Sven Semet - Wie wichtig sind digitale Assistenten für die Zukunft von Learning & Development?

Sven Semet: Wie wichtig sind digitale Assistenten für die Zukunft von Learning & Development?

Microlearning, On-The-Job-Learning, Chatbots, Schritt-für-Schritt-Anleitungen, uva. Aktionen sind für die Wissensvermittlung mehr und mehr wichtig. SAP kauft WalkMe und wird den Digitalen Assistenten zum Standard weiterentwickeln. Wie wichtig sind Digitale Assistenten aus eurer Erfahrung? Was müssen diese Tools leisten können sowohl aus Sicht der Learning Experts als auch für den/die Endbenutzer:in?

Der Vortrag behandelt die zunehmende Bedeutung digitaler Assistenten in der Arbeitswelt und deren Auswirkungen auf Learning & Development. Der Referent führt durch eine interaktive Diskussion über bereits existierende digitale Assistenten (vom Waschzettel bis zum Navigationssystem) und zeigt auf, wie diese Technologien Vergessenslücken schließen, Entscheidungsfindung beschleunigen und die Arbeitseffizienz steigern können. Dabei werden sowohl die Potenziale als auch die ethischen Herausforderungen dieser Entwicklung beleuchtet.

Einleitung und Kontext

Vorstellung der Think Tank Learning and Friends Gruppe
Studienergebnisse zu KI-Einsatz und erwartetem Nutzen
Definition und Abgrenzung digitaler Assistenten

Praktische Beispiele digitaler Assistenten

Alltägliche Assistenten: Waschzettel und Navigationssysteme
Automotive Entwicklungen: Head-up-Displays und Augmented Reality
Geschäftsanwendungen: Salesforce und SAP-Integration
Medizinische Anwendungen: Krankenhaus-Assistenten

Interaktive Diskussion

Ethische Fragestellungen
Entscheidungsfindung und menschliche Verantwortung
Praktische Erfahrungen der Teilnehmer
Zukunftsperspektiven und Herausforderungen

Kernaussagen

Digitale Assistenten sind bereits allgegenwärtig

"Einen digitalen Assistenten nutzen wir alle, das ist das Navi. Ich glaube, keiner fährt mehr ohne Navi große Strecken oder unbekannte Strecken und die entwickeln sich ja auch rasant entsprechend weiter."

Der Referent verdeutlicht, dass digitale Assistenten keine Zukunftstechnologie sind, sondern bereits heute selbstverständlich genutzt werden. Das Navigationssystem dient als Paradebeispiel für einen erfolgreichen digitalen Assistenten, der: - Immer verfügbar ist - Eindeutige Informationen liefert - Unauffällig im Hintergrund arbeitet - Kontinuierlich weiterentwickelt wird

Adressierung der 30-Prozent-Regel

"30 Prozent der Arbeitszeit geht oft verloren, weil wir nach Informationen suchen. Diese 30 Prozent adressieren wir ja mit den digitalen Assistenten an der Stelle beziehungsweise noch besser wird es sein, tatsächlich wie eine digitale Assistent, das Next Best Action."

Digitale Assistenten lösen ein fundamentales Problem der modernen Arbeitswelt: - Reduzierung der Zeit für Informationssuche - Proaktive Bereitstellung relevanter Informationen - Empfehlung der nächsten sinnvollen Handlungsschritte - Optimierung von Arbeitsabläufen

Funktionen digitaler Assistenten in der Praxis

Der Vortrag zeigt konkrete Anwendungsbeispiele auf: - Salesforce-Integration: Schritt-für-Schritt-Anleitungen als intelligente Schicht - SAP-Systeme: Automatische Currency-Conversion ohne Drittapplikationen - Validierung: Erkennung doppelter E-Mail-Adressen mit Lösungsvorschlägen - Medizinische Anwendungen: Überwachung von Medikamentengabe in 80 Krankenhäusern

Lernunterstützung am Arbeitsplatz

"So ein digitaler Assistent kann natürlich auch mal kurz eine Lerneinheit einspielen. So typischerweise eine Garantieabwicklung oder ein Beschwerdemanagement macht man nicht täglich oder eine internationale Reisekostenabrechnung."

Digitale Assistenten ermöglichen: - Learning on the Job durch Microlearning-Einheiten - Kontextbezogene Wissensvermittlung - Unterstützung bei seltenen Prozessen - Kontinuierliche Kompetenzentwicklung

Ethische Herausforderungen und Entscheidungsfindung

"Wer entscheidet, dass jetzt für den Harald Schirmer jetzt gerade die next best action wäre, steh auf und kühl deinen Fuß oder bleib hier, hör zu oder wer entscheidet als Organisation, deine Next Best Action ist, du arbeitest bitte noch bis um elf, weil dann machst du Promotion oder Karriere."

Die Diskussion offenbart zentrale ethische Fragen: - Wer definiert die "beste" Handlung? - Interessenskonflikte zwischen Individuum, Unternehmen und Gesellschaft - Gefahr der Manipulation durch algorithmusbasierte Empfehlungen - Notwendigkeit transparenter Entscheidungskriterien

Komplexität versus Vereinfachung

"Wir leben in einer Natur. Die Natur ist divers und komplex. Wir sind Teil der Natur. Wir sind komplex. Das heißt, es gibt auf nichts auf diesem Planeten eine eindeutige Antwort, sondern die hängt immer davon ab, aus welcher Perspektive ich die ausschaue."

Ein Teilnehmer betont die Wichtigkeit: - Komplexität als Normalzustand zu akzeptieren - Verschiedene Perspektiven zu berücksichtigen - KI als Berater, nicht als Entscheider zu nutzen - Menschliche Entscheidungsfähigkeit zu bewahren

Regulierung und Standards

"Der EU-AI-Act schreibt das tatsächlich ja auch vor. Und das ist auch eine spannende Frage, ob das in euren Unternehmen auch schon ein Thema war. Wir brauchen ja zukünftig, da hat sich jetzt so ein Begriff geprägt, einen KI-Führerschein."

Rechtliche und ethische Rahmenbedingungen: - EU-AI-Act als regulatorischer Rahmen - KI-Führerschein als Ausbildungsanforderung - Ethik als verpflichtender Ausbildungsbestandteil - Vergleich mit Datenschutz- und Erste-Hilfe-Ausbildung

Wahrscheinlichkeitsbasierte Entscheidungen

"Ich glaube, das wäre eine wichtige zusätzliche Information, dass mir meine KI sagt, wie wahrscheinlich ist denn das die richtige Antwort?"

Transparenz in KI-Systemen durch: - Angabe von Wahrscheinlichkeitswerten - Quellenangaben bei Empfehlungen - Nachvollziehbare Entscheidungswege - Kritische Bewertung der Zuverlässigkeit

Medizinische Anwendungen und Grenzen

"300 neue medizinische Erkenntnisse täglich. 300 neue medizinische Erkenntnisse täglich. Kein Arzt kann diese Daten verarbeiten. Die KI kann es ganz easy."

Potenziale und Herausforderungen im Gesundheitswesen: - Überforderung durch Informationsflut - KI als Unterstützung bei der Datenverarbeitung - Gefahr der unkritischen Übernahme von Empfehlungen - Notwendigkeit menschlicher Expertise und Empathie

Handlungsempfehlungen

Für Unternehmen und Führungskräfte

KI-Ausbildung implementieren: Vorbereitung auf den verpflichtenden KI-Führerschein mit Fokus auf ethische Aspekte
Spezifische Assistenten entwickeln: Konzentration auf konkrete Anwendungsfälle statt universeller Lösungen
Transparenz schaffen: Offenlegung der Entscheidungskriterien und Algorithmen
Human-in-the-Loop-Konzepte: Sicherstellung menschlicher Kontrolle bei kritischen Entscheidungen

Für Individuen

Kritisches Denken bewahren: "Wer jetzt noch nicht kritisch denkt, für den ist das Ausgabemedium egal, ob sie KI ist oder die Führungskraft"
Eigene Assistenten verstehen: Aufbau eigener KI-Agenten zum besseren Verständnis der Technologie
Entscheidungskompetenz entwickeln: Unterscheidung zwischen Wahlmöglichkeiten und bewussten Entscheidungen
Stimmigkeit kultivieren: "Der Mensch sollte lernen, seine Stimmigkeit zu erfüllen und zu unterscheiden"

Für die Gesellschaft

Ethikstandards entwickeln: Schaffung gesellschaftlicher Normen für KI-Anwendungen
Diversität fördern: Vermeidung von Diskriminierung durch algorithmusbasierte Entscheidungen
Komplexität akzeptieren: Anerkennung der Vielschichtigkeit realer Probleme
Regulierung vorantreiben: Unterstützung von Initiativen wie dem EU-AI-Act

Für Learning & Development

Microlearning integrieren: Nutzung digitaler Assistenten für kontextbezogene Lerneinheiten
Kontinuierliche Weiterbildung: Anpassung an sich schnell verändernde Technologien
Ethische Kompetenz vermitteln: Integration von KI-Ethik in Bildungsprogramme
Menschliche Fähigkeiten stärken: Fokus auf Empathie, Kreativität und kritisches Denken

Der Vortrag macht deutlich, dass digitale Assistenten eine unvermeidliche Entwicklung darstellen, die sowohl große Chancen als auch erhebliche Risiken birgt. Der Schlüssel liegt in der bewussten Gestaltung dieser Technologien unter Berücksichtigung ethischer Prinzipien und der Bewahrung menschlicher Entscheidungsautonomie.