Wirtschaft Arbeit Jetzt – Ein detektor.fm Podcast in Kooperation mit Clockodu, der digitalen Arbeits- und Projektzeiterfassung für mehr Klarheit über Projekte, Ressourcen und Budgets.
Willkommen zurück zu Wirtschaft Arbeit Jetzt. In der letzten Folge haben wir über Onboarding-Prozesse gesprochen und darüber, wie der Start in einem Unternehmen gelingen kann. Heute geht es in der letzten Folge zum Thema Organisation und Produktivität um ein Thema, das aktuell viele Arbeitsbereiche verändert: Künstliche Intelligenz (KI). Sie wird an vielen Stellen immer mehr zum Teil des Arbeitsalltags. Sie unterstützt bei Aufgaben, automatisiert Prozesse und verändert auch, wie Teams zusammenarbeiten. Da stellt sich die Frage: Was bedeutet das konkret für die Arbeit in Unternehmen? Darüber spreche ich heute mit Annika Inderbeek, Chief People Officer bei Statista. Annika, ich grüße dich! Hi! Hallo, Claudius! Ich freue mich sehr, dass ich heute zu Gast sein darf. Wir freuen uns auch!
Annika, ich habe es schon gesagt: KI ist im Moment in aller Munde. Ich habe auch gesagt, sie wird immer mehr zum Teil des Arbeitsalltags. Vielleicht ganz vorneweg: Ist es wirklich schon so, dass du sagen würdest, in vielen Arbeitsbereichen verändert Künstliche Intelligenz schon etwas? Oder ist es eher noch so, dass wir in vielen Bereichen eigentlich immer noch über Künstliche Intelligenz reden und sie gar nicht so sehr nutzen? Es ist eine mega starke Einstiegsfrage, und ich finde, es ist teils teils. Also eine Veränderung von Künstlicher Intelligenz, finde ich, zumindestens jetzt, wenn ich sage mal die klassischen White-Collar-Bürojobs anschaue, ist definitiv schon da. Und ich würde nicht sagen, es ist noch nur ein reines Reden. Aber ich finde, was genauso stark ist, ist: Wir haben ein unfassbares Grundrauschen und einfach ganz viel Buzzwords, ganz viel Themen rund um KI. Und ich finde, noch bleiben die Themen in vielen Bereichen recht an der Oberfläche. Und so die Diskussion, was kann KI eigentlich, was macht KI, findet, finde ich, aktuell noch sehr, sehr viel auf Potenzial statt und weniger auf: Was ist wirklich umgesetzt? Und häufig finde ich auch, wenn man dann mal ein bisschen tiefer schaut in gewisse sogenannte KI-Transformationen, die viele Unternehmen nennen, bleiben die doch in Teilen noch recht an der Oberfläche, was für einen Start ja auch total in Ordnung ist. Und das ist das Nächste: Ich finde, vieles wird mit klassischer Prozessautomatisierung auch so ein bisschen vermischt, wo ich sage, das sind Automatisierungsfeatures, die wären auch schon vor fünf Jahren möglich gewesen. Und das ist jetzt nichts, was irgendwie jetzt ganz plötzlich durch GPT-3 und Co. funktioniert. Daher mein Eindruck ist: Es ist ein Mix – Effekt schon spürbar, aber auch noch ganz viel Grundrauschen und einfach Buzzwords dabei. Und auch so nebenbei Effekte, sozusagen in Deutschland kommt über KI an manchen Stellen Digitalisierung jetzt vielleicht noch ein bisschen leichter in die Unternehmen rein, so wie du es beschreibst, gerade in den Automatisierungsbereichen. Zumindest beschäftigt sich, glaube ich, gerade jeder damit. Und ich glaube, sich damit so gar nicht zu beschäftigen, ist auch gerade einfach keine gute Idee. Und auf das Thema Digitalisierung kommt ein richtig guter Zug drauf, würde ich sagen.
Was würdest du denn sagen, welche Aufgabenbereiche verändern sich durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz besonders stark? Ich glaube, jetzt einmal rausgesumt auf die Wirtschaft oder so auf die deutschen Wirtschaftszweige. Ich glaube, aus einer Helikopterperspektive, was ich ganz spannend finde, sind die sogenannten Wissensberufe. Das, wo es bisher immer in meiner Generation noch hieß: „Kind, geh studieren, damit hast du für immer irgendwie einen ganz sicheren und tollen Arbeitsplatz.“ Ich glaube, wenn man sich da anguckt, was aus so Wissensberufen, ich sage mal, über KI abgebildet werden kann, was KI in Teilen auch, ich sage mal, auf Seitenanalysen zum Beispiel deutlich besser kann als wir Menschen, das gibt dem Ganzen einen sehr, sehr starken Shift. Was sind eigentlich Wissensberufe und wie schaffe ich als Mensch in solchen Wissensberufen einfach Mehrwert? Ich glaube, dadurch werden Blue-Collar-Jobs und ich meine damit klassische handwerkliche Berufe. Ich glaube, jeder, der mal einen Handwerker für irgendwas brauchte, weiß es: Es ist jetzt schon Mangel. Und ich glaube, das wird auch immer stärker, weil das sind Jobs, ich glaube, bis wir autonome Roboter haben, die basierend auf KI-Modellen Verbesserungspotenziale auf Baustellen analysieren. Ich bin darin keine Expertin, aber ich würde jetzt sagen, das dauert definitiv länger als gewisse Workflows in Wissensberufen einzubauen. Und von daher glaube ich, ja, auch da in Produktion, in verschiedenen handwerklichen Berufen spielt das da auch rein. Aber die erste Welle sehe ich gerade definitiv in den klassischen Wissensberufen, die vorher ja immer als so unfassbar sicher proklamiert wurden. Und das rüttelt auch, glaube ich, gerade diesen Wirtschaftszweig extrem auf.
Wenn wir jetzt in die Unternehmen gucken, wir haben jetzt eben schon ein bisschen darüber gesprochen: Die Einführung von KI steht, glaube ich, in vielen Unternehmen noch am Anfang, also was die Möglichkeiten anbelangt, aber auch so ein bisschen dieses Herantasten in der Organisation oder in den Prozessen. Was sind typische Herausforderungen, wenn KI in Workflows integriert werden soll? Was ich gerade sehe, auch aus meiner Arbeit im Statista und viel im Gespräch mit Kollegen und Kolleginnen höre, ist Nummer eins das Thema: Wie tief gehen wir wirklich? Also das ganze Thema Buzzwords und wir sind total an der Oberfläche unterwegs. Ich finde, dass bei normalen Technologien ist es natürlich normal, man startet irgendwo und man startet natürlich erstmal auf einer Oberfläche und geht Stück für Stück für Stück in die Tiefe. Und ich finde, wenn ich jetzt gerade bei einem so neuen Thema wie KI bei LinkedIn und Co. schaue, wie viel selbsternannte KI-Expertinnen es da draußen plötzlich gibt, da dreht sich mir immer so ein bisschen der Magen um, weil ich sage, das Thema ist noch so neu. Wir müssen uns beschäftigen damit, wir müssen eine Meinung dazu entwickeln. Aber auch da, ich finde, diese Tiefe und das Thema: Was kann KI dann zum Beispiel doch vielleicht nicht? Oder wo sind an Themen, die ich sage mal, Fehlerpunkte, die offenen Flanken von KI? Ich finde, darüber wird noch viel zu wenig gesprochen in der breiten Masse. Ein Beispiel: Ich habe mich letztes Jahr selber ertappt. Eine Statistik-Grafik habe ich gefunden, und zwar was die Top-Quelle von Chat-GPT-Ergebnissen angeht, stand irgendwie August letzten Jahres: Über 40 stammen aus Reddit-Foren. Ich weiß nicht, wie es dir ging, ich war mir dem letztes Jahr nicht bewusst. Und dann habe ich mal überlegt, wie häufig ich im privaten Kontext halt total selbstbewusst zitiert habe: „Nee, das ist so, Chat-GPT sagt das.“ So, ich bin ja durch meine Historie durch und habe gesehen: „Okay, Mist, eigentlich habe ich da letzte Woche beim Abendessen auf so einer Diskussion, habe ich mich in meiner Meinung bestätigt gefühlt. Fühlt sich natürlich immer gut an und habe gesagt: „Das ist so, weil Chat-GPT sagt das.“ Quelle: Reddit-Forum. Hätte ich jetzt gesagt, das ist eine wissenschaftliche Quelle, die ich zitiere in irgendeinem Paper, Reddit auf gar keinen Fall. Und ich glaube, das sind Themen, wo ich sage, bei der Integration, also zum einen technisch: Was genau, wie tief kann die KI eigentlich schon gehen? Zweitens das ganze Thema: Wo sind eigentlich die Quellen? Also was sind Daten, auf die ich zurückgreife? Und auch da: Was sind so Kommunikationsmuster? Wie natürlich bestärkt mich Chat-GPT immer in meiner Wahrnehmung, wenn ich nicht weiß, dass das ist, wie ein LLM funktioniert, kann mich das auch auf blöde Gedanken bringen, würde ich sagen, dass ich einfach mit allem recht habe. Ich glaube, das sind so allgemeine Themen. Und dann aber ein Thema, was mir ganz doll am Herzen liegt, ist die Fragestellung: Was sind eigentlich Prozesse, die sind, ich sage mal, human-led? Also wo muss nach wie vor ein Mensch im Lead sein und wird durch eine KI unterstützt, wird durch eine KI unterstützt, Entscheidungen zu verbessern, ich sage mal, effizienter zu arbeiten und die eigene Arbeit, den eigenen Output so ein bisschen anzureichern. Aber wo sagen wir, dass immer noch ein Mensch die Person sein sollte, die die letzte Entscheidung trifft? Das sind Themen, die wir zum Beispiel bei Statista auch ganz häufig sehen. Und Spoiler: Wir sind noch nirgendwo auf einem Level, wo wir sagen, das ist voll KI-automatisiert, sondern wo wir sagen, das Backend ist KI-automatisiert. Aber immer haben wir einen Menschen, der die Entscheidung am Ende nochmal trifft, unterstützt von verschiedenen Agents, aber noch nicht voll autonom. Und ich finde, diese Frage: Was bleibt bei Menschen, was bleibt bei der KI, wo sind die Stärken von Menschen und wo sind die Stärken von der KI und wie können diese komplementär zusammenarbeiten? Ich finde, das ist eine Frage, die wird noch viel zu selten gestellt. Sondern es ist eher so: KI-Effizienz, let’s go! Und das finde ich in Teilen ein bisschen gefährlich.
Gleich geht es weiter nach diesem Werbespot. Egal ob Agentur, Kanzlei, Beratung oder IT-Dienstleister: Moderne Unternehmensführung funktioniert nur mit digitaler und gesetzeskonformer Arbeits- und Projektzeiterfassung. Mit der cloudbasierten Software Clockodoo lassen sich Projekt- und Kundenzeiten ganz einfach digital im Arbeitsalltag erfassen – per App oder per Browser. Die Zeiterfassung ermöglicht transparente Einblicke in die Projekt-, Budget- und Arbeitszeitplanung. Effiziente Abrechnungs- und Controlling-Prozesse lassen euch Ressourcen genauer planen und fundierte Entscheidungen treffen. Sinnvolle Strukturen können einfacher erkannt werden und dazu beitragen, euer Unternehmen zukunftsfähig aufzustellen. Clockodoo ist made in Germany, seit über 15 Jahren am Markt und DSGVO-konform. Wenn auch ihr in Zukunft Arbeitszeiten transparent erfassen möchtet, dann schaut auf clockodoo.com/wirtschaft vorbei. Mit dem Code WIRTSCHAFT26 könnt ihr Clockodoo drei Monate lang kostenlos nutzen, zusätzlich zur kostenfreien 14-tägigen Testphase. Alle Infos auch in den Shownotes.
Jetzt sind wir im Prinzip schon bei deinem Arbeitskern. Ich habe es eingangs gesagt: Du bist Chief People Officer bei Statista. Wenn du auf KI schaust, was siehst du in Bezug auf Veränderungen bei der Zusammenarbeit in Teams, in Unternehmen ganz generell? Wie wirkt sich das sozusagen auf die Arbeit zwischen Menschen in Unternehmen aus? Auch da eine sehr gute Frage. Was sehe ich in Richtung Zusammenarbeit zwischen Menschen? Ich sehe auf der einen Seite erstmal veränderungsseitig viel Unsicherheit und viel Angst. Und das auch in einer sehr digital affinen jungen Belegschaft, wo man wirklich sagt: Warum jung? Ich finde auch da den Unterschied. Das sehen wir: Wer sind unsere KI-Champions? Wer sind wirklich die Leute, wo ich sage, noch bei Statista die absoluten KI- Experten und -expertinnen? Tatsächlich ist ein signifikanter Anteil dieser Menschen 50 plus. Deswegen finde ich die Diskussion immer so lustig, wenn Leute sagen: „Die Bumer nutzen quasi keine KI.“ Wo ich sage, das stimmt nicht. Vielleicht ist das ein Phänomen der breiten Masse, aber das kann ich so nicht unterschreiben. Nichtsdestotrotz haben wir eine große Belegschaft, die wirklich mit digitalen Medien bereits groß geworden ist. Deswegen das Thema junge Belegschaft, die es nicht anders kennt. Und sogar da merken wir gerade eine Art Skepsis, eine Art Sorge, eine Art einfach Unsicherheit: Was kommt? Und das merkst du natürlich auch in der Zusammenarbeit. Einfach viele Fragezeichen: Was dürfen wir jetzt? Was dürfen wir nicht? Was sind Themen, wo wir es einsetzen können? Wie steht das um den Datenschutz? Also da merke ich übergreifend in meiner Rolle gerade viel Aufklärungsbedarf, gerade viel Ambiguitätstoleranz, die wir von Menschen erwarten, das ganze Thema auszuhalten. Und was ich aber auch merke in Richtung Kollaboration und Zusammenarbeit auf Unternehmenslevel: Dieses mehr Zusammenrücken und dieses Thema, wir haben da gerade was Cooles gebaut. Wie können wir das eigentlich im gesamten Unternehmen teilen? Wie können wir das für andere Mitarbeitende noch zugänglich machen? Wie können wir das über Divisionen teilen? Und wir haben beispielsweise bei Statista viele, ich sage mal, organisationale Silos gehabt. Und ich merke, dass das zum Beispiel so Unterhaltungs-Hooks sind, wo Leute sagen: „Das ist was, damit tausche ich mich mit Leuten in der Kaffeemaschine aus. Da sitze ich in der Lunch-and-Learn-Session.“ Und dass das so ein bisschen anfängt, diese Silos aufzubrechen und zu sagen: „Guck mal, was die da Cooles gemacht haben. Was kann ich denn bei uns damit tun?“ Und dass die Leute einfach so ein Stück weit zusammenbringt. Und das finde ich total schön und spannend, das auch auf der anderen Seite zu beobachten. Ja, wenn KI-Units oder Abteilungen zusammenbringt oder zumindest dieses Lagerdenken auflöst, das ist sicherlich ein total wichtiger Punkt.
Auf der anderen Seite hast du Ängste angesprochen, und ich glaube, da kann man zu euch gucken, aber auch zu vielen anderen. Natürlich sorgt KI auch dafür, dass Arbeitsplätze verschwinden. Wie geht ihr damit um? Ich glaube, was da wichtig ist: Letztes Jahr hatten wir mit Statista auch eine große Reorganisation, und Teil von dieser Reorganisation war auch, in Teilen wie schiften wir eigentlich gerade die Arbeit um, basierend auf KI-Implementierung, basierend auf Prozessautomatisierung. Aber auch da ist wieder das Beispiel: Das ist nicht nur KI. Es sind auch Themen, die wären im Zweifel vor fünf Jahren schon möglich gewesen. Wir haben uns entschieden, dieses Thema sehr transparent anzusprechen und nicht diese Silent Layoffs zu machen. Warum? Ich finde, wir haben eine Verantwortung, auch über die schmerzhaften Punkte zu sprechen und nicht immer nur zu sagen: „Okay, KI und alles toll und alles super und das machen wir jetzt in Innovation.“ Und alles, was eben auch an nicht so schönen Dingen mit einer solchen technologischen Revolution daherkommt, tot zu schweigen und immer nur positiv drauf zu schauen. Und ich finde, da eine gewisse Transparenz zu geben und auch ehrlich zu sein und die Belegschaft nicht anzulügen, wenn wir sagen: „Wir haben irgendwo ein großes Projekt laufen und ja, im Zweifel wird das an dieser Stelle auch zu weniger Jobs führen.“ Und das sind Nachrichten, die überbringt man echt ungern. Und man überbringt auch in Teilen echt ungern die Nachricht, zu sagen: „Budget wird jetzt aus Team X abgezogen im Personalkostenbudget und wird beispielsweise zur IT umallokiert, weil wir das eben für einen höheren Agent-Einsatz an dieser Stelle jetzt verwenden.“ Ich finde, das sind alles Themen, darüber muss man sprechen. Und deswegen sehe ich die Themen auch und ich finde es wahnsinnig wichtig, dass man da offen mit umgeht und dass man sie anspricht und dass man sie nicht totschweigt und sagt: „Nee, also bei uns passiert das nicht.“ Ich sage: Das ist Bullshit. Das kann jedes Unternehmen treffen, wird viele Unternehmen treffen. Und wichtig ist dann, finde ich, das so menschlich wie möglich zu gestalten und einfach offen drüber zu sprechen und versuchen, auch in solchen schwierigen Phasen die Belegschaft möglichst auf Augenhöhe zu behandeln und nicht für blöd zu verkaufen.
Am Ende entscheiden immer noch die Menschen, wie erfolgreich KI in Unternehmen eingesetzt wird. Könnte man sagen, Annika, eins zum Abschluss, weil wir am Anfang über die Blue-Collar-Jobs geredet haben, über das Handwerk: Hast du ein handwerkliches Talent? Was wäre dein Ausweg, wenn die KI die Wissensjobs übernimmt? Kannst du Fliesen legen, tapezieren, malern? Leider so gar nicht. Ich komme aus einer handwerklichen, aus einer Arbeiterfamilie, war die erste an der Uni, hab bisher aber leider meine handwerklichen Talente, ich würde sagen, auf einer Skala von 1 bis 10 bei minus 55. Ich muss dazu aber sagen, ich habe es auch noch nie so richtig probiert und mich in ein Thema reingefuchst. Alles, was ich sonst mache, was ich versuche als Ausgleich: Ich gehe zum Beispiel total gerne zwischendurch töpfern. Finde ich das meditativste überhaupt. Und das zum Beispiel macht mir total Spaß. Das heißt, ich würde sagen, handwerkliches Talent: Nein, aber zumindest macht es mir Spaß. Also so in Schulnoten sagen wir mal: „Sie versteht es genügend.“ Da sind wir gespannt, Annika. Ich danke dir auf jeden Fall vielmals für das Gespräch. Das war Annika Inderbeek, Chief People Officer bei Statista, hier bei uns bei Wirtschaft Arbeit Jetzt. Wir haben über Künstliche Intelligenz gesprochen und wie sie Unternehmen verändert. Ich sage vielen herzlichen Dank für das Gespräch. Vielen Dank!
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen bietet viele Chancen, birgt aber natürlich auch Risiken. Einige Aufgaben kann die KI vielleicht schon eigenständig übernehmen. Der überwiegende Teil, das haben wir gerade auch noch mal gehört, erfordert immer noch und hoffentlich noch eine ganze Weile die Kontrolle durch menschliche Expertise. Vielleicht ist genau das ja eine der zentralen Fragen der modernen Arbeit: Wie gelingt die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI? Wenn ihr mehr von Wirtschaft Arbeit Jetzt hören wollt, abonniert den Podcast in eurer Podcast-App eures Vertrauens. Dann landet jede neue Folge automatisch bei euch. Ich sage: Bis zum nächsten Mal und wir hören uns!
Wirtschaft Arbeit Jetzt – Ein detektor.fm Podcast in Kooperation mit Clockodu, der digitalen Arbeits- und Projektzeiterfassung für mehr Klarheit über Projekte, Ressourcen und Budgets. Copyright WDR 2021.
