Wie man seine Fähigkeiten am Arbeitsplatz mit KI wirklich vervielfachen kann

Infolgedessen setzen CIOs zunehmend auf KI – nicht als Ersatz für Fachkräfte, sondern als Kraftverstärker. Die strategische Frage lautet nicht mehr, ob KI die Kompetenzentwicklung unterstützen kann, sondern wie Unternehmen sie so einsetzen können, dass sie die menschliche Expertise stärkt, anstatt sie zu untergraben.

In diesem Artikel wird untersucht, wie KI die Leistungsfähigkeit der Belegschaft tatsächlich steigern kann – und welche Voraussetzungen erfüllt sein müssen, damit diese Steigerung gelingt.
 

Der Fachkräftemangel ist ein Dauerproblem
Der Fachkräftemangel bremst das Wachstum im Bank- und Versicherungswesen, im verarbeitenden Gewerbe und im Einzelhandel – dynamische Branchen, die auf anpassungsfähige, gut ausgebildete Arbeitskräfte angewiesen sind.  

Der Fachkräftemangel zeigt keine Anzeichen dafür, dass er bald verschwinden wird. Branchenprognosen deuten durchweg darauf hin, dass der Mangel an Fachkräften in digitalen und technischen Berufen bis weit ins nächste Jahrzehnt hinein anhalten wird, zumal die Einführung künstlicher Intelligenz die Nachfrage nach neuen Kompetenzen schneller steigert, als Unternehmen ihre Belegschaft umschulen können. CIOs aus allen vier Branchen geben bereits an, dass der Mangel an IT- und Datenexperten ein Haupthindernis für die Erfüllung der geschäftlichen Erwartungen darstellt.

Selbst in Bereichen wie GenAI und agentischer KI, in denen die Budgets stetig wachsen, haben Führungskräfte Schwierigkeiten, die Lücke zu schließen. CIOs aus der Versicherungsbranche geben an, dass der Fachkräftemangel eines der größten Hindernisse für die Skalierung von KI-Projekten darstellt, während CIOs aus dem Einzelhandel berichten, dass die Unterstützung der Mitarbeiter an der Kundenfront dadurch gebremst wird, dass es an Personal mangelt, das KI-Ergebnisse interpretieren oder ihnen vertrauen kann. Aus diesem Grund ist es wichtiger denn je, die Kompetenzen am Arbeitsplatz zu erweitern.

Unternehmen befinden sich zunehmend in einer schwierigen Lage: Einerseits möchten sie KI zügig einführen, um geschäftskritische Kompetenzen innerhalb ihrer Belegschaft zu vervielfachen. Andererseits beeinträchtigt der Fachkräftemangel die effektive Umsetzung von KI. Schauen wir uns an, wie Führungskräfte in den einzelnen Branchen diesen Teufelskreis durchbrechen und KI tatsächlich nutzbringend einsetzen können.

Bankwesen: Stärkung von Compliance und Risikomanagement
Banken investieren massiv in KI, um ihreCompliance- undRisikomanagementfunktionenzu stärken. Es bleibt jedoch eine Herausforderung, diese Investitionen in messbaren Mehrwert umzusetzen. Viele Initiativen scheitern nicht an technologischen Grenzen, sondern daran, dass Arbeitsabläufe, Governance-Modelle und das Vertrauen der Mitarbeiter nicht auf die eingesetzten Tools abgestimmt sind.

Das wirft die Frage auf: Was machen diese CIOs richtig, was alle anderen falsch machen? Zum einen konzentrieren sie sich auf die menschliche Seite der KI-Einführung.

Die effektivsten KI-Initiativen im Bankwesen zielen nicht darauf ab, Menschen zu ersetzen oder ihre Arbeit abzuwerten. Im Gegenteil: Sie betrachten menschliche Entscheidungsfindung als den Goldstandard. KI und maschinelles Lernen können die Betrugserkennung beschleunigen und Fehlalarme reduzieren, doch diese Technologien sollten als Filter dienen, nicht als Richter. Der wahre Mehrwert entsteht, wenn die KI die Fälle erkennt und eskaliert, die Aufmerksamkeit erfordern, und geschultes Personal die endgültige Entscheidung trifft.
 

Versicherungswesen: Über die Automatisierung hinaus
Viele Versicherer haben bereits KI- oder generative KI-Tools eingeführt und stocken ihre Investitionen weiter auf. Mit zunehmender Reife der Implementierungen verlagert sich der Fokus von der reinen Automatisierung hin zu Governance, Erklärbarkeit und der Vorbereitung der Belegschaft. So hat beispielsweise Aviva über 80 KI-Modelle eingeführt und damit die Bearbeitungszeit für die Haftungsprüfung bei komplexen Fällen um durchschnittlich 23 Tage verkürzt, während die Genauigkeit der Fallzuordnung um 30 % verbessert wurde. Infolgedessen konnten die Kundenbeschwerden um 65 % reduziert werden.

Die Automatisierung beschleunigt wichtige Prozesse zweifellos, doch in einer Branche, in der Vertrauen alles ist, bedeutet schnelleres Arbeiten nicht immer auch besseres Arbeiten. Da die Anwendungsfälle für KI immer ausgereifter werden, richten zukunftsorientierte CIOs ihr Augenmerk auf potenzielle Nachteile wie Verzerrungen, Genauigkeitsabweichungen und mangelnde Erklärbarkeit.  

Um Risiken zu minimieren, müssen Versicherer Maßnahmen zur Überprüfung auf Voreingenommenheit einführen, klare Regeln dafür festlegen, wann Menschen eingreifen müssen, und ordnungsgemäße Aufzeichnungen führen, damit Aufsichtsbehörden und Kunden genau nachvollziehen können, wie jede einzelne Entscheidung zustande kommt. Auch die Weiterbildung im Bereich KI sollte ein zentraler Schwerpunkt sein: Um ihre beeindruckenden Ergebnisse mit KI zu erzielen, investierte Aviva in über 40.000 Stunden Mitarbeiterschulung.
 

Fertigungsindustrie: Stärkung der betrieblichen Widerstandsfähigkeit
Hersteller haben mit chronischem Fachkräftemangel im Ingenieurwesen und in anderen Schlüsselpositionen zu kämpfen. Kein Wunder also, dass laut Gartner 83 % der CIOs in der Fertigungsindustrie in KI investieren – unter anderem in Bereichen wie der Optimierung des Produktzyklus, der automatisierten Compliance-Berichterstattung und der Qualitätsüberwachung.

Die vorausschauende Instandhaltung hat sich zu einem beliebten Anwendungsfall entwickelt, wobei große Hersteller wie Agilent berichten, dass sich die Ausfallzeiten dadurch um bis zu 51 % reduzieren lassen. KI erkennt Muster, die Menschen übersehen würden, und weist auf Fehler hin, bevor diese zu Ausfällen führen. Für Anlagenleiter bedeutet dies weniger unerwartete Stillstände, wodurch die Mitarbeiter Zeit gewinnen, sich auf wertschöpfendere Aufgaben zu konzentrieren, anstatt ständig Fehler zu beheben.

Zwar sind die durch KI erzielten Effizienzsteigerungen beträchtlich, doch bleiben die Hersteller hinsichtlich einer übermäßigen Abhängigkeit vorsichtig. Der Erhalt von Kernkompetenzen und praktischer Erfahrung ist nach wie vor unerlässlich, insbesondere in sicherheitskritischen Umgebungen. Einige befürchten, dass eine übermäßige Abhängigkeit von KI im Laufe der Zeit zu einem Verlust von Kernkompetenzen führen könnte. Um stets über einen Plan B zu verfügen, investieren sie in die Diversifizierung der Kompetenzen am Arbeitsplatz, damit auch bei steigenden Investitionen in KI-gestützte Instandhaltung weiterhin praktische Erfahrung gesammelt wird.
 

Einzelhandel: Aufbau einer vollständig KI-fähigen Belegschaft
Der Einzelhandel ist eine der datengetriebensten Branchen weltweit und hat bei vielen KI-Anwendungsfällen Pionierarbeit geleistet – von dynamischer Preisgestaltung und Prognosen für die Lieferkette bis hin zur Personalisierung im E-Commerce und Marktanalysen. Amazon misst der KI eine so große Bedeutung bei, dass das Unternehmen ein globales Projekt ins Leben gerufen hat, um 2 Millionen Menschen mit entscheidenden, zukunftssicheren KI-Kompetenzen auszustatten .

Innerhalb des Unternehmens verfolgt Amazon Web Services (AWS) einen einfachen Ansatz zur Weiterbildung im Bereich KI:

1. Von GenAI profitieren alle 
2. Prompt-Engineering ist eine unverzichtbare Kompetenz 
3. Nutzen Sie soziale Medien als Bildungsplattform 
4. Keine neuen Werkzeuge ohne neue Schulungen 
    

Obwohl diese Regeln recht einfach klingen, setzen sie überraschend wenige Unternehmen korrekt um. Gartner berichtet, dass 69 % der Unternehmen den Verdacht hegen oder Beweise dafür haben, dass Mitarbeiter bei der Arbeit nicht genehmigte KI-Tools nutzen – ein klares Zeichen dafür, dass es an offiziellen KI-Richtlinien und -Rahmenbedingungen mangelt. Unternehmen im Einzelhandel und darüber hinaus können alle von dem integrativen, mitarbeiterorientierten Ansatz von AWS bei der Einführung von KI und beim Veränderungsmanagement lernen.

Der Wahrheit ins Auge sehen
Unternehmen, die mit KI messbaren Mehrwert schaffen, betrachten sie als Mittel zur Leistungssteigerung und nicht als Abkürzung. Für einen erfolgreichen Einsatz sind drei Elemente erforderlich: die Integration in bestehende Arbeitsabläufe, eine strukturierte Schulung der Mitarbeiter und klare Regeln dafür, wann und wie KI die Entscheidungsfindung unterstützt.

Sind diese Voraussetzungen erfüllt, kann KI die menschlichen Fähigkeiten erweitern – indem sie Lernprozesse beschleunigt, die Qualität von Entscheidungen verbessert und es Teams ermöglicht, auf einem höheren Leistungsniveau zu arbeiten, ohne dabei das fachliche Urteilsvermögen zu beeinträchtigen.
 

Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was bedeutet „die Fähigkeiten am Arbeitsplatz durch KI zu vervielfachen“?
Das bedeutet, Tools und Systeme der künstlichen Intelligenz nicht dazu zu nutzen, menschliche Fähigkeiten zu ersetzen, sondern die Leistungen der Mitarbeiter zu verbessern, zu beschleunigen und zu skalieren – vom Erlernen neuer Kompetenzen über die Verbesserung der Entscheidungsfindung bis hin zur Automatisierung sich wiederholender Aufgaben –, damit sich die Mitarbeiter auf wertschöpfendere Tätigkeiten konzentrieren können.

Warum ist KI wichtig, um den Fachkräftemangel zu bekämpfen?
Viele Branchen – darunter das Bank- und Versicherungswesen, das verarbeitende Gewerbe und der Einzelhandel – sehen sich mit einem chronischen Mangel an Fachkräften in Schlüsselpositionen konfrontiert, beispielsweise in den Bereichen IT, Cybersicherheit, Datenanalyse und weiteren. KI trägt dazu bei, diese Lücke zu schließen, indem sie die Effizienz steigert, Prozesse beschleunigt und es den Mitarbeitern ermöglicht, auf neue Weise zu lernen oder ihre Fähigkeiten anzuwenden.

Welche Risiken treten häufig beim Einsatz von KI zur Kompetenzentwicklung auf?
Zu den Risiken zählen eine übermäßige Abhängigkeit von Automatisierung, Entscheidungsfindung ohne ausreichende menschliche Kontrolle, Probleme hinsichtlich Voreingenommenheit und Genauigkeit sowie der Verlust von Kernkompetenzen, wenn Mitarbeiter nicht ausreichend eingebunden oder geschult werden. Durch die Gewährleistung einer klaren Steuerung, menschlichen Urteilsvermögens, Transparenz und kontinuierlicher Weiterbildung lassen sich diese Risiken mindern.