Was Unternehmen ohne KI nie über ihre Mitarbeitenden erfahren würden

What companies would never learn about their employees without AI

Was bewegt Mitarbeitende wirklich? – Diese Frage ist heute relevanter denn je, besonders in Branchen wie Beratung und Finanzdienstleistungen, die auf Vertrauen, Expertise und persönliche Beziehungen setzen und gleichzeitig unter hohem Innovationsdruck stehen. Klassische Mitarbeiterbefragungen liefern oft nur oberflächliche Antworten. Eine Studie aus der Industrie zeigt anschaulich, wie Unternehmen mit moderner Natural Language Processing (NLP)-Technologie, also der KI-basierte Verarbeitung natürlicher Sprache, tief in das tatsächliche Erleben ihrer Mitarbeitenden eintauchen können – und daraus konkrete Handlungsimpulse gewinnen.

Die Studie: 40.000 offene Antworten, intelligent analysiert

In einer groß angelegten Untersuchung wertete Zortify und Great Place to Work über 40.000 freie Textantworten von Mitarbeitenden aus Industrieunternehmen mit Hilfe von NLP-Technologie aus. Anders als Multiple-Choice-Fragen erlauben offene Antworten einen unverfälschten Blick auf das, was Mitarbeitenden wirklich wichtig ist. NLP macht diese Antworten messbar, vergleichbar und inhaltlich strukturierbar – z. B. über semantische Clusteranalysen.

Das Ergebnis:

Mitarbeitende mit niedriger Bindung zum Unternehmen sprechen deutlich häufiger von schlechter Führung – sogar häufiger als von Gehalt. Hoch gebundene Mitarbeitende wiederum thematisieren vor allem Teamkultur, Wertschätzung und Sinn.

Der eigentliche Game Changer: Erleben als Steuerungsgröße

Die zentrale Erkenntnis aus der Studie:

„Das Erleben der Mitarbeitenden muss zum Ausgangspunkt und Gradmesser aller Transformationsaktivitäten werden.“

Marcus Heidbrink, Co-Founder und Vorstand von Zortify

Mit Hilfe von KI kann dieses Erleben erstmals systematisch erhoben und in Entscheidungsprozesse eingebracht werden. Unternehmen können mit einem NLP-Tool zehntausende Antworten zum Gefühlszustand von Mitarbeitenden analysieren und daraus die wichtigsten Themen, Probleme und Stimmungen extrahieren. Das entspricht in der Breite der Meinungsvielfalt dem Input aus sehr vielen Fokusgruppen, die durchzuführen enorme Kosten verursachen würde.

Gerade in den von großen Umbrüchen und einem sich verstärkenden Fachkräftemangel begriffenen Branchen wie dem Finanz- und Dienstleistungsbereich, bringt das Aktive Zuhören mit KI drei zentrale Vorteile:

1. Verstehen statt Vermuten

NLP-Tools erkennen nicht nur, ob jemand unzufrieden ist, sondern warum – und zwar in den eigenen Worten der Mitarbeitenden. Das ermöglicht differenzierte, zielgruppengerechte Maßnahmen.

2. Kultur als Hebel für Bindung

Die Wahrnehmung von Werten wie Wertschätzung, Innovation oder Tradition unterscheidet sich signifikant zwischen gebundenen und wechselwilligen Mitarbeitenden. Wer hier gezielt ansetzt, stärkt die emotionale Bindung.

3. Transformation wirksam gestalten

Die Studie stellt kulturelle Faktoren wie Mitgestaltung, Autonomie und Kommunikationsqualität als zentrale Bindungsfaktoren heraus. NLP-Technologie hilft, diese in Mitarbeitenden zu identifizieren und zur strategischen Steuerungsgröße zu machen – besonders in hybriden, dynamischen Arbeitswelten.

Mitarbeiterzufriedenheit im Finanzsektor: Kein Grund zur Selbstzufriedenheit

Der Finanzsektor schneidet in aktuellen Studien beim Thema Mitarbeiterzufriedenheit auf den ersten Blick gut ab – Top 10 bei kununu und Spitzenreiter in der Pens-Studie 2024. Besonders bei Unternehmenskultur (4,26/5), Arbeitsumfeld (4,22/5) und Vielfalt (4,40/5) konnte die Branche gute Werte erzielen. Doch der erste Eindruck kann – wie so oft – trügen. Denn die Werte sagen nichts über eine zunehmende Polarisierung innerhalb der Branche aus:

Arbeitsplatzsicherheit in privaten Banken liegt nur bei 49 % (vs. 70 % bei öffentlich-rechtlichen Instituten).
Führungsdefizite und Arbeitsverdichtung nehmen trotz steigender Gehälter zu.
Über 80 % der Institute berichten von Fachkräftemangel.

Der Sektor steht damit vor einem paradoxen Szenario: Hochzufriedene Top-Performer treffen auf zunehmend unzufriedene Teilbereiche, die oft unter dem Radar bleiben. Umso wichtiger ist es, nicht auf aggregierte Trendbarometer zu vertrauen, sondern das tatsächliche Erleben der Mitarbeitenden systematisch zu erfassen.

Fazit

In einer Zeit, in der Talente wählerischer denn je sind und der Arbeitsdruck in vielen Bereichen steigt, reicht es nicht mehr, einmal jährlich eine Umfrage durchzuführen. Wer seine Mitarbeitenden halten will, muss kontinuierlich zuhören. NLP-Technologie macht dieses Zuhören effizient, skalierbar und intelligent.

Mitarbeiterbindung beginnt mit echter Beteiligung – und KI liefert den Schlüssel. dazu.

Eine detaillierte Zusammenfassung der Studie finden Sie hier.

Passende Talente zu finden erlaubt keine Kompromisse!

Bewerbende wünschen sich einen schnellen, wertschätzenden Bewerbungsprozess – Unternehmen wiederum brauchen viele Informationen, um Fehleinstellungen zu verhindern, sowie effiziente und strukturierte Abläufe, um die Kosten niedrig zu halten und sich rechtlich nicht angreifbar zu machen. Wie findet HR das Gleichgewicht – und die besten Talente am besten gleich mit?

Persönlichkeit vs. Kompetenz

Warum Unternehmen trotz besseren Wissens oft falsch entscheiden ine neue Studie unter 110 HR-Expert:innen macht deutlich: Ein Großteil der Unternehmen weiß um die Bedeutung von Persönlichkeit und Soft Skills im Recruiting. Auch wissen viele Personaler:innen um die eigene Fehlbarkeit, wenn es darum geht, die richtigen Talente für die richtigen Positionen zu finden.

Recruiting im Wandel: Warum „Hire & Pray” nicht mehr reicht

Nur unter Druck entstehen Diamanten, heißt es sprichwörtlich. Fürs Recruiting würde ich diesen Satz nicht unterschreiben. Unter Druck leidet das Urteilsvermögen. Unter Druck werden passende Kandidat:innen leichter übersehen oder Bewerber:innen vorschnell eingestellt, die sich später als nicht geeignet herausstellen. Die Kosten für Fehlbesetzungen gehen in die Hunderttausende.

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.

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

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.

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.

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

KI vs. menschliche Intelligenz

Natural Language Processing 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.

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.