Zukunft der Arbeit:
KI plus menschliches Know-how

Wir brauchen nicht groß drum herumreden: Künstliche Intelligenz (KI) bietet enorme Chancen für Unternehmen. Der wahre Erfolg liegt allerdings nicht allein in der Technologie selbst, sondern in der Art und Weise, wie wir sie mit menschlicher Expertise verbinden.

Stellt Euch vor, Eure Mitarbeitenden oder Kollegen und Kolleginnen könnten ihre kreativen und strategischen Fähigkeiten voll entfalten, weil sie von intelligenten Systemen in ihren täglichen Aufgaben unterstützt werden. Die Integration von KI eröffnet nicht nur technologische Innovationen, sondern auch völlig neue Möglichkeiten für Eure Teams!

Unser Blogartikel liefert eine umfassende Übersicht über neue Rollen und erweiterte Verantwortlich­keiten, die durch die Integration von KI entstehen. Von spezialisierten Positionen wie dem Chief AI Officer und KI-Botschaftern bis hin zu erweiterten Kompetenzen für bestehende Rollen wie Produktmanager und Logistikmanager – wir zeigen Euch, wie KI Eure Mitarbeitenden unterstützen und Euer Unternehmen stärken kann.

Diese neuen Rollen und Verantwortlichkeiten tragen dazu bei, das Potenzial von KI optimal zu nutzen – und wie alle bei ihrer täglichen Arbeit davon profitieren können.

Wie kann das funktionieren?
Beispielsweise durch neue, KI-bezogene Rollen

Chief AI Officer
Überblick über KI-Strategie und -Einsatz

KI-Botschafter (oder KI-Champion)
Treibt die Begeisterung für KI-Möglichkeiten voran, fungiert als Mittler:in zwischen Chief AI Officer und den tatsächlichen Anwendern und unterstützt die Einführung und Akzeptanz von KI-Technologien im Unternehmen.

KI-Architekten
Entwurf und Implementierung von KI-Systemen

KI-Trainingsmanager
Datenvorbereitung und Modelltraining

KI-Ethikbeauftragte:r
Prüfung ethischer Aspekte des KI-Einsatzes

KI-Datenanalyst:in
Verantwortlich für die Analyse großer Daten­mengen, um Muster und Erkenntnisse zu identifizieren, die zur Verbesserung von Ge­schäfts­prozessen beitragen.

KI-Entwickler:in
Entwickelt und implementiert KI-Algorithmen und -Modelle, die auf die spezifischen An­for­derungen des Unternehmens zuge­schnitten sind.

KI-Change Manager
Leitet den Wandel im Unternehmen, indem die Einführung von KI-Technologien koordiniert und sichergestellt werden, so dass Mitar­bei­tende entsprechend geschult und unterstützt werden können.

Bestehende Rollen können um zusätzliche KI-Kompe­tenzen erweitert werden:

Für Produktmanager

– Identifikation von KI-Anwendungsfällen in Produkten

• Marktanalyse und Wettbewerbsbeobachtung
  KI-Tools können große Datenmengen analysieren, um Markttrends und Wettbe­werbsaktivitäten zu identifizieren, was dem Produktmanager hilft, strategische Ent­schei­dungen zu treffen.
• Kundeneinblicke
  Durch die Analyse von Kundenfeedback und Nutzungsdaten kann KI helfen, Kundenbedürf­nisse und -präferenzen besser zu verstehen und diese Infor­ma­tionen in die Produktentwicklung einzubeziehen.
• Produktlebenszyklus-Management
  KI-gestützte Prognosemodelle können den Produktmanager bei der Planung und Verwaltung des Produktlebenszyklus unterstützen, indem sie Nachfrage­pro­gnosen, Wartungsbedarfe und Marktentwicklungen vorhersagen.

– oder in der Verbesserung der Produkt­entwicklung

• Design-Optimierung
  KI kann genutzt werden, um Design­varianten zu testen und zu optimieren, indem sie Simula­tionen und Analysen durchführt, um die besten Optionen auszuwählen.
• Rapid Prototyping
  Mit Hilfe von KI und maschinellem Lernen können Prototypen schneller entwickelt und getestet werden, was die Produktent­wick­lungs­zyklen verkürzt.
• Automatisierte Tests
  KI-basierte Systeme können automatische Tests und Fehlererkennungen durchführen, um die Qualität und Zuverlässigkeit des Produkts sicherzustellen.

– oder in der Produktstrategie und -planung

• Datengetriebene Entscheidungsfindung
  KI kann dabei helfen, fundierte Ent­schei­dungen zu treffen, indem sie umfangreiche Daten analysiert und Muster erkennt, die sonst übersehen werden könnten.
• Personalisierung
  KI-Modelle können genutzt werden, um personalisierte Produktempfehlungen zu erstellen, die auf individuellen Kunden­prä­fe­renzen basieren, und so die Kundenzufriedenheit zu steigern.
• Innovationsförderung
  Durch die Nutzung von KI zur Identifikation neuer Technologien und Trends kann der Produkt­manager innovative Produktideen entwickeln und umsetzen.

Für Logistikmanager

– bei der Optimierung von Lieferketten­prozessen

• Bedarfsprognose
  KI kann historische Daten analysieren, um zukünftige Nachfrage präzise vorher­zu­sagen und somit die Bestands­ver­waltung zu optimieren.
• Lieferkettenüberwachung
  Echtzeit-Datenanalyse durch KI ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung der Lieferkette, um Engpässe frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
• Routenoptimierung
  KI-gestützte Algorithmen können die effizien­testen Lieferwege berechnen, um Transportkosten zu senken und Lieferzeiten zu verkürzen.

– für Effizienzsteigerung in der Lagerhaltung

• Automatisierte Bestandsverwaltung
  KI kann helfen, Bestände in Echtzeit zu überwachen und automatische Nachbe­stel­lungen auszulösen, um Überbestände und Lagerengpässe zu vermeiden.
• Lagerplatzoptimierung
  Durch die Analyse von Lagerdaten kann KI die optimale Platzierung von Waren vorschlagen, um den Lagerraum effizient zu nutzen und die Kommissionier-Zeiten zu verkürzen.
• Fehlererkennung
  KI-gestützte Systeme können Unregel­mä­ßig­keiten und Fehler in der Lagerverwaltung erkennen und entsprechende Korrektur­maß­nahmen vorschlagen.

– zur Verbesserung der Logistikplanung

• Supply Chain Risk Management
  KI kann Risiken in der Lieferkette iden­ti­fi­zieren und analysieren, um präventive Maßnahmen zu entwickeln und die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette zu erhöhen.
• Kostensenkung
  Durch die Analyse von Transportkosten, Lager­kosten und anderen logistischen Ausgaben kann KI Möglichkeiten zur Kostensenkung aufzeigen.
• Nachhaltigkeitsstrategien
  KI kann genutzt werden, um umwelt­freund­liche Logistikstrategien zu entwickeln, wie z. B. die Reduzierung von CO2-Emissionen durch optimierte Trans­portwege.

Für Marketing-Manager

• Personalisierung von Kampagnen
  Implementierung von KI-gesteuerten Analyse­tools, die Kundenpräferenzen analysieren und hochgradig personalisierte Marketingkampagnen erstellen können.
• Kundensegmentierung
  Nutzung von KI, um detaillierte Kunden­segmente basierend auf Verhalten, Vorlieben und historischen Daten zu erstellen.
• Vorhersageanalysen
  KI-gestützte Modelle zur Vorhersage von Trends und Marktentwicklungen, um Marketing­strategien zu optimieren.

Für den Vertrieb

• Vertriebsmitarbeiter
  Nutzung von KI-Tools zur Analyse von Verkaufsdaten, Vorhersage von Verkaufstrends und Verbesserung der Verkaufsstrategien.
• Lead-Scoring
  KI-gestützte Systeme zur Bewertung und Priorisierung von Leads basierend auf deren Wahrscheinlichkeit, zu Kunden zu werden.
• Kundeninteraktionen
  Einsatz von KI-basierten Assistenten, um Kundenanfragen schnell und präzise zu beantworten und die Effizienz des Vertriebs­teams zu steigern.

Fürs Personalwesen (HR-Manager)

• KI-Tools für Talentakquise
  Automatisierte Screening-Tools und Chatbots, die den Rekrutierungsprozess beschleunigen und verbessern können.
• Mitarbeiterentwicklung
  Nutzung von KI zur Analyse DSGV-konformer Daten der Mit­ar­beitenden, um individuelle Entwicklungs­pro­gramme und Karrierewege zu erstellen.
• Engagement-Analysen
  KI-gestützte Tools zur Überwachung und Verbesserung der Mitarbeiterzufriedenheit und -bindung.

Für den Kundensupport

• KI-basierte Assistenten
  Chatbots und virtuelle Assistenten, die rund um die Uhr verfügbar sind, um Kunden­an­fragen zu beantworten und häufige Probleme zu lösen.
• Sentiment-Analyse
  Nutzung von KI, um die Stimmung und Zufriedenheit der Kunden in Echtzeit zu analysieren und darauf zu reagieren.
• Automatisierung von Support-Tickets
  KI-gestützte Systeme zur Kategorisierung und Priorisierung von Support-Tickets, um die Effizienz des Kundensupports zu steigern.

Im Finanzwesen (Controller)

• Prognosemodelle
  Einsatz von KI zur Erstellung präziser Finanz­prognosen und zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen.
• Betrugserkennung
  Nutzung von KI, um ungewöhnliche Transaktionen und mögliche Betrugsfälle in Echtzeit zu identifizieren.
• Automatisierung von Routineaufgaben
  KI-Tools zur Automatisierung von Finanz­berichten und anderen wieder­keh­renden Aufgaben, um die Effizienz zu steigern.

Zusätzlich sollten KI-Fähigkeiten natürlich in Prozesse und Ver­ant­wort­lichkeiten einge­bunden werden

• KI-gestützte Entscheidungsunterstützung in strategischen Planungsprozessen
• Automatisierung von Routinetätigkeiten durch KI-Systeme
• KI-basierte Qualitätskontrolle und Fehlerer­kennung in der Produktion
• Nutzung von KI zur Optimierung von Logistik- und Lieferkettenprozessen

FAZIT: KI als Chance für Wachstum und Innovation

Die Integration von KI in die Unternehmens­strukturen bietet nicht nur technologische Vorteile, sondern vor allem eine Chance zur Stärkung und Weiterentwicklung aller Mitarbeitenden. Durch die Schaffung neuer Rollen und die Erweiterung bestehender Verantwortlichkeiten können die Potenziale von KI optimal ausgeschöpft werden.

Nutzt die Gelegenheit, Eure Unter­neh­mens­kultur zu transformieren und Eure Teams zu empowern. Mit den richtigen Strategien und einem klaren Fokus auf die Verbindung von KI und menschlicher Expertise wird Euer Unternehmen nicht nur effi­zien­ter, sondern auch innovativer und zukunftsfähiger.

Jetzt ist der perfekte Zeitpunkt, den nächsten Schritt zu wagen und die Vorteile von KI fürs Unternehmen zu nutzen. Startet Pilotprojekte, fördert Veränderungsbereitschaft und investiert in die Weiterbildung Eurer Mitarbeitenden!

Die Reise mag herausfordernd sein, aber die Möglichkeiten, die sich daraus ergeben, sind enorm. Packen wir es gemeinsam an und gestalten die Zukunft MIT Künstlicher Intelligenz!