führen. Außerdem erfasst NLP nicht immer die Nuancen der menschlichen Sprache, was zu Fehlern oder Missverständnissen führen kann.

NLP im Business bei Zortify

Bei Zortify sind wir der Meinung, dass Natural Language Processing (NLP) ein entscheidendes Werkzeug ist, um bessere Entscheidungen durch künstliche Intelligenz zu treffen. Deshalb haben wir unser Unternehmen auf NLP und dessen Anwendungen im Human Experience Management (HXM) aufgebaut.

Unsere Zortify-Produkte basieren auf den neuesten Erkenntnissen und der praktischen Expertise in Daten- und Computerwissenschaften, NLP, Visual Computing, Psychologie und People Analytics. Wir sind überzeugt, dass dieser multidisziplinäre Ansatz der Schlüssel zur Entwicklung nutzbarer und erklärbarer KI-Lösungen ist, die einen echten Unterschied machen.

Eine unserer Hauptanwendungen von NLP besteht darin, aktives Zuhören für Organisationen in ganz Europa skalierbar zu machen. Unsere Technologie ermöglicht es Einzelpersonen, sich in ihren eigenen Worten auszudrücken, sei es für die Personalauswahl, Kunden-/Mitarbeiterfeedback oder die Analyse der gesamten Unternehmenskultur. Durch den Einsatz von NLP können wir die Nuancen der menschlichen Sprache in einer Weise erfassen und verstehen, die bisher nicht möglich war.

Fazit

NLP verändert die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren. Es ermöglicht ihnen, ein tieferes Verständnis für die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden zu entwickeln, die Kommunikation zu verbessern und Prozesse zu automatisieren. Wie bei jeder Technologie gibt es Überlegungen und Herausforderungen, die berücksichtigt werden müssen. Aber durch den verantwortungsvollen und ethischen Einsatz von NLP können Unternehmen das gesamte Kundenerlebnis verbessern und Wachstum fördern.

Prof. Dr. Florian Feltes

NLP 101: Ein Leitfaden für Einsteiger in die Verarbeitung natürlicher Sprache

KI vs. menschliche Intelligenz

XAI: Aufbau von Vertrauen und Transparenz bei Modellen für maschinelles Lernen

Da KI einen immer festeren Bestandteil in unserem Leben einnimmt, wird es zunehmend wichtiger, zu verstehen, wie diese Systeme funktionieren, und ihren Entscheidungen vertrauen zu können. Explainable AI (XAI) ist ein wachsendes Feld, das darauf abzielt, transparentere und interpretierbarere Machine-Learning-Modelle zu schaffen. In diesem Artikel werden wir untersuchen, was XAI ist, warum es wichtig ist und wie Techniken wie Entscheidungsbäume und regelbasierte Systeme verwendet werden können, um transparentere und vertrauenswürdigere KI-Systeme zu entwickeln.

Einführung

Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, von Chatbots bis hin zu autonomen Fahrzeugen. Da KI jedoch immer allgegenwärtiger wird, sind Bedenken hinsichtlich ihrer Transparenz und Verantwortlichkeit aufgetaucht. Insbesondere wächst die Nachfrage nach KI-Systemen, die erklärbar sind, das heißt, dass sie von Menschen verstanden und interpretiert werden können. Dieser Artikel wird das Konzept der erklärbaren KI untersuchen, einschließlich der Frage, warum sie wichtig ist, um Vertrauen in KI-Systeme aufzubauen, und wie Techniken wie Entscheidungsbäume und regelbasierte Systeme verwendet werden können, um transparentere und interpretierbarere Modelle zu schaffen.

Was ist Explainable AI?

Explainable AI (XAI) ist ein Teilbereich der KI, der sich auf die Entwicklung von Methoden und Techniken konzentriert, um KI-Systeme transparenter und interpretierbarer zu machen. Das Ziel von XAI ist es, Menschen zu ermöglichen, das Denken hinter KI-Entscheidungen und -Handlungen zu verstehen, was entscheidend für den Aufbau von Vertrauen in diese Systeme ist. XAI ist besonders wichtig in Bereichen mit hohen Einsätzen, wie zum Beispiel im Gesundheitswesen und im Finanzwesen, wo Entscheidungen, die von KI-Systemen getroffen werden, erhebliche Konsequenzen haben können.

Warum ist Explainable AI wichtig?

Der Mangel an Transparenz und Interpretierbarkeit in KI-Systemen ist ein großes Hindernis für deren breite Akzeptanz. Wenn Menschen nicht verstehen können, wie ein KI-System Entscheidungen trifft oder warum es eine bestimmte Aktion ausführt, werden sie dem System wahrscheinlich nicht vertrauen oder sich darauf verlassen. Dies gilt besonders in Anwendungen, bei denen Menschenleben oder Existenzen auf dem Spiel stehen.

Ein weiterer Grund, warum XAI wichtig ist, liegt darin, dass es helfen kann, Verzerrungen in KI-Systemen zu erkennen und zu mindern. Viele Machine-Learning-Modelle werden auf voreingenommenen Daten trainiert, was zu diskriminierenden Ergebnissen führen kann. Indem man KI-Systeme transparenter und interpretierbarer macht, wird es einfacher, Verzerrungen in diesen Modellen zu identifizieren und zu korrigieren.

Wie können wir Explainable AI erreichen?

Es gibt verschiedene Techniken und Ansätze, um XAI zu erreichen. Ein häufiger Ansatz ist die Verwendung von Entscheidungsbäumen, bei denen es sich um eine Art von Modell handelt, das eine baumartige Struktur von Entscheidungen und deren möglichen Konsequenzen erstellt. Entscheidungsbäume sind leicht zu verstehen und können verwendet werden, um die Argumentation hinter KI-Entscheidungen nachzuvollziehen.

Beispiel eines Entscheidungsbaums

Ein weiterer Ansatz ist die Verwendung von regelbasierten Systemen, die aus einer Reihe von Regeln bestehen, die die Bedingungen definieren, unter denen bestimmte Aktionen ausgeführt werden sollen. Regelbasierte Systeme werden häufig in Expert:innensystemen eingesetzt, das sind KI-Systeme, die die Entscheidungsfähigkeiten eines menschlichen Expert:innen in einem bestimmten Bereich simulieren.

Ein dritter Ansatz ist die Verwendung von modellunabhängigen Techniken wie LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) oder SHAP (Shapley Additive Explanations). Diese Techniken können mit jeder Art von Machine-Learning-Modell verwendet werden und bieten lokale Erklärungen für einzelne Vorhersagen.

Fazit

Explainable AI ist entscheidend für den Aufbau von Vertrauen und Transparenz in KI-Systemen. Indem wir KI-Systeme transparenter und interpretierbarer machen, können wir Verzerrungen identifizieren und korrigieren, Vertrauen bei den Nutzern aufbauen und sicherstellen, dass KI ethisch und verantwortungsbewusst eingesetzt wird. Es gibt viele Techniken und Ansätze zur Erreichung von XAI, und Organisationen sollten ihre Optionen sorgfältig abwägen, wenn sie KI-Systeme implementieren.

Prof. Dr. Florian Feltes

NLP 101: Ein Leitfaden für Einsteiger in die Verarbeitung natürlicher Sprache

KI vs. menschliche Intelligenz

Natural Language Processing im Business

Vom stillen Aufhören zum stillen Gedeihen

Wie AI eine proaktive Arbeitskultur fördert

From Quiet Quitting to Quiet Thriving: How AI promotes a proactive work culture

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

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

NLP 101: Ein Leitfaden für Einsteiger in die Verarbeitung natürlicher Sprache

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

NLP 101 A Beginner’s Guide to Natural Language Processing

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

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.