Die Notwendigkeit der Personalisierung durch KI: Mit KI den Menschen in den Mittelpunkt stellen

Die Untersuchungen von McKinsey zum Einsatz von KI am Arbeitsplatz legen nahe, dass KI zwar weit verbreitet ist, echte Reife jedoch nach wie vor selten ist – und dass das größte Hindernis für die Skalierung oft organisatorischer und nicht technischer Natur ist. Damit wird die Personalisierung zu einer praktischen Frage der Führung: Wie kann KI den Menschen helfen, schneller die richtigen Informationen zu finden, Reibungsverluste im Arbeitsalltag zu verringern und bessere Entscheidungen zu treffen, ohne dabei die Komplexität oder das Risiko zu erhöhen?

In diesem Artikel untersuchen wir, wie „People-First-Personalisierung“ branchenübergreifend aussieht – und wie Unternehmen die Grundlagen schaffen können, um sie in die Praxis umzusetzen.

Warum Personalisierung nach wie vor die Zukunft ist 

Branchenübergreifend steigen die Erwartungen schneller, als die meisten Unternehmen damit Schritt halten können. Kunden wünschen sich maßgeschneiderte Dienstleistungen, die perfekt auf ihre Interessen und Bedürfnisse abgestimmt sind. Warum sollten Mitarbeiter also nicht dasselbe verdienen? Leider fühlen sich die meisten Mitarbeiter durch veraltete Systeme, Daten und Prozesse, die auf Einheitlichkeit ausgelegt sind, in ihrer Arbeit eingeschränkt.

KI kann dazu beitragen, diese Lücke zu schließen – allerdings nur, wenn sie auf einem realen Kontext basiert. Sind Daten isoliert, Inhalte veraltet oder lassen sich Arbeitsabläufe nicht anpassen, wird die Personalisierung oberflächlich und untergräbt schnell das Vertrauen.

Unternehmen, die Personalisierung erfolgreich umsetzen, konzentrieren sich weniger auf „mehr KI“ als vielmehr auf die Voraussetzungen, die KI erst sinnvoll machen: hochwertiges Wissen, integrierte Daten, klare Steuerungsstrukturen und Teams, die verstehen, wie Empfehlungen generiert werden. Die folgenden Anwendungsbeispiele zeigen, wie dies in der Praxis branchenübergreifend aussieht.

Bankwesen: Wissen persönlich gestalten 

Banken wissen, wie wichtig Vertrauen und persönliche Beziehungen sind, dennoch bieten viele ihren Mitarbeitern nach wie vor standardisierte digitale Erlebnisse an. KI kann das ändern – aber nur, wenn sie den Menschen hilft, ihre Arbeit besser und schneller zu erledigen.

Stellen Sie sich einen Kundenbetreuer vor, der auf einen Blick erkennen kann, welche Kunden Beratung benötigen, weil sich ihre Ausgabengewohnheiten oder ihre Lebensumstände geändert haben. Oder einen Compliance-Analysten, der maßgeschneiderte Einblicke in das Risikoengagement erhält, ohne Hunderte von Seiten an Berichten durchlesen zu müssen. Genau das kann KI leisten, wenn sie mit hochwertigen Daten trainiert und mit menschlichem Urteilsvermögen kombiniert wird.

In vielen Banken steigen die Investitionen – insbesondere in den Bereichen Risiko und Compliance –, doch der wahrgenommene Nutzen bleibt oft hinter den Erwartungen zurück. Diese Diskrepanz ist selten allein auf die „Wahl des falschen Tools“ zurückzuführen. Häufiger ist es so, dass die Mitarbeiter keinen klaren Bezug zu ihrer täglichen Arbeit erkennen, Empfehlungen nicht verständlich genug sind, um darauf zu reagieren, oder der Aufwand für die Umstellung unterschätzt wird.

Damit sich die Personalisierung am Arbeitsplatz wirklich lohnt, muss man zunächst Anwendungsfälle auswählen, die echte Hindernisse beseitigen (Suche, Einarbeitung, Fallvorbereitung, Auslegung von Compliance-Vorgaben), und diese durch Change Management unterstützen: klare Kommunikation, Schulungen und Feedbackschleifen, die die Relevanz im Laufe der Zeit verbessern.

Versicherungen: Personalisierung durch besseres Verständnis
Versicherer arbeiten schon seit Jahren daran, die Kundenerfahrung zu personalisieren, allerdings nicht immer mit Erfolg. Viele Policen sehen nach wie vor mehr oder weniger gleich aus, und der Kundenkontakt folgt meist festen Skripten. KI könnte dies endlich ändern, indem sie den Mitarbeitern einen 360-Grad-Überblick über die Situation jedes einzelnen Kunden verschafft.

Große Sprachmodelle können aus dem tatsächlichen Kundenverhalten und den Schadenmustern lernen. Dies liefert Erkenntnisse, die Versicherern dabei helfen können, den Versicherungsschutz oder die Beratung auf die tatsächlichen Bedürfnisse eines Kunden zuzuschneiden. Das Gleiche gilt auch intern. Ein Schadenbearbeiter erhält möglicherweise Kontextinformationen, die zu seiner Herangehensweise bei der Schadenprüfung passen, oder ein Risikoprüfer sieht statt eines Standard-Dashboards Muster, die mit seinem Portfolio in Zusammenhang stehen.

Personalisierung funktioniert jedoch nur, wenn alle Beteiligten verstehen, wie diese Vorschläge zustande kommen. Eine „personalisierte“ Empfehlung, die sich zu allgemein anfühlt, untergräbt das Vertrauen. Es kommt letztlich auf Transparenz an. Wenn Ihre Mitarbeiter sehen können, wie ein KI-Tool funktioniert, werden sie es mit weitaus größerer Wahrscheinlichkeit nutzen und ihm vertrauen.

Fertigung: Von Fertigungslinien zum personalisierten Lernen
Hersteller wissen den Wert personalisierter Produkte zu schätzen. Doch personalisierte Mitarbeitererfahrungen wurden in der Branche bislang zu wenig berücksichtigt. Ingenieure und Fertigungsmitarbeiter werden nach wie vor anhand statischer Module oder Handbücher geschult, die weder ihre tatsächlichen Arbeitsmittel noch ihren Erfahrungsstand widerspiegeln.

KI-gestützte Personalisierung kann das ändern. Digitale Zwillinge und prädiktive Systeme verändern bereits die Instandhaltung, doch dieselbe Technologie kann auch das Lernen individuell anpassen und die Planung optimieren. Wenn ein Techniker bestimmte Einstellungen tendenziell schneller vornimmt oder Fehler genauer erkennt, kann das System die Schulung entsprechend anpassen. Das stärkt das Selbstvertrauen und beschleunigt den Lernfortschritt, ohne zusätzlichen Druck auszuüben.

Unternehmen wie Siemens und Beko setzen KI bereits in der Produktion ein, um Energie zu sparen und Ausfallzeiten zu reduzieren. Der nächste Schritt besteht darin, diese Intelligenz in den Alltag der Menschen zu integrieren. Ein guter Ansatzpunkt wäre es, KI-Erkenntnisse zu nutzen, um Lernen und Weiterbildung individuell anzupassen. So bleiben die Fähigkeiten auf dem neuesten Stand und es entstehen positive, sinnvolle Nutzererfahrungen.

Einzelhandel: Personalisierung hinter den Kulissen
Einzelhändler haben bei der Entwicklung innovativer Anwendungsfälle für KI eine Vorreiterrolle übernommen, doch diese konzentrierten sich bislang weitgehend auf Kunden und nicht auf Mitarbeiter. Es ist mittlerweile gängige Praxis, Kunden automatisch mit personalisierten Angeboten anzusprechen. Die Mitarbeiter im Einzelhandel sind jedoch oft an starre Standardabläufe und unflexible Tools gebunden.

Alle profitieren davon, wenn die Tools transparent sind und gut verstanden werden. Doch selbst im Einzelhandel ist das Signal eindeutig: Gartner berichtete, dass 69 % der Unternehmen den Verdacht hegen oder Beweise dafür haben, dass Mitarbeiter verbotene öffentliche GenAI-Tools nutzen („Schatten-KI“). Das ist ein deutlicher Hinweis darauf, dass die Menschen intelligentere Unterstützung wünschen – aber Kontrollen umgehen, wenn zugelassene Tools den tatsächlichen Bedürfnissen nicht gerecht werden.

So sieht echte Personalisierung aus
Wirklich personalisierte Nutzererlebnisse haben alle eines gemeinsam: Relevanz. KI sollte den Menschen den Kontext liefern, den sie brauchen, wann sie ihn brauchen, und sich dann zurückziehen. In der Praxis kann das weniger repetitive Aufgaben und mehr Spielraum für menschliches Urteilsvermögen bedeuten. Es bedeutet auch ein intelligenteres Onboarding, das sich an den Hintergrund jeder einzelnen Person anpasst. Oder GenAI-Assistenten und Support-Tools, die immer da sind, wenn Mitarbeiter sie brauchen.  

Personalisierung geht mittlerweile über das Kundenerlebnis hinaus und wird zu einer Erwartung am Arbeitsplatz. Der entscheidende Faktor wird nicht sein, wer die meisten KI-Funktionen einsetzt – sondern wer genau in dem Moment, in dem die Menschen sie tatsächlich benötigen, die relevanteste und nachvollziehbarste Unterstützung bietet.

Wenn Sie sich damit beschäftigen, wie sich eine „People-First“-KI-Personalisierung verantwortungsvoll umsetzen lässt, sollten Sie mit drei Fragen beginnen: Welche Arbeitshindernisse beseitigen wir? Welche Daten und welches Wissen machen Empfehlungen glaubwürdig? Und welche Steuerungsmechanismen gewährleisten Transparenz, Datenschutz und Rechenschaftspflicht, wenn die Personalisierung ausgeweitet wird?

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