KI-Kompetenzlücke: Strategien für eine zukunftsbereite Belegschaft

Die KI-Kompetenzlücke verstehen

Die KI-Kompetenzlücke ist die Differenz zwischen der Anzahl der benötigten KI-qualifizierten Arbeitskräfte und der Anzahl, die derzeit existiert. Es gibt einfach nicht genügend KI-kompetente Fachkräfte, um den Bedarf zu decken.

Die KI-Kompetenzlücke ist ein wachsendes Problem für zahlreiche Branchen, die zunehmend KI in ihre Prozesse integrieren müssen. Diese Lücke ist besonders ausgeprägt in spezialisierten Bereichen wie Datenanalyse, maschinelles Lernen (ML), natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und in einigen Fällen sogar bei der Entwicklung eigener KI-Tools.

Eine aktuelle Befragung von Forrester ergab, dass 73 % der Befragten „Fähigkeiten“ als einen Bereich nannten, in dem Verbesserungen erforderlich sind, um KI optimal für Content Intelligence zu nutzen. Selbst mit modernster Technologie und robusten Datensätzen hängt der Erfolg von den menschlichen Fähigkeiten ab. So kann ein Unternehmen dieselben KI-Tools wie ein Wettbewerber einsetzen und aufgrund unterschiedlicher Qualifikationen und Kenntnisse trotzdem zu völlig unterschiedlichen Ergebnissen gelangen. Mitarbeiter mit fundierten KI-Kenntnissen und -Fähigkeiten auszustatten, ist entscheidend für den effektiven und sicheren Einsatz von KI in der Content Intelligence.

Darüber hinaus sind Ihre Mitarbeiter auch motiviert, ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln. Einer von Hyland in Auftrag gegebenen und von Walker Sands durchgeführten Studie zufolge wünschen sich 98 % der Befragten eine Schulung zur neuen Generation der KI, wobei KI-Ethik, -Compliance und -Sicherheit ganz oben auf der Liste der Schwerpunkte stehen.

Aktuelle Auswirkungen auf Branchen

Diese Qualifikationslücke hat bereits Auswirkungen auf Unternehmen in vielen Branchen. Im Versicherungswesen kann KI in Sekundenschnelle Tausende von Schadensfällen scannen, Muster erkennen, die auf möglichen Betrug hindeuten, und diese zur detaillierten Prüfung an menschliche Agenten weiterleiten. Damit dies möglich ist, muss ein einzelnes Versicherungsunternehmen die KI-Technologie mit diesen Fähigkeiten nutzen und über Personal mit dem erforderlichen Fachwissen verfügen, um die Systeme zu verwalten.

Im Bereich der Softwareentwicklung hat die generative KI für Aufsehen gesorgt, da bestimmte Modelle sehr gut Code verstehen und schreiben können. Dieser Code ist jedoch meistens nicht sofort einsatzbereit und viele Konzerne vermeiden es zu Recht, proprietären Code in offene Modelle (wie ChatGPT) einzuspeisen. Zahlreiche Unternehmen arbeiten daran, ihre eigenen KI-Tools mit großen Sprachmodellen (LLM) für die Code-Entwicklung und -Analyse zu erstellen, die Erstellung dieser Tools erfordert jedoch Fähigkeiten, über die viele nicht verfügen.

Unabhängig davon, welche Tools ein Lösungsentwicklungsunternehmen oder eine Abteilung einsetzt, müssen die Mitarbeiter, die die Technologie verwenden, verstehen, wie sie diese effektiv nutzen können, während sie gleichzeitig ihre Grenzen und ethischen Überlegungen berücksichtigen. Dies alles eröffnet eine Möglichkeit zur Differenzierung, da einige Unternehmen die Vorteile der KI ernten, während andere Schwierigkeiten haben, sich anzupassen und diese einzuführen.

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Herausforderungen bei der Überbrückung der KI-Kompetenzlücke 

Hoher Bedarf an Fachkräften 

In vielen Branchen herrscht die Mentalität „KI einführen oder ins Hintertreffen geraten“. Den KI-Zug zu verpassen, könnte eine existenzielle Bedrohung darstellen, daher ist es nicht verwunderlich, dass alle Mitarbeiter mit diesbezüglichen Fähigkeiten einstellen möchten. Die Nachfrage übersteigt dabei das Angebot: Laut einer neuen Studie von Salesforce verfügt nur einer von zehn Arbeitnehmern weltweit über die gefragten KI-Fähigkeiten, nach denen Unternehmen suchen.

Da KI auch weiterhin an Bedeutung gewinnt, wird die Nachfrage nach qualifizierten KI-Fachkräften nur noch mehr zunehmen. Angesichts des zunehmenden Wettbewerbs um Talente ist es heute unerlässlich, attraktive Vergütungen und Sozialleistungen anzubieten, um qualifizierte Mitarbeiter zu gewinnen und zu halten.

Unzureichende Schulungsprogramme

Unternehmen erkennen zwar möglicherweise die Notwendigkeit, ihre Mitarbeiter weiterzubilden, um KI-kompetent zu werden, aber wer wird die Schulungen anbieten, wenn das Unternehmen noch keine KI-bereite Struktur oder ein KI-Schulungsprogramm hat?

Der Mangel an angemessener Schulung erschwert es Unternehmen, die für ihre KI-Ziele notwendigen Talente zu entwickeln, und der Mangel an internem Talent erschwert es Unternehmen, KI erfolgreich zu nutzen. Externe Schulungsprogramme existieren, aber viele davon bereiten die Arbeitnehmer nicht auf die spezifischen Herausforderungen und Technologien vor, denen sie in KI-Rollen begegnen. 

Budgetbeschränkungen

Investitionen in Schulungs- und Weiterbildungsprogramme zu KI können kostspielig sein, und wichtige Entscheidungen liegen oft außerhalb des Einflussbereichs derjenigen, die diese Programme benötigen. Dies hat zur Folge, dass Unternehmen, – insbesondere kleine und mittelständische – nicht in der Lage sind, die erforderlichen Schulungen durchzuführen.

Bewältigungsstrategien

Durch eine Kombination von Ansätzen ist es möglich, diese Herausforderungen in Ihrem Unternehmen zu bewältigen.

Weiterqualifizierung der bestehenden Belegschaft

Obwohl wir bereits erwähnt haben, dass dies mit Herausforderungen verbunden ist, besteht kaum Zweifel daran, dass die Weiterbildung der bestehenden Belegschaft ein Schlüssel zur Schließung der KI-Kompetenzlücke ist. Bis zu 93 % der Unternehmen in den USA und im Vereinigten Königreich betrachten KI als eine Geschäftspriorität und nutzen sie entweder bereits oder planen, dies in naher Zukunft zu tun.

Der Aufbau eines soliden Weiterbildungsprogramms für KI kann einige Zeit in Anspruch nehmen, mit kleineren Schritten können Unternehmen jedoch sofort beginnen, beispielsweise mit Workshops, Online-Kursen und Zertifizierungsprogrammen. Da wahrscheinlich ein Teil der Belegschaft besorgt ist, dass KI ihre Arbeitsplätze überflüssig machen wird, kann das Angebot eines solchen Programms die Moral der Mitarbeiter heben und sowohl ihre Stimmung als auch ihre Fähigkeiten verbessern.

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Verbesserung der Bildung und Zusammenarbeit 

Es ist erforderlich, dass Bildungseinrichtungen ihre Lehrpläne um KI-bezogene Themen ergänzen, um sicherzustellen, dass die Studierenden mit den nötigen technischen Fähigkeiten sowie einem Verständnis für die Leistungsfähigkeit der KI ausgestattet sind. Die Zusammenarbeit zwischen Bildungseinrichtungen und führenden Branchenvertretern kann den Studierenden die praktische Erfahrung bieten, die notwendig ist, um sicherzustellen, dass die nächste Generation bereit ist, in die KI-gestützte Arbeitswelt einzutreten.

Durch Workshops und Seminare können Institutionen eine Kultur des kontinuierlichen Lernens fördern, um sicherzustellen, dass die Studierenden engagiert bleiben und über die neuesten Entwicklungen im Bereich der KI auf dem Laufenden sind. Diese Art der interdisziplinären Zusammenarbeit fördert eine breitere Akzeptanz von KI und inspiriert Innovationen in verschiedenen Bereichen.

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Technologien optimal nutzen 

Neue Technologien – einschließlich KI selbst – können eine bedeutende Rolle bei der Schulung und Entwicklung von Fähigkeiten sowie bei der Vereinfachung der Komplexität des Aufbaus von KI-Tools spielen.

KI-gestützte Lernplattformen personalisieren Bildungserfahrungen, indem sie individuelle Lernstile bewerten und maßgeschneiderte Inhalte empfehlen. Darüber hinaus bieten automatisierte Schulungstools maßgeschneiderte Module an, verfolgen den Fortschritt und geben Echtzeit-Feedback, wodurch der Erwerb von Fähigkeiten effizienter und effektiver wird.

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Weiterbildung mit benutzerfreundlichen Tools 

Ein Großteil der Diskussion über Unternehmens-KI konzentriert sich auf hochgradig konfigurierbare, fortschrittliche Lösungen und solche, die intern entwickelt wurden, dies ist jedoch nur ein Aspekt der laufenden KI-Transformation. Unternehmen können ebenfalls eine Vielzahl benutzerfreundlicher Tools nutzen, die auf KI basieren, aber keine umfangreichen technischen Kenntnisse seitens des Benutzers erfordern.

Beispielsweise ermöglichen Drag-and-Drop-No-Code-KI-Builder und visuelle Programmierschnittstellen die Erstellung voll funktionsfähiger Tools, Apps und Dienste mit relativ geringen technischen Kenntnissen. Diese Tools integrieren nun zusammen mit anderen Anwendungen generative KI-Funktionen und bieten einen leichteren Einstieg in die KI-Weiterbildung, der für Mitarbeiter mit unterschiedlichen Qualifikationsniveaus wertvoll ist.