KI künstliche Intelligenz bei der Talentsuche
Ein LinkedIn-Nutzer beschreibt am 5. Oktober 2022 auf seinem Kanal, wie künstliche Intelligenz helfen kann, talentierte Mitarbeitende zu finden, sogar im eigenen Unternehmen. In einer Zeit wo nicht mehr die Bewerber sich bemühen müssen, eine Stelle zu ergattern, sind es die Unternehmen welche verzweifelt nach Personal suchen. Oft fängt es schon bei den Stellenanzeigen an, wo KI den Firmen helfen kann, ihre Stellenanzeigen besser zu formulieren. Wer Anzeigen schaltet, muss darauf vertrauen, dass mögliche Bewerbende sie auch wahrnehmen und sich dann von selbst melden. Doch wer sich in seiner jetzigen Stellung zumindest nicht sehr unwohl fühlt, wird das kaum von sich aus tun. Deshalb glauben Experten, dass Firmen infrage kommende Personen in Zukunft kalt ansprechen müssen, dass sie sich also an Leute wenden, die nicht aktiv nach einem neuen Job suchen. Helfen sollen ihnen dabei Werkzeuge aus dem KI-Baukasten. Die Firmen sagen der KI, was sie brauchen, und die sucht in sozialen Netzwerken wie LinkedIn, XING, Facebook oder Instagram nach Treffern. Solche Plattformen liefern natürlich auch Informationen aus der Vergangenheit. Damit wird es möglich, das erwartete Potential von Fachkräften abzuschätzen. In der Zukunft sollen Matching-Systeme (ähnlich der Datingplattform Tinder) die mit KI-Algorithmen arbeiten, Bewerbende und Arbeitgebende zusammenbringen. Deshalb ist es auch wichtig für uns «Alte», auf diesen Kanälen präsent zu sein.
Künstliche Intelligenz ist mehr als Marketing
Entgegen der Feststellung von Meredith Whittaker, Präsidentin der Signal Foundation, im Beitrag von Daniel Leisegang und Chris Köver, netzpolitik.org vom 30. September 2022, bin ich der Meinung, dass KI künstliche Intelligenz mehr ist als ein Marketinghype. Als technisch interessierter Architekt unterscheide ich zwischen Anwendungen bei der Überwachung durch den Staat, beim Austausch in den sozialen Medien und dem Nutzen für die Industrie. Auch wenn es naturbedingt Überschneidungen gibt zwischen dem Schutz der Privatsphäre und einer sicheren Kommunikation bei Prozessoptimierungen, überwiegen für mich die Vorteile der Technologien bei weitem. Während gemäss Whittaker, algorithmengetriebene Plattformen die sogenannte Desinformation verstärken und eine Datenschutzverletzung nach der anderen verursachen, geht es bei den Unternehmen um die Verwirklichung ihrer Vision von integrierten Lernsystemen. Maschinelles Lernen, eine Technologie, die eigentlich aus den Achtzigerjahren des letzten Jahrhunderts stammt, kann dank massiven Datenspeichern und gewaltigen Recheninfrastrukturen Dinge tun, die zuvor ohne diese Ressourcen nicht möglich gewesen wären. Entscheidend ist, wie solche Systeme «geschult» werden und die Daten nicht nur von unterbezahlten Arbeiter:innen sortiert werden. Kulturelle Unterschiede spielen dabei ebenfalls eine grosse Rolle, wir schaffen keine Systeme, die weltweit gleichermassen funktionieren. Kommt dazu, dass viele Unternehmen gar nicht genau wissen, über welche Daten sie verfügen und wo diese hinterlegt sind. Gemäss Meredith Whittaker ist die Backend-Architektur vieler Unternehmen oft chaotisch. (Siehe dazu auch meinen Blog zum Thema: Technische Systeme arbeiten zwangsläufig im Murks-Modus)
KI anstelle von linearen Technologie-Upgrades
Im Beitrag von Pepe Rodriguez, Stefan Gstettner, Ashish Pathak, Ram Krishnan und Michael Spaeth, BCG Boston Consulting Group vom 1. September 2022, beschreiben die Autoren wie Deep-Tech das Geschäft verändert. Für die meisten Unternehmen ist es eine Frage des Wann, nicht des Ob. (Deep Tech ist definiert als neuartige Technologien, die erhebliche Fortschritte gegenüber den derzeit verwendeten bieten.) In vielen Unternehmen werden die Bemühungen, neue Technologien einzusetzen, um ihre Leistung zu verbessern, durch Missverständnisse behindert. Beispielsweise setzen Unternehmen zu viel Vertrauen in die Entscheidungsfindung im Konsens, um die Abstimmung und das Engagement der Interessengruppen zu fördern. Sie sind auch zu zuversichtlich, was die Fähigkeit der Menschen betrifft, Ereignisse, Situationen und Daten zu verstehen. Schliesslich verlassen sie sich zu sehr auf lineare Technologie-Upgrades und erkennen dabei nicht die Notwendigkeit, disruptive Technologien einzusetzen und Altsysteme anzupassen. Das Problem ist typischerweise ein Mangel an Fachkenntnissen, der nicht einfach durch die Bildung grösserer Teams gelöst werden kann. Anstatt sich auf die einzelnen Technologien selbst zu konzentrieren, kann es produktiver sein, über die wichtigsten Bedürfnisse und Probleme in Unternehmen und Wirtschaft nachzudenken, welche die neuen Technologien lösen könnten.
Entwicklung neuer Mensch-Maschine-Bedienmodelle
Heutzutage führen Menschen den grössten Teil der Arbeit aus, während sie Analyseplattformen verwenden, um oft komplexe Einblicke in die Situation zu erhalten. Im schlimmsten Fall tun sie dies in organisatorischen Silos, die entlang des durchgängigen Materialflusses zu autark operieren. Im besten Fall verwendet das Unternehmen ein funktionsübergreifendes, Hub-ähnliches Betriebsmodell, bei dem Planungsteams versuchen, mit Hilfe von Analysen gute Lösungen in einem komplexen Umfeld zu finden. Im neuen Betriebsmodell sammelt eine sorgfältig konzipierte KI-Plattform, Daten aus allen Quellen. Die Vision, Informationen nahtlos über die verschiedenen «Aktivitätsflüsse» zu verbinden, wird realistischer. Zuverlässige und neugierige «Alte» Praktiker, auf Augenhöhe im Team mit den Jungen, verstehen die von KI generierten Empfehlungen dank ihrer Fähigkeit, Zusammenhänge zu erkennen und fördern «erklärbare KI-Konzepte» und damit das Vertrauen in die Technologie. Die Plattform verbirgt die Komplexität vor den Mitarbeitenden des Unternehmens und interagiert nur bei Bedarf mit ihnen. Im Laufe der Zeit reift die Plattform hin zu einer stärker automatisierten Ausführung mit weniger menschlichem Eingreifen. Durch die Digitalisierung des institutionellen Wissens der Prozesse und die autonome Ausführung von Entscheidungen in Zusammenarbeit mit Menschen hilft die Plattform, die Herausforderungen von Talentknappheit (Fachkräftemangel) und hoher Fluktuation anzugehen.
«kompetenz60plus.ch»
Mit unserer Erfahrung aus der analogen, zusammen mit Erkenntnissen aus der digitalen Welt, sind wir «Alten» gerne bereit, diese mit KMU’s oder im Team mit jungen Forschenden und Wissenschaftern auf Augenhöhe zu teilen. «kompetenz60plus.ch» ist ein Sammelbecken für kompetente Senioren, die sich aktiv an der Diskussion über die Zukunft beteiligen wollen. Bitte bringen Sie sich ein und registrieren Sie Ihre Kompetenz kostenlos hier. Wir freuen uns auch über Ihre Kontaktnahme per Mail an: werner@kompetenz60plus.ch, oder hinterlassen Sie Ihren Kommentar weiter unten. Danke!
Werner K. Rüegger, dipl. Arch. SIA AIA
Projektadministrator und Initiator
Ein Projekt «von uns. für uns.»
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