New Work & Arbeit 4.0: Digitalisierung und KI als Treiber
Der demografische Wandel und flexible Arbeit verändern die Arbeitswelt. Ein Hauptfaktor der Transformation ist die Digitalisierung. KI im Alltag zeigt ihr Potential – und für Unternehmen gibt es einige To-dos.
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1. Die Arbeitswelt im Wandel
Mit weniger und mit alternden Arbeitskräften neue Aufgaben auf hohem technischen Niveau bewältigen – so lassen sich die Herausforderungen auf dem Weg zu New Work und Arbeit 4.0 zusammenfassen.
New Work & Arbeit 4.0: Was bedeutet das?
Arbeit 4.0 beschreibt den Wandel der Arbeitswelt durch Digitalisierung. Diese macht Arbeit vernetzter und flexibler. Die Digitalisierung der Arbeitswelt betrifft nicht nur die Technik. Auch Abläufe, Berufe, Arbeitsorte und Unternehmenskultur verändern sich.
New Work steht für Werte und Erwartungen der Mitarbeitenden. Dazu zählen flexiblere Arbeitsformen, -orte und -zeiten und oft auch eine neue Führungskultur mit flacheren Hierarchien. Beides, Arbeit 4.0 und New Work, wirken zusammen und können neue Arbeitsformen, Beteiligung und Mitarbeiterzufriedenheit fördern.
Demografischer Wandel als Megatrend
Demografischer Wandel heißt: mehr Renteneintritte, weniger Arbeitsmarkteintritte – weil die letzten geburtenstarken Jahrgänge in den Ruhestand gehen.
Für bayerische Arbeitgeber ist dies voraussichtlich mit einer steigenden Arbeitskräftelücke verbunden. Zuwanderung und eine stärkere Erwerbsbeteiligung beispielsweise von Frauen und Älteren sind Möglichkeiten, dies abzufangen. Dies zeigt der Arbeitsmarktradar Bayern.
- Analysieren Sie die Altersstruktur ihres Unternehmens
- Entwickeln Sie eine Nachfolge- und Recruiting-Strategie
- Positionieren Sie sich als attraktiver Arbeitgeber , unter anderem durch überzeugende Work-Life-Balance
- Integrieren Sie Menschen mit Migrationsbiografie
- Fördern Sie Mädchen und Frauen
- Setzen Sie auf Weiterbildung und Gesundheitsmanagement
Digitalisierung und KI in der Arbeitswelt
Automatisierung, Digitalisierung und KI betreffen beispielsweise Jobs in
- der Fertigung,
- Qualitätssicherung und Warenkontrolle,
- Lager und Logistik,
- Banking und Verwaltung,
- Programmierung und Datenanalyse.
Etliche Tätigkeiten lassen sich durch KI-Tools erledigen oder effizienter gestalten.
Dies kann den Wegfall zahlreicher Jobs bedeuten, etwa bei repetitiven Tätigkeiten in der Fertigung oder Verwaltung.
So wirken sich Digitalisierung und KI auf die Arbeit aus
Zugleich erleben viele Beschäftigte KI im Alltag als Bereicherung, zum Beispiel, weil KI Qualitätsprobleme schneller identifiziert oder eintönige Arbeiten übernimmt.
Digitalisierung und KI entlasten Beschäftigte von körperlich schweren Arbeiten, etwa in Produktion und Logistik. Vollautomatische Schweißroboter, Lasten-Cobots und automatische Anlagensteuerung sind einige Beispiele dafür.
Zugleich werden Berufe komplexer. Die Anforderungen an digitale Kompetenzen steigen, ebenso die Verantwortung für vernetzte Prozesse. Know-how über Zusammenhänge, Steuerung und interdisziplinäres Arbeiten ist stärker gefragt.
Beschäftigte, die KI nutzen, verdienen besser als Nicht-User. Dafür müssen sie nicht einmal KI-Profis sein. Der höhere Bruttostundenlohn für KI-User gilt für alle Qualifikationsniveaus, von Erwerbstätigen ohne Berufsabschluss über Azubis bis hin zu Akademiker/-innen.
2. Künstliche Intelligenz im Arbeitsalltag
KI findet in zahlreichen Bereichen Anwendung. Dazu gehören autonomes Fahren, vorausschauende Wartung und Prozessoptimierung in der Industrie, Analysen in Chemie und Medizin oder das Generieren von (Bewegt-)Bildern.
Chatbots stellen dabei nur einen Teil des großen KI-Spektrums dar, wenn auch einen sehr bekannten.
Einige der Hauptanwendungen für Chatbots sind:
- Automatisierte Kundenkommunikation: Chatbots können rund um die Uhr Kundenanfragen beantworten. Dies verbessert die Verfügbarkeit des Kundenservices und entlastet die Mitarbeitenden.
- Mehr Effizienz im Vertrieb: Chatbots können mögliche Kunden/Kundinnen ansprechen, Informationen sammeln und qualifizierte Leads weiterleiten. Sind Teile des Vertriebsprozesses automatisiert, können Unternehmen ihre Vertriebsaktivitäten skalieren.
- Textgenerierung und -zusammenfassung: Chatbots unterstützen beispielsweise in der Erstellung von Berichten, E-Mails oder Präsentationen.
- Recherchen: Chatbots helfen, Informationen schnell zusammenzustellen. Insbesondere bei internen Wissensdatenbanken dienen sie dazu, rasch auf internes Know-how und Daten zuzugreifen.
- Erstellung und Qualitätskontrolle von Programmiercodes: Profis der IT- und Softwareentwicklung schätzen den KI-Support beim Codieren, Testing und bei der Fehlersuche.
- Bessere Usability und mehr Output von Geschäftsprozesssystemen: Chatbots lassen sich in Geschäftsprozesssysteme integrieren. Sie vereinfachen die Interaktion mit dem System, etwa über Spracheingabe. Auch Routinevorgänge lassen sich weiter rationalisieren und Analysen beschleunigen. Diese Vorteile zeigen sich besonders in datenintensiven und zeitkritischen Bereichen.
- Übersetzungen: Chatbots liefern Übersetzungen in Echtzeit. Dabei ermöglicht KI beispielsweise das Erkennen von gesprochener Sprache, Textdokumenten und Bildern. Durch Training und Customizing werden die Übersetzungen immer besser, auch bei selteneren Sprachen.
Einige der Hauptanwendungen für Chatbots sind:
- Automatisierte Kundenkommunikation: Chatbots können rund um die Uhr Kundenanfragen beantworten. Dies verbessert die Verfügbarkeit des Kundenservices und entlastet die Mitarbeitenden.
- Mehr Effizienz im Vertrieb: Chatbots können mögliche Kunden/Kundinnen ansprechen, Informationen sammeln und qualifizierte Leads weiterleiten. Sind Teile des Vertriebsprozesses automatisiert, können Unternehmen ihre Vertriebsaktivitäten skalieren.
- Textgenerierung und -zusammenfassung: Chatbots unterstützen beispielsweise in der Erstellung von Berichten, E-Mails oder Präsentationen.
- Recherchen: Chatbots helfen, Informationen schnell zusammenzustellen. Insbesondere bei internen Wissensdatenbanken dienen sie dazu, rasch auf internes Know-how und Daten zuzugreifen.
- Erstellung und Qualitätskontrolle von Programmiercodes: Profis der IT- und Softwareentwicklung schätzen den KI-Support beim Codieren, Testing und bei der Fehlersuche.
- Bessere Usability und mehr Output von Geschäftsprozesssystemen: Chatbots lassen sich in Geschäftsprozesssysteme integrieren. Sie vereinfachen die Interaktion mit dem System, etwa über Spracheingabe. Auch Routinevorgänge lassen sich weiter rationalisieren und Analysen beschleunigen. Diese Vorteile zeigen sich besonders in datenintensiven und zeitkritischen Bereichen.
- Übersetzungen: Chatbots liefern Übersetzungen in Echtzeit. Dabei ermöglicht KI beispielsweise das Erkennen von gesprochener Sprache, Textdokumenten und Bildern. Durch Training und Customizing werden die Übersetzungen immer besser, auch bei selteneren Sprachen.
KI in den Arbeitsalltag einführen: Schritt für Schritt
Die Implementierung von KI im Unternehmen betrifft
KI-Tools und Transformationspfad müssen zur Unternehmensstrategie passen
Ob es um einzelne Anwendungen in Teilbereichen oder um flächendeckende Maßnahmen geht: Die Einführung von KI sollte aus der Unternehmensstrategie abgeleitet werden. Dies heißt:
Das bedeutet, systematisch zu prüfen, welche Absatz- und Margenchancen Sie in welcher Region, Branche oder Nische haben. Eine Marktanalyse umfasst geschäftsrelevante Faktoren wie aktuelle und zu erwartende Gesetzeslage, Kundenpotenzial und Nachfragetrends, Standort- und Vertriebsstärken bzw. -risiken sowie die Marktposition, Vorteile und Schwächen der Konkurrenz.
Für die Analyse brauchen Sie Marktdaten, zum Beispiel von Statistikämtern, Wirtschaftsforschungsinstituten, Marktforschungsunternehmen, den IHKs oder von Germany Trade and Invest. Die Analyse ist hilfreich, weil Sie auf diese Weise die Bereiche herausfinden, in denen KI Ihnen besondere Wettbewerbsvorteile bietet. Ebenso ermitteln Sie, wo Ihre Konkurrenz KI bereits einsetzt.
Relevante Effizienzkriterien sind beispielsweise die Durchlaufzeit oder der Umsatz je Beschäftigten.
Ihre Innovationskraft können Sie am Anteil neuer Produkte am Geschäftsergebnis und an der Zahl der Patente oder umgesetzter Vorschläge aus dem betrieblichen Vorschlagswesen messen.
Fehler- und Ausschussquoten, Stillstände, Retouren, Kaufabbruch und Kundenzufriedenheit wiederum geben Aufschluss über Produkt- und Prozessqualität.
Auf diese Weise finden Sie kosten- oder wettbewerbsrelevante Schwachstellen, in denen KI (oder andere Effizienzmaßnahmen) ihren Nutzen entfalten können.
Berücksichtigen Sie dabei alle mit der Investition verbundenen Kosten. Betrachten Sie die Gewinn- bzw. Kostenersparnis-Erwartungen über einen angemessenen Zeitrahmen.
Berücksichtigen Sie dabei auch, welche Werte branchenüblich sind. Kalkulieren Sie etwaige Risiken ein und überprüfen Sie Ihre Annahmen regelmäßig. Damit können Sie realistische Erwartungen an die KI formulieren und ihren Erfolg messbar machen.
Pilotprojekte bieten die Möglichkeit, Erfahrungen zu sammeln, Risiken zu minimieren und den Wert von KI in einem begrenzten Rahmen zu demonstrieren.
Prüfen Sie Ihre Digital Readiness, bestimmen Sie den Handlungsbedarf und entsprechende IT-Lösungen. Sondieren Sie den Markt und holen Sie Angebote ein.
Prüfen Sie diese unter anderem nach technischen Leistungskriterien, Kompatibilität, Wirtschaftlichkeit, Solidität des Anbieters, Nutzerfreundlichkeit und rechtlichen Kriterien. Diese Schritte sind entscheidend, um die passenden KI-Technologien und -Tools für die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens auszuwählen.
Beschreiben Sie dabei Ziel, Art, Umfang und Timing des Projekts für alle Stakeholder. Präzisieren Sie auf dieser Basis die genauen Anforderungen in einem Lastenheft. Dies bildet die Grundlage für Ausschreibungen.
Klären Sie die Zuständigkeiten und Abstimmungswege. Visualisieren Sie die Projektschritte (Initialisierung, Planung, Durchführung, Kontrolle und Abschluss) in einem Projektstrukturplan – bis hin zu einzelnen Arbeitspaketen und Zuständigkeiten. Nutzen Sie die Expertise von Projektmanagement-Profis und ihrer Fachabteilungen sowie die Effizienz von Projektmanagementtools.
Setzen Sie gleich zu Beginn ein Risikomanagement auf. Definieren Sie die Controlling-Intervalle und Projekt-Meilensteine. Dies ist essenziell für eine strukturierte KI-Einführung.
Auch auf Planabweichungen können Sie mithilfe des Projektstrukturplans sowie des Pflichten- und Lastenhefts professionell reagieren
Ist Ihre Infrastruktur reif für KI-Anwendungen?
Nur wenn die technischen Voraussetzungen vorliegen, ist der KI-Einsatz sinnvoll. Zu den Anforderungen gehören
- eine gute Netzwerkqualität,
- der Zugriff auf die benötigten Datenquellen,
- wenn nötig die Erstellung neuer Datensätze, um die KI-Lösung zu unterstützen,
- geringe Latenzzeiten (schnelle Datenübertragung),
- die Entscheidung wo das KI-System gehostet werden soll – auf Ihrer eigenen Infrastruktur oder bei Drittanbietern.
KI im Unternehmen: Wie steht es um den Datenschutz?
Bei der Implementierung von KI-Lösungen sind Datenschutzaspekte zu beachten, unter anderem die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und die KI-Verordnung .
Folgende Aspekte sind besonders wichtig:
- Compliance und Datenschutz müssen „by Design“ gewährleistet, das heißt von vornherein technisch integriert sein. Unter anderem die Datenschutzgrundverordnunggibt vor, den Datenschutz durch die Technikgestaltung zu gewährleisten. Dies ist Aufgabe eines entsprechend geschulten Entwicklungsteams. Es integriert alles, was für den Datenschutz nötig ist, in die geplante Anwendung, und zwar schon in der Konzeptphase.
Gutes Content Management und Data Governance sind ebenfalls wichtig – lassen Sie Ihre Fachleute für Datenschutz die internen Standards und Richtlinien für die Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Vernichtung der Daten im Lichte der neuen Projekte prüfen.
Informieren Sie die betroffenen Personen über den Einsatz der vorgesehenen KI-Lösungen, deren Zweck, Logik und die erhobenen und verwendeten Datenarten. Dies fördert die Akzeptanz.
Die zugrunde liegenden Daten müssen von hoher Qualität sein. Systembedingte Verzerrungen sind auszuschließen. Dies ist entscheidend, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen.
Userdaten sollten anonymisiert werden. Pseudonymisierte Daten sind Daten, die sich nicht mehr ohne Weiteres einer Person zuordnen lassen. Mit Zusatzinformationen ist dies aber weiterhin möglich. Daher fallen pseudonymisierte Daten unter die DSGVO.
Die Speicherung der Daten muss so erfolgen, dass sie vor fremdem Zugriff geschützt sind. Dazu sind in aller Regel Zugriffsbeschränkungen und Verschlüsselung erforderlich.
Organisationen, die KI-Lösungen nutzen, sind für die Ergebnisse ihrer Nutzung verantwortlich. Dies umfasst auch die Einhaltung datenschutzrechtlicher Standards.
Nach der Implementierung müssen KI-Anwendungen kontinuierlich überwacht und gesteuert werden. Dies soll gewährleisten, dass ihr Einsatz effektiv und ethisch ist. Dies umfasst die Kontrolle von Ergebnissen sowie das Management von Datenqualität und Datenschutz.
KI im Alltag: Auf diese Kompetenzen kommt es an
Je nach Umfang und Komplexität Ihres KI-Projekts benötigen Sie mehr Kompetenzen, als in Ihrem Unternehmen vorhanden sind. Der Talent-Check beginnt schon in der Strategiephase. Weiterbildung wird zur kontinuierlichen Aufgabe.
Analyse: Welche Qualifikationen und Kapazitäten besitzen Ihre Teams bereits? Welche Qualifikationslücken und Ressourcen-Engpässe sind zu bewältigen?
- Stabs- und Managementfunktionen stärken: Funktionen wie Beschaffung und Projektmanagement benötigen möglicherweise ebenfalls Verstärkung. Auch hier sind Recruiting, Up-Skilling oder die Zusammenarbeit mit externen Profis mögliche Optionen.
- Recruiting und/oder Up-Skilling: Werben Sie im Bedarfsfall Fachkräfte in Data Science, maschinellem Lernen und KI-Entwicklung an. Oder investieren Sie in das Up-Skilling Ihrer IT-Teams.
- Nach der Entwicklung neuer Tools und Prozesse erfolgt das Onboarding der User: Anwenderschulungen sollten den Use Cases und dem Vorwissen der Zielgruppen entsprechen. Leitfäden und FAQs sind von Anfang an Teil des Roll-outs. Das Monitoring der Nutzeraktivitäten und die Auswertung von Bugs dienen der raschen Usability-Verbesserung.
- Knowledge Base aufbauen: Ein zentrales Wissensportal mit Tutorials und Problemlösungen stärkt die User-Kompetenzen. Dabei hält der Support die Knowledge Base je nach Nutzerfragen und neuen Funktionen stets aktuell.
Tipp 1: Falls Sie Neueinstellungen planen, achten Sie auf mögliche Arbeitsmarktengpässe, zum Beispiel bei gefragten Berufen in den Bereichen
- IT-Lösungsarchitekt/-in,
- Softwareentwickler/-in,
- Agile Coaches,
- Cloud-Ingenieur/-in,
- Cybersicherheit
- Datenwissenschaft/Data-Analyst/-in,
- Machine Learning/KI.
Je nach gewünschtem Zeithorizont bietet es sich an, eigene Leute entsprechend weiterzuqualifizieren und/oder Kooperationen mit Hochschulen aufzubauen.
Tipp 2: Beim digitalen Kompetenzaufbau geht es nicht nur um Fachwissen. Ebenso sind methodische Fähigkeiten und Soft Skills gefragt. Dazu zählen vor allem Kommunikationsfähigkeit, agile Tools und Methoden, Lernbereitschaft und Problemlösekompetenz. Diese Qualifikationen lassen sich durch externe Schulungen, inhouse und/oder durch On-the-job-Trainings erwerben.
Tipp 3: Prüfen Sie, welche Weiterbildungsformen in Ihrem Unternehmen bereits gut funktionieren, und bauen Sie darauf auf. Werten Sie die Feedbacks der Teilnehmenden aus und verbessern das Angebot entsprechend. Auch während der Nutzung der neuen Tools ist User-Feedback wichtig. Richten Sie dafür die nötigen Kanäle und einen Support ein.
KI-Implementierung und interne Kommunikation: Transparenz und Nutzen zählen
Von den wichtigsten Use Cases bis zum zuverlässigen Support: Je klarer den künftigen Usern die Vorteile sind, umso eher sind sie für KI-Projekte zu gewinnen.
- Use Cases frühzeitig ermitteln: Besonders vorteilhafte Anwendungsfälle zu definieren, ist Teil der KI-Strategie-Entwicklung. Lassen Sie die Teams Ihrer Abteilungen daran mitwirken.
- Transparente Kommunikation: Die Vision und Ziele der KI-Implementierung klar zu vermitteln, stellt eine zentrale Aufgabe der internen Kommunikation dar. Dabei spielt die Nutzen-Argumentation eine tragende Rolle.
- Einbindung der Mitarbeitenden: Mitarbeitende sollten aktiver Teil des Kommunikationsprozesses sein. Ihre Bedenken und Fragen lassen sich beispielsweise in Dialogforen, Workshops oder regelmäßigen Updates behandeln.
- Schulung und Unterstützung: Die interne Kommunikation sollte sicherstellen, dass alle Mitarbeitenden die notwendige Schulung und Unterstützung erhalten, um die neuen KI-Tools effektiv zu nutzen. Dies baut Berührungsängste ab und erhöht die Akzeptanz.
- Feedback-Kanäle: Feedback-Kanäle und -Termine helfen, den Implementierungsprozess kontinuierlich zu verbessern.
- Führungskräfte als Vorbild: Führungskräfte sollten als Vorbilder agieren und die Bedeutung der KI-Implementierung aktiv kommunizieren. Sie sollten den Dialog mit den Mitarbeitenden fördern und deren Sorgen ernst nehmen.
- Support und kontinuierliche Verbesserung: Der interne Support sollte auf mehreren Kanälen gut erreichbar sein und User-Feedbacks, Bugs und Change Requests zügig, strukturiert und im Einklang mit dem Budget bearbeiten.
KI in den Arbeitsalltag einführen: Dos & Don’ts
Manche Erfolgshindernisse für Ihr KI-Projekt lassen sich frühzeitig identifizieren und vermeiden. Die folgende Übersicht zeigt, wie:
| Dos | Don’ts |
|---|---|
| Investieren Sie in die Kosten-Nutzen-Analyse und das Assessment der strategischen Vorteile. | Den Bezug zu den Zielen und Prioritäten des Unternehmens vernachlässigen. |
| Stellen Sie eine hohe Datenqualität sicher. | Sich über die Qualität und Verfügbarkeit der Daten nicht im Klaren sein. |
| Ermitteln und schließen Sie vor Projektbeginn die Kompetenz- und Kapazitätslücke. | Das Projekt mit zu wenig Personal und ohne die erforderlichen KI-Kompetenzen starten. |
| Machen Sie das Projekt zur Chefsache oder siedeln Sie es im Topmanagement an und sorgen Sie für ein qualifiziertes Projektmanagement. | Das Projekt zu tief aufhängen und ohne klare Zuständigkeiten organisieren. |
| Binden Sie die User frühzeitig ein und briefen Sie die interne Kommunikation. | Binden Sie die User frühzeitig ein und briefen Sie die interne Kommunikation. |
| Bieten Sie ein gutes Onboarding und einen schnellen Support. | Hoffen, dass die User die Anwendung intuitiv verstehen. |
3. KI im Personalwesen
KI im Personalwesen kann dazu beitragen, Prozesse zu rationalisieren und die Mitarbeiterentwicklung gezielt zu fördern.
Effizienzsteigerung im Recruiting durch KI im Personalwesen
KI kann den Recruitingprozess erheblich beschleunigen, indem sie große Mengen an Bewerbungen sichtet und sortiert. Dies reduziert den Zeitaufwand für Personalverantwortliche und erlaubt es, Bewerbungen schneller zu bearbeiten.
Mehr noch: Durch den Einsatz von Natural Language Processing (NLP) lassen sich Bewerbungen objektiver analysieren, um die Kompetenzen der Bewerbenden zu bewerten. Dies kann zu einer faireren und unvoreingenommenen Auswahl führen.
KI-Tools können auf Social-Media-Plattformen nach geeigneten potenziellen Mitarbeitenden suchen. Auf diese Weise erweitern Sie den Bewerberpool.
Tipp: Prüfen Sie, bei welchem Teil des Recruitingprozesses Sie Entlastung durch KI brauchen – bei jedem Schritt oder nur beim Sichten der Bewerbungen? Gut zu wissen: Die Qualität des Outputs hängt in hohem Maße von den Trainingsdaten der KI ab. Definieren Sie daher genau, welche Merkmale die KI berücksichtigen soll und welche nicht. Möglicherweise bewirken die Trainingsdaten eine Verzerrung oder Diskriminierung – diese gilt es zu beseitigen. Beziehen Sie Ihre IT- und Datenschutz-Profis ein.
Onboarding nach Maß durch KI im Personalwesen
KI kann den Onboarding-Prozess personalisieren, indem sie neue Mitarbeitende mit maßgeschneiderten Informationen und Schulungen versorgt. Auf diese Weise ist die Einarbeitung besser auf deren spezifische Rollen und Bedürfnisse abgestimmt.
Zudem unterstützt KI bei der Automatisierung von Routineaufgaben im Onboarding-Prozess. Dazu zählen das Erstellen von Schichtplänen und das Verwalten von Dokumenten.
Tipp: Wenn Sie beispielsweise einen Onboarding-Chatbot einsetzen wollen, füttern Sie ihn mit relevanten Dokumenten wie Arbeitsanweisungen, Checklisten und Richtlinien. Trainieren Sie ihn mit Beispielfragen und justieren Sie nach, wenn er die Frage nicht erkannt oder ungenügend beantwortet hat. Führen Sie gründliche Tests durch, die je nach der Rolle, die die fragenden Mitarbeiter haben (Azubi? Fachkraft?), variieren sollten.
Passendere Weiterbildung durch KI im Personalwesen
KI kann individuelle Lernpfade erstellen, die auf den Kenntnisständen der Mitarbeitenden und den betrieblichen Anforderungen basieren. Dies macht die Weiterbildung gezielter und effektiver.
KI lässt sich außerdem dazu einsetzen, den Markt der verfügbaren Weiterbildungsangebote systematisch zu beobachten und nach spezifischen betrieblichen Vorgaben aufzubereiten. Die besten Optionen für die Mitarbeitenden sind auf diese Weise schneller und umfassender identifiziert.
KI erkennt Muster in den Weiterbildungsbedarfen und -erfolgen. Damit lassen sich künftige Schulungsmaßnahmen besser planen und optimieren.
Tipp: Möchten Sie beispielsweise mit KI-gestütztem, adaptivem (der Situation und den Bedürfnissen der Lernenden angepasstem) Lernen arbeiten, fragen Sie zunächst ab, wie weit die jeweiligen Mitarbeitenden vom Lernziel entfernt sind. Dies kann unter anderem durch Selbsteinschätzungen geschehen. Schaffen Sie eine Bandbreite von Lerninhalten (falls nicht schon vorhanden), die den unterschiedlichen Präferenzen (Lesen, Multimedia, Gamification) gerecht wird. Integrieren Sie KI in Ihre Lernplattform, um die Lernerfahrungen zu verbessern und zu individualisieren. Es gibt dafür unterschiedliche Lösungen. Formulieren Sie daher die Anforderungen genau und testen Sie die Angebote. Testkriterien sind unter anderem Usability, Lernqualität, Skalierbarkeit und Datenschutz.
Der KI-Einsatz im Personalwesen muss sich der aktuellen Gesetzeslage anpassen
Die KI-Verordnung, die 2024 in Kraft trat, macht es erforderlich, KI-Systeme im Personalbereich neu zu bewerten und ihren Einsatz gegebenenfalls einzuschränken. Dazu zählen zum Beispiel Anwendungen, die
- sich auf die Einstellung und Auswahl natürlicher Personen beziehen,
- Entscheidungen zur Veränderung oder Beendigung von Arbeitsverhältnissen unterstützen,
- die Aufgabenverteilung aufgrund von persönlichen Verhaltens- oder Kompetenzmerkmalen steuern,
- die Leistung von Personen beurteilen.
KI und Datenschutz in der Praxis
Beim Erwerb und Einsatz entsprechender Systeme sind Datenschutz- und arbeitsrechtliche Expertise unerlässlich. Dies bezieht sich beispielsweise auf die Risikoklassifizierung nach der KI-Verordnung. Auch die Folgenabschätzung des KI-Einsatzes ist nach der KI-Verordnung Pflicht. Außerdem ist zu beachten, dass das Training der KI zu keinen Verzerrungen führt.
Um Verstöße beispielsweise gegen den Datenschutz, das Betriebsverfassungsrecht oder das Diskriminierungsverbot zu vermeiden, müssen Arbeitgeber den KI-Einsatz sorgfältig planen. Dabei ist juristische, technologische und datenschutzbezogene Expertise einzubinden.
Nutzen Sie dazu unsere Informationsangebote:
4. Arbeitsorganisation in der digitalen Arbeitswelt
Hybrides Arbeiten: beliebt und dennoch eine Herausforderung
Hybrides Arbeiten bedeutet mehr persönliche Flexibilität. Beschäftigte aller Altersgruppen schätzen dies. Die nötige Produktivität und sonstige positive Effekte stellen sich allerdings nicht von selbst ein. Zu den Herausforderungen zählen:
- IT-Sicherheit und -Verfügbarkeit: Wer zu Hause oder mobil arbeitet, muss besonders auf den Schutz von Unternehmensdaten und -hardware achten. Das macht eine spezielle Sensibilisierung erforderlich. Ebenso muss der IT-Support in der Lage sein, die Hybridworker im Bedarfsfall angemessen zu unterstützen.
- Ausstattung: Zugleich hat das Unternehmen dafür zu sorgen, dass Hybridworker über die nötige Ausstattung und Infrastruktur verfügen, um effizient und sicher von unterschiedlichen Standorten aus zu arbeiten. Ist dies nicht gewährleistet, etwa in Workation-Situationen, ist zu regeln, unter welchen Bedingungen hybrides Arbeiten sinnvoll ist und in welchen es mangels Sicherheit nicht geht.
- Ergonomie: Auch im Homeoffice müssen Arbeitsplätze sicher und ergonomisch sein. Handelt es sich um einen mit dem Arbeitgeber vereinbarten Telearbeitsplatz, stellt der Arbeitgeber die Ausstattung zur Verfügung. Das Homeoffice ist hingegen eine Form des mobilen Arbeitens. Um Gesundheitsgefährdungen im Homeoffice zu vermeiden, sind mindestens jährliche Unterweisungen erforderlich.
- Koordination und Kommunikation: Die Koordination von Teams, die sowohl vor Ort als auch remote arbeiten, erfordert neue Teamgewohnheiten und -tools. Denn es gilt sicherzustellen, dass alle Mitarbeitenden informiert und eingebunden sind. Zugleich liegt es in der Verantwortung der Teammitglieder, für interne und externe Kunden erreichbar zu sein. Effektive Selbstorganisation ist eine entscheidende Kompetenz hybrider Teams.
- Führung: Führungskräfte benötigen durchdachte Feedback-Strukturen, die auch bei hybridem Arbeiten funktionieren. Dies bedeutet den Abschied vom Mikromanagement und die Fähigkeit, den Output der Mitarbeitenden auch ohne Präsenz zu erkennen. Ebenso stellt das Wahrnehmen von Unterforderung oder Überlastung eine bedeutende Aufgabe dar.
- Mitarbeiterbindung: Ohne Gegenmaßnahmen droht bei hybridem Arbeiten soziale Erosion. Fehlen Arbeitskontakte, Teamidentität und Bindung, dann wird auch das gemeinsame Wissen weniger geteilt und weiterentwickelt. Die Hilfsbereitschaft nimmt ab.
Hybrides Arbeiten mit Kollaborationstools
Die Fähigkeit zu digitaler Kollaboration ist heute eine Schlüsselkompetenz. Einige Tools sind intuitiv, andere komplex. Besonders häufige Einsatzzwecke sind
- Audio- und Videokonferenzen,
- Terminmanagement,
- Chats,
- Dateiablage und -bearbeitung,
- Aufgabenverteilung und -erledigung.
Für jedes Tool gilt, dass User mit dessen Sicherheitsaspekten, Struktur und Einsatzzwecken vertraut gemacht werden sollten. Ein Tool-Overload verringert Akzeptanz und Effizienz.
| + | - |
|---|---|
| Die Implementierung des Tools bedarf eines professionellen Projektmanagements. Auch nach dem Roll-out sollten die Zuständigkeiten für Verwaltung und Support klar sein. | Unklare Zuständigkeiten: Ist die Verantwortung für die Implementierung, Verwaltung und den Support der Tools nicht klar definiert, verschleppt sich die Implementierung und die Nutzungsqualität leidet. |
| Wenn möglich, sollte das Tool so angepasst werden, dass Kommunikation und Datenaustausch sicher sind. Für sensible hybride Arbeit oder Datenaustausch sind gegebenenfalls gesonderte Tools zu nutzen und die Mitarbeitenden dafür zu sensibilisieren. | Datenschutz: Nicht jedes Kollaborationstool bietet Ende-zu-Ende-Verschlüsselung oder sicheren Datenaustausch. |
| Die zielführende Kanalauswahl, Ablagestruktur, Dateibenennung und die Zugriffsweise klar zu regeln, hilft gegen Zeitverschwendung durch Suchen und das Arbeiten mit falschen Versionen. | Mangelnde Durchsuchbarkeit: Eingeschränkte Suchfunktionen, intransparente Ordnerstrukturen oder das Nebeneinander von Kanälen beeinträchtigen den Zugriff auf gesuchte Dokumente. |
| Je nach Vorwissen und Komplexität des Tools sollten die Usergruppen eingewiesen werden, um die Funktionen, die sie wirklich brauchen, zu kennen. | Mangelnde Einarbeitung: Bei einigen Tools reichen Online-Tutorials, bei anderen nicht. Das kann Hilflosigkeit oder Boykott auslösen. |
| Tools, die man nicht mehr braucht, kann man entfernen. | Tool-Overload: Das Nebeneinander zu vieler Tools führt zu Frust und Informationsverlusten. |
Beliebte Kollaborationstools von Teams bis Kanban
Zu den häufig eingesetzten Kollaborationstools zählen:
- Microsoft Teams: Eine umfassende Plattform für Kommunikation und Zusammenarbeit. Sie ermöglicht unter anderem Audio- und Videoanrufe inklusive Mitschnitt, Chats, Dateifreigabe und gemeinsamer Bearbeitung.
- Projektmanagementlösungen wie Asana oder Jira: Dies sind komplexe und leistungsstarke Projekt- und Aufgabenmanagement-Tools mit verschiedenen Ansichten wie Listen, Zeitachsen, Gantt-Charts und (Kanban-)Boards. Ein differenziertes Ticketsystem unterstützt die Erledigung von Aufgaben und Unteraufgaben.
- Zoom: Beliebtes Tool im Bereich Videokonferenzen, zum Beispiel bei großen Online-Meetings und in der Weiterbildung.
- Google Workspace: Ein umfassendes Set cloudbasierter Tools von Google. Zu den Anwendungen zählen Google Docs, Google Sheets, Google Slides und Google Meet, die miteinander integriert sind. User können unter anderem Notizen, Tabellen und Präsentationen erstellen und gemeinsam bearbeiten sowie Videocalls abhalten.
- Miro: Miro ist ein Whiteboard-Tool für kreative, visuelle Zusammenarbeit (etwa in Workshops), Brainstorming und Ergebnisdokumentation.
- Aufgabenverfolgung über Kanban-Boards, zum Beispiel über KanbanFlow oder Trello: Kanban-Boards zeigen den Workflow einer Aufgabe vom Start bis zum Abschluss in übersichtlichen Spalten. Sie können physisch an einer Tafel angebracht oder digital in Tools angelegt sein. Manche Tools sind auf Kanban-Abläufe spezialisiert. Andere, wie Asana, bieten noch zahlreiche weitere Funktionen und Kanban stellt nur einen kleinen Teil ihrer zahlreichen Features dar.
Flexible Arbeit: vielfältige Modelle, neue Chancen
Flexible Arbeit ist ein Schlüsselfaktor der Arbeitgeberattraktivität. Dabei geht es durchaus nicht nur um kürzeres Arbeiten. Jobsharing-Modelle oder Arbeitszeitkonten können auch ein Weg sein, Beschäftigte je nach Lebensphase nachhaltig ans Unternehmen zu binden.
Und flexible Arbeitszeiten sind aus der Sicht von Teilzeitkräften das Argument Nummer eins, ihre Wochenstunden zu erhöhen.
Beispiele für flexible Arbeit
Dabei wird ein Job auf mehrere Personen verteilt. Nehmen dabei zwei Personen dieselben Aufgaben wahr, spricht man von Jobpairing. Häufige und klare Übergaben sind hier ein Muss. Beim Jobsplitting hat hingegen jeder seinen eigenen Aufgabenbereich. Zwei Führungskräfte auf einem Job nennt man Topsharing. Jobsharing bezieht sich durchaus auf anspruchsvolle Stellen. Es ist unter anderem eine Option, um wertvolles Erfahrungswissen im Unternehmen zu halten, zum Beispiel bei Älteren.
Arbeitszeiten zu erfassen ist im Unternehmensalltag häufig die Regel. Der Überstundenabbau kann informell, per Gleitzeit oder nach Absprache geschehen. Davon unterscheiden sich Arbeitszeitkonto-Modelle wie Jahres- oder Lebensarbeitszeitkonten. Diese sind per Tarif- oder Arbeitsvertrag geregelt. Sie erlauben es den Beschäftigten und dem Arbeitgeber, Freistellungsphasen besser zu planen. Dafür lassen sich nicht nur Überstunden ansammeln, sondern auch Geld, etwa in Form von Boni oder bezahlten, aufgesparten Urlaubstagen. Dieses Polster tut dann beispielsweise in der Elternzeit oder bei früherem Ruhestand gut.
Diese langfristig geplante Auszeit kann einige Monate bis mehr als ein Jahr dauern. Die Beschäftigten sparen dabei vorab durch Gehaltsverzicht ein kleines Gehalt an, das ihnen der Arbeitgeber während des Sabbaticals auszahlt. Dadurch bleibt man sozialversichert. Dauer und Ansparphasen der Sabbaticals können die Arbeitgeber je nach betrieblichem Spielraum regeln. Auch schlichter unbezahlter Urlaub kann ein Sabbatical sein.
Workation ist die Verbindung von Arbeit und Urlaub, und zwar am Urlaubsort. Für Arbeitgeber ergeben sich dabei einige To-dos, etwa sozial- und krankenversicherungsrechtliche Aspekte zu regeln sowie die Dauer und die Zielländer des Auslandsaufenthaltes einzugrenzen. Ebenso sollte die IT-Sicherheit unterwegs und am Workation-Arbeitsplatz gewährleistet sein.
Work-Life-Balance oder Work-Life-Blending?
Während die Work-Life-Balance darauf zielt, Privates und Berufliches in ein gesundes Verhältnis zu bringen und voneinander abzugrenzen, vermischen sich beim Work-Life-Blending diese beiden Welten. Hybrides, flexibles Arbeiten fördert Work-Life-Blending. Dies hat nicht nur Vorteile.
| Work-Life-Blending: Herausforderungen | To-do |
|---|---|
| Erreichbarkeit: Sie ist beim Work-Life-Blending schwieriger zu organisieren. | Häufige und klare Absprachen im Team. |
| Produktivitätsverlust: Häufige Unterbrechungen durch private Erledigungen stören. | Ausmaß der Unterbrechungen begrenzen; Kernarbeitszeiten definieren. |
| Koordinierungsprobleme: Stark abweichende oder kaum vorhersehbare Arbeitszeiten der Teammitglieder sind schwer miteinander in Einklang zu bringen. | Planbare Termine priorisieren und Ausnahmen von der Wunscharbeitszeit oder Teilzeit ermöglichen. |
| Rechtliche Grauzonen: Pausen- und Ruhezeiten können dem privat-beruflichen Multitasking zum Opfer fallen. | Führungskräfte und Mitarbeitende für Pausenregeln, Ruhezeiten und Burnout-Prävention sensibilisieren. |
| Overload an After-Work-Events: After-Work-Events können den Teamzusammenhalt stärken, aber Introvertierte oder Menschen mit zeitintensiven privaten Pflichten überlasten. | After-Work-Events passend dosieren, Stigmatisierung der Nichtteilnehmenden vermeiden. |
5. New Work: Was heißt das für Führung und Unternehmenskultur?
Digital Leadership
Flexibles und hybrides Arbeiten verändern die Anforderungen an Führungskräfte. Für sie lautet die Kunst: den Teams Freiraum und Eigenverantwortung zu geben und dabei auf effiziente Weise gute Ergebnisse zu bekommen. Fachleute für Leadership identifizieren dabei fünf Trends:
- Trend 1: Empowerment statt Command & Control. Führungskräfte geben ihren Teams eine Vision sowie Orientierung und die Kompetenzen, klar definierte Ziele zu erreichen. Dies bedeutet auch geteilte Verantwortung. Konventionelle Top-down-Führung ist passé.
- Trend 2: Paradoxe Führung. Innovative Unternehmen brauchen beides – Abläufe mit hohem Output und auch ergebnisoffene, kreative Prozesse. Dies ist mit scheinbar gegensätzlichen Arbeitsweisen und Talenten verbunden. Auch der Führungsstil ist bei kreativen und routinierten Teams unterschiedlich. Eine immer häufigere Anforderung an Führungskräfte ist aus Expertensicht, das Arbeiten und Führen in diesen verschiedenen Situationen miteinander zu vereinbaren.
- Trend 3: Diversitätskompetenz als Führungsvorteil. Ob es um Generationen-, Geschlechter- oder kulturelle Unterschiede im Team geht: Wer über Stereotype hinausdenkt, managt Konflikte besser und hebt die (Innovations-)Potenziale vielfältiger Teams. Auch Fans von Work-Life-Balance auf der einen Seite oder Work-Life-Blending auf der anderen Seite können für Spannung sorgen, wenn sie zusammenarbeiten. Faire Regeln sorgen dabei für den Ausgleich der unterschiedlichen Interessen.
- Trend 4: Sinn und Authentizität. Sinn vermitteln ist gut, glaubwürdig sein noch besser. Dabei hilft es, selbst inspirierend aufzutreten und die Beiträge der Mitarbeitenden mit Wertschätzung zu behandeln.
- Trend 5: Fürsorge. Unter New-Work-Bedingungen gestaltet sich gesundheitsorientierte Führung anspruchsvoll. Es gilt, das Set-up des hybriden Arbeitens und gesundheitliche Verschlechterungen trotz häufiger Remote-Situationen im Blick zu haben. Auch das Schaffen psychologischer Sicherheit ist ein Team-Erfolgsfaktor. Sie lässt sich beispielsweise durch sorgfältiges Onboarding und konstruktive Feedbacks schaffen.
Tipp: Teambuilding bei remote arbeitenden Teammitgliedern erfordert etwas Kreativität sowie Regelmäßigkeit. Beispielsweise virtuelle Kaffeepausen oder das Feiern von Etappenzielen per Videocall ermöglichen den informellen, fröhlichen Austausch. Online-Quizspiele oder -Wettbewerbe erhöhen den Spaßfaktor. Zudem sollten für die regelmäßigen Arbeitsmeetings gedeihliche Regeln gelten, etwa Kamera an, Ablenkung aus, Check-in und Check-out, Humor und Positivität.
So gelingt eine positive Feedback-Kultur
Nicht jedem ist die Fähigkeit zu konstruktivem Feedback in die Wiege gelegt. Eine positive Feedback-Kultur stärkt die Mitarbeiterbindung, die Motivation und die Veränderungsbereitschaft.
Führungskräfte sollten den Unterschied zwischen konstruktivem und destruktivem Feedback kennen, beherzigen und weitergeben.
Feedback-Gespräche samt Vor- und Nachbereitung kosten Zeit – die meist gut investiert und Teil der Führungsaufgabe ist.
Zu einer Feedback-Kultur gehören regelmäßige Feedbacks mit definierten Themen sowie mehrere Feedback-Formate und -Kanäle. Auch für Ad-hoc-Feedbacks sollten Zeit und Raum vorhanden sein.
| Dos | Don’ts |
|---|---|
| Positiv ins Gespräch einsteigen. | Mit Vorwürfen anfangen. |
| Ich-Botschaften (Ich wäre froh, wenn Sie für eine gedeihlichere Zusammenarbeit in Ihrem Team sorgen könnten.) | Anklagender Ton und Du-/Sie-Botschaften (Es mangelt Ihnen an sozialen Kompetenzen.) |
| Präzise und sachlich bleiben. (Beim Kundentermin neulich ist mir aufgefallen, ...) | Verallgemeinerungen und unpassende Zusammenhänge (Immer muss man Sie an Ihre Termine erinnern./Letztens haben Sie doch auch ...) |
| Rückfragen stellen und zuhören. | Nonstop reden. |
| Gemeinsam Lösungsvorschläge diskutieren und beschließen. | Mit Maßregelungen oder vorgefertigten Lösungen kommen. |
| Das Gespräch zusammenfassen, ein Follow-up planen. | Ohne Ergebnis auseinandergehen. |
Darum zahlt sich eine gute Fehlerkultur aus
Weder Führungs- noch Fachkräfte geben gern ihre Fehler zu. Ihre Sorgen sind: Bloßstellung, Skandale, Karrierenachteile und Jobverlust.
Dabei würde eine positive Fehlerkultur dazu beitragen,
- Wiederholungen zu vermeiden,
- Abläufe zu optimieren,
- die Ergebnisqualität zu verbessern und
- Innovationen zu stärken.
Drei Ebenen einer positiven Fehlerkultur
- Wertschätzender Umgang
- Klare Prozesse zum Umgang mit Fehlern und mit Fehlervertuschung
- Klarheit über Haftungsfragen im Fehlerfall: Wie sind Fehler im Job versichert, ab wann muss sich der Verursacher beteiligen?
- Konstruktiver, lösungsorientierter Umgang mit Fehlern anstelle von Drohungen und Bloßstellung
- Etablierte Review- und Retrospektive-Meetings nach jedem Projekt, die Fehlabläufe und Verbesserungspotenziale festhalten
- Freiräume in geeigneten Projekten, in denen Trial and Error ausdrücklich vorgesehen sind
- Risikoabschätzung und -management bei größeren Vorhaben
- Selbstreflexion als Teil der Teamgewohnheiten
- Psychologische Sicherheit durch positive Teamkultur
- Konstruktive Ablaufverbesserung als Learning aus Fehlern
6. Agiles Arbeiten
Agiles Arbeiten im engeren Sinn ist für innovative Projekte geeignet, die
- eine explorative Phase vorsehen,
- relativ ergebnisoffen und
- zeitlich nicht allzu restriktiv geplant sind.
Agiles Arbeiten beruht auf definierten agilen Methoden und Kompetenzen. Eigens qualifizierte Fachkräfte, etwa Scrum Master, führen oder moderieren die agilen Projekte. Auch die Teammitglieder kennen dabei die typischen agilen
- kurzen Arbeitszyklen (Sprints),
- Meetingformen (zum Beispiel Daily Stand-ups),
- Rollen und Aufgaben (zum Beispiel Product Owner und Entwicklungsteam),
- Methoden (zum Beispiel Design Thinking),
- Arbeitsergebnisse (zum Beispiel Minimal Viable Product, das minimal funktionsfähige Produkt),
- Werte (zum Beispiel: „Individuen und Aktionen sind wichtiger als Prozesse und Werkzeuge“).
Agiles Arbeiten ist auch in klassischen Projekten möglich
Auch in klassischen Projekten mit definiertem Ergebnis, Zeitrahmen und Budget können agile Methoden zum Einsatz kommen. Welche dies sind, entscheidet sich am besten auf der Basis solider Methodenkenntnis. Agiles Arbeiten sollte
- zur Aufgabe passen,
- zum Team passen,
- professionell vermittelt und geübt werden,
- und kann in bestimmten, geeigneten Bereichen ausgerollt werden, während andere weiterhin klassisch arbeiten.
Führungskräfte, die bereit sind für agiles Arbeiten, stehen vor den Aufgaben,
- ihr Personal entsprechend weiterzuentwickeln,
- gegebenenfalls Widerstände im Management und auf Teamebene zu überwinden,
- ein Pilotprojekt zu finden,
- die Einführung schrittweise und iterativ voranzutreiben,
- und einen Kulturwandel auszulösen, unter anderem durch positive Teamkultur, Retrospektiven (Rückblicke auf die Prozesse des Projekts oder Projektabschnitts) und Best Practices.
Die Vorteile des agilen Arbeitens
Agiles Arbeiten, etwa in Sprints, erhöht Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. Davon können auch klassische Projekte profitieren.
Die explorative Phase und die strikte User-Orientierung fördern zielführende Ideen zutage.
Ein agiles Mindset stärkt die interdisziplinäre Zusammenarbeit im Team, erhöht die Transparenz und die Bereitschaft, aus Fehlern oder nicht funktionierenden Ideen zu lernen.
Durch die iterative Vorgehensweise lassen sich Ergebnisse schneller prüfen und kontinuierlich verbessern. Dies kann den Projektverlauf optimieren.
IHK Ratgeber Fachkräfte
ifo Studie: Kompetenzen in der Arbeitswelt
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