{"id":961,"date":"2024-12-31T15:42:58","date_gmt":"2024-12-31T14:42:58","guid":{"rendered":"https:\/\/digibeter.eu\/blog\/961\/die-zukunft-der-fuehrung-der-cio-als-chief-digital-people-officer-teil-2\/"},"modified":"2025-01-02T17:33:31","modified_gmt":"2025-01-02T16:33:31","slug":"die-zukunft-der-fuehrung-der-cio-als-chief-digital-people-officer-teil-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/digibeter.eu\/de\/blog\/961\/die-zukunft-der-fuehrung-der-cio-als-chief-digital-people-officer-teil-2\/","title":{"rendered":"Die Zukunft der F\u00fchrung: Der CIO als Chief Digital People Officer (Teil 2)"},"content":{"rendered":"\n

Die Auswirkungen der generativen KI auf Ihre Arbeit: Finden Sie heraus, welche neuen F\u00e4higkeiten Sie brauchen<\/strong><\/p>\n\n

Wie im letzten Newsletter (Teil 1) beschrieben, hat sich die Rolle des CIO in den letzten Jahren erheblich ver\u00e4ndert. Dieser Trend wird sich in den kommenden Jahren nur fortsetzen. Mit dem Aufkommen von generativer KI und anderen fortschrittlichen Technologien wie maschinellem Lernen und robotergest\u00fctzter Prozessautomatisierung (RPA) verlagert sich die Rolle des Chief Information Officer (CIO) von der IT-Verwaltung hin zum strategischen Einsatz von Technologie zur Erreichung von Gesch\u00e4ftszielen. Der CIO der Zukunft wird mehr auf optimale Prozesse und die Rolle und Funktionsweise digitaler Mitarbeiter achten m\u00fcssen, so dass die Rolle eher der eines Chief People & Operations Digital People entspricht. Dies gilt nicht nur f\u00fcr den CIO, sondern auch f\u00fcr Team- und Abteilungsleiter. Selbst die Arbeit des durchschnittlichen Mitarbeiters, den wir hier als physischen Mitarbeiter bezeichnen, wird sich ver\u00e4ndern. Ver\u00e4ndert sich also auch Ihr Job? Die kurze Antwort lautet: Ja. <\/p>\n\n

Beispiele f\u00fcr KI in Aktion<\/strong><\/p>\n\n

Wir sehen diese Ver\u00e4nderungen bereits in verschiedenen Branchen. Im Bankwesen trainieren Mitarbeiter KI-Modelle zur Betrugserkennung, anstatt selbst nach Mustern zu suchen. Im Gesundheitswesen nutzen Krankenschwestern und \u00c4rzte KI, um Krebsdiagnosen zu stellen und Patientenakten zu analysieren. Im Einzelhandel verbessern Mitarbeiter die Bestandsverwaltung und den Kundenservice, indem sie Muster im Kundenverhalten analysieren und zuk\u00fcnftige Trends vorhersagen. Im Folgenden gehen wir auf weitere zu erwartende Ver\u00e4nderungen ein. <\/p>\n\n

Manager digitaler Kollege<\/strong><\/p>\n\n

Die neue Rolle des physischen Mitarbeiters bei der Verwaltung von KI-Systemen erfordert eine Kombination aus technischen F\u00e4higkeiten und strategischem Verst\u00e4ndnis. Physische Mitarbeiter werden zunehmend als Manager ihrer digitalen Kollegen agieren. Sie werden daf\u00fcr verantwortlich sein, Aufgaben zu definieren und die Qualit\u00e4t der Ausf\u00fchrung durch ihre digitalen Kollegen sicherzustellen. Das bedeutet, dass physische Mitarbeiter versiert im Prompt-Engineering sein und ein gutes Verst\u00e4ndnis von Gesch\u00e4ftsprozessen und Datenmanagement (Qualit\u00e4t, Struktur, Sicherheit) haben m\u00fcssen. Sie m\u00fcssen in der Lage sein, kreativ klare Befehle zu formulieren, die es den KI-Systemen erm\u00f6glichen, innerhalb der vorgegebenen Parameter genau und effektiv zu arbeiten. <\/p>\n\n

Welche F\u00e4higkeiten werden Sie bald brauchen?<\/strong>Fertigkeiten f\u00fcr die Zukunft<\/em><\/strong><\/p>\n\n

Digitale F\u00e4higkeiten, Kreativit\u00e4t und Kommunikation<\/span><\/em>Die Mitarbeiter m\u00fcssen digitaler werden und in der Lage sein, kreativ Anweisungen zu entwickeln, die die digitalen Mitarbeiter zu den gew\u00fcnschten Ergebnissen f\u00fchren. Dies erfordert sowohl sprachliches Verst\u00e4ndnis als auch ein tiefes Verst\u00e4ndnis von Gesch\u00e4ftsprozessen, Datennuancen und deren Interpretation durch KI-Systeme. Es beginnt mit „technischem“ Wissen \u00fcber die Mechanismen der (Gen)KI und wie sie mit Daten trainiert werden. Dies ist notwendig, um sicherzustellen, dass der digitale Mitarbeiter zuverl\u00e4ssige, brauchbare und hochwertige Ergebnisse liefert. Physische Mitarbeiter m\u00fcssen auch in der Lage sein, bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen (oder vornehmen zu lassen), z. B. indem sie Datens\u00e4tze anpassen, an der Datenqualit\u00e4t arbeiten oder Modellparameter \u00e4ndern. Dies kann auch durch einen kritischen Blick auf die eigenen (Stamm-)Aufforderungen an den digitalen Kollegen geschehen. <\/p>\n\n

Zusammenarbeit<\/span><\/em>Um das volle Potenzial der KI auszusch\u00f6pfen, ist auch die interdisziplin\u00e4re Zusammenarbeit von Bedeutung. Mitarbeiter k\u00f6nnen nicht in allem Experte sein. Sie m\u00fcssen also nicht nur ihre technischen und kreativen F\u00e4higkeiten entwickeln, sondern auch in der Lage sein, effektiv mit Kollegen aus verschiedenen Disziplinen zusammenzuarbeiten. Multidisziplin\u00e4re Teams, zu denen IT-Spezialisten, Datenanalysten, Rechtsexperten und Ethiker geh\u00f6ren, sind daher wichtig f\u00fcr die erfolgreiche Umsetzung von KI-L\u00f6sungen. <\/p>\n\n

Ethik<\/span><\/em>Der Einsatz von KI wirft wichtige ethische und verantwortungsvolle Fragen auf. Daher ist es auch wichtig, Ethiker in interdisziplin\u00e4re Teams einzubinden. Dar\u00fcber hinaus m\u00fcssen sich auch die Mitarbeiter, die mit diesen Systemen arbeiten, der ethischen Implikationen ihrer Arbeit mit KI-Systemen bewusst sein. Sie m\u00fcssen verstehen, wie man Daten verwaltet und sch\u00fctzt, um Datenschutzbestimmungen wie dem General Data Protection Act (GDPR) zu entsprechen. Dazu geh\u00f6rt auch die Sicherstellung des Datenschutzes, zum Beispiel durch die Anonymisierung pers\u00f6nlich identifizierbarer Informationen (PII) beim Training von KI-Modellen. <\/p>\n\n

Voreingenommenheit und Transparenz<\/span><\/em>Mitarbeiter sollten sich ihrer eigenen Voreingenommenheit und der Risiken von Voreingenommenheit und Diskriminierung in KI-Systemen bewusst sein. KI-Systeme k\u00f6nnen unbeabsichtigte Voreingenommenheit hervorrufen, die zu diskriminierenden Ergebnissen f\u00fchren kann. Physische Mitarbeiter sollten in der Lage sein, KI-Systeme auf Voreingenommenheit zu \u00fcberwachen und sicherzustellen, dass die Trainingsdaten vielf\u00e4ltig und repr\u00e4sentativ sind. Dies hilft zu verhindern, dass KI-Systeme bestimmte Gruppen benachteiligen und sorgt f\u00fcr faire und gerechte Ergebnisse. Die menschliche Note bleibt dabei immer wichtig. <\/p>\n\n

Zu ethischem Verhalten geh\u00f6ren auch Rechenschaftspflicht und Transparenz. Physische Arbeiter m\u00fcssen in der Lage sein, KI-Entscheidungen zu erkl\u00e4ren und dar\u00fcber Rechenschaft abzulegen. Dies kann durch die Implementierung erkl\u00e4rbarer KI-Methoden (XAI) unterst\u00fctzt werden, die einen Einblick in die Art und Weise geben, wie Entscheidungen getroffen werden. So k\u00f6nnen sowohl Kollegen als auch Interessengruppen verstehen, wie die Ergebnisse zustande gekommen sind. <\/p>\n\n

Kontinuierliches Lernen<\/span><\/em>Die rasante Entwicklung der KI-Technologien erfordert, dass die physischen Mitarbeiter st\u00e4ndig lernen und ihre F\u00e4higkeiten aktualisieren. Regelm\u00e4\u00dfige Schulungen und Workshops helfen den Mitarbeitern, mit den neuesten KI-Tools und -Techniken auf dem Laufenden zu bleiben. <\/p>\n\n

Wir empfehlen auch eine kontinuierliche Weiterbildung und Umschulung, bei der nicht jeder sofort vollst\u00e4ndig umgeschult werden muss. Dies kann mit einer Basisschulung und einer Schulung beginnen, die allm\u00e4hlich mit den Piloten und Implementierungen im Unternehmen w\u00e4chst. Beachten Sie, dass die Schulung von (generativer) KI etwas ganz anderes ist als die ChatGPT-Schulung, die Sie h\u00e4ufig sehen. Bei hoher Arbeitslosigkeit brauchen wir keine Angst zu haben, vorausgesetzt, wir beginnen rechtzeitig mit dem Training. KI ersetzt einige Aufgaben, schafft aber auch viele neue Aufgaben und Rollen, die neue F\u00e4higkeiten erfordern, wie Datenanalyse und maschinelles Lernen. <\/p>\n\n

Aus Fehlern zu lernen ist ein wesentlicher Bestandteil des kontinuierlichen Lernens. Piloten und Implementierungen sind daher entscheidend, um diese Lernmomente zu schaffen. Die Einf\u00fchrung und Nutzung von KI kann unter anderem auch zu Fehlern f\u00fchren, aus denen man lernen kann. Es ist auch wichtig zu lernen, KI-Ergebnisse zu bewerten, indem man tats\u00e4chlich mit KI-Systemen arbeitet. <\/p>\n\n

Kritische Beurteilungsf\u00e4higkeiten und Feedback-Schleifen<\/span><\/em>Eine weitere wichtige F\u00e4higkeit f\u00fcr physische Mitarbeiter ist die F\u00e4higkeit, KI-Ergebnisse kritisch zu bewerten. Sie m\u00fcssen verstehen, wie Ergebnisse entstehen, und in der Lage sein, schnell einzugreifen und Anpassungen vorzunehmen, wenn der digitale Kollege von den erwarteten Standards abweicht oder wenn unvorhergesehene Probleme auftreten. <\/p>\n\n

Ein digitaler Kollege kann nach einer Aktualisierung des Tools oder Modells pl\u00f6tzlich andere Ergebnisse liefern als zuvor. Dies erfordert einen st\u00e4ndigen Dialog mit dem digitalen Kollegen, wobei der physische Mitarbeiter die Leistung \u00fcberwacht, Feedback-Schleifen einrichtet und die Interaktion mit dem digitalen Kollegen kontinuierlich verbessert. <\/p>\n\n

Schlussfolgerung<\/strong>Die neue Rolle des physischen Arbeiters erfordert eine Kombination aus technischem Fachwissen und Soft Skills, wie Anpassungsf\u00e4higkeit, kritische Reflexion, Probleml\u00f6sungsf\u00e4higkeit und zwischenmenschliche Kommunikation. Dar\u00fcber hinaus sind Kenntnisse der erforderlichen Daten, der Datenqualit\u00e4t, der Gesch\u00e4ftsprozesse, des KI-Betriebs und der Kontrolle unerl\u00e4sslich. <\/p>\n\n

Physische Mitarbeiter m\u00fcssen in der Lage sein, sowohl mit digitalen Kollegen als auch mit weniger digitalen physischen Kollegen und Stakeholdern im Prozess effektiv zu kommunizieren. Dadurch wird sichergestellt, dass der Einsatz von KI mit den strategischen Zielen des Unternehmens in Einklang steht. Der physische Mitarbeiter ist der Dreh- und Angelpunkt, der die KI integriert, verwaltet, coacht und schult und so eine harmonische, qualitativ hochwertige und produktive Zusammenarbeit gew\u00e4hrleistet. <\/p>\n\n

Im n\u00e4chsten Newsletter fahren wir fort mit Teil 3, Die Anforderungen an KI als digitaler Mitarbeiter. Wir er\u00f6rtern, wie sich generative KI und andere Formen der k\u00fcnstlichen Intelligenz zu vollwertigen Kollegen entwickeln und welche Auswirkungen dies auf das Tagesgesch\u00e4ft und die strategische Entscheidungsfindung hat. die Zusammenarbeit zwischen dem physischen und dem digitalen Kollegen und die neue Rolle der F\u00fchrungskr\u00e4fte. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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