Vorsprung durch Daten

Wie maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz Vorteile im Berufsleben schaffen

#AnalyticsAdvent 1

„Es reicht nicht aus, nur eine Chance zu bekommen. Man muss sie auch nutzen.“ Dieses Zitat eines (mir) unbekannten Verfassers begegnete mir während meines Studiums und hat für mich im Zeitalter von Big Data entscheidende Bedeutung erlangt. Denn es nützt nichts, nur Unmengen an Daten zu generieren – bis 2025 sollen es weltweit 175 Zetabyte werden – man sollte auch daraus Vorteile generieren.

Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI, engl. Artificial Intelligence AI) können dabei helfen und aus all diesen Daten Muster erkennen und automatisiert Handlungsempfehlungen ableiten oder direkt selbst erledigen.

Warum Daten auswerten?

Neben der allseits bekannten Suchmaschine nutze ich keine weiteren Dienste dieses Unternehmens. Ich habe auch kein Prime- noch andere Film- und Serien-Abo’s. Auch wenn ich weiß, dass diese Firmen dennoch vermutlich schon viel zu viel über meine Persönlichkeit wissen, fühle ich mich dennoch unwohl, noch mehr preis zu geben. Also warum scheine ich hier nun eine Lanze zu brechen für das Feld der Datenverarbeitung im großen Stil?

Zwei entscheidende Gründe:

  1. Vertrauen in Microsoft gepaart mit dem Geschäftsfeld
    Microsoft verdient in erster Linie sein Geld mit dem Angebot von Clouddiensten. Nutzerdaten will und wird Microsoft nicht zum Profiling und Werbezwecken verkaufen.
  2. Effizienz und Wohlbefinden
    Was im privaten Bereich aus Bequemlichkeit so sehr geschätzt wird – und zwar schneller und einfacher das zu bekommen, was wir wollen – bringt im Geschäftsleben mehr Effizienz und Wohlbefinden, denn wir erledigen unsere Aufgaben schneller und besser. Das hilft dabei, weniger zu arbeiten und mehr Zeit für die wirklich wichtigen Dinge im Leben zu haben.

Ich möchte dazu ein paar Beispiele nennen:

  • Dank KI hat sich die Arbeitswoche für 36% einer Oracle Studie mit 12.347 Teilnehmern verkürzt, bei 34% war sogar ein längerer Urlaub möglich
  • 68% würden lieber mit einem KI-gestützten Ansprechpartner über Stress und Sorgen am Arbeitsplatz reden, als mit ihrem Vorgesetzten
  • 85% sagen, dass sich psychische Probleme am Arbeitsplatz auch auf das Privatleben auswirken und dabei sind 70% offen dafür, KI als Therapeuten oder Berater zu haben, weil z.B. eine urteilsfreie Beratung oder unvoreingenommene Gespräche möglich sind
    Quelle: AI@Work-Studie 2020, Oracle
  • Meetings sind nur im kleinen Kreis bis max. sieben Teilnehmern effektiv. Bei Entscheidungsfindungen würde jeder Teilnehmer über sieben die Zeit zur getroffenen Entscheidung um 10% verlängern
  • 67% der Mitarbeiter, die einen regelmäßigen Austausch 1-zu-1 mit ihrem Manager haben (min. bi-weekly), arbeiten engagierter und haben eine geringere Wahrscheinlichkeit zu kündigen. Das ist wichtig, denn Unternehmen mit engagierten Mitarbeitern übertreffen die Ergebnisse anderer Firmen um 150%.
  • Vertriebsmitarbeiter, die a) ein größeres internes Netzwerk haben, b) 2,5 Stunden/Woche mehr Zeit mit Kunden verbringen, c) zusätzlich 4 weitere Ansprechpartner/Kunde haben, und auch d) insgesamt nur auf 11 statt 19 Kunden fokussieren, übertreffen ihre Kollegen um ein Vielfaches.
    Quelle: Microsoft Workplace Analytics Grundsätze und Fallstudie (siehe weitere Links unten)

Wie kommen diese Vorteile zustande?

Das zuletzt genannte Beispiel ist ein klassisches Szenario, um mit Machine Learning riesige Datenmengen auszulesen und dann Muster zu erkennen. Ähnliche Szenarien können veranschaulichen, wie viel Prozent der Mitarbeiter welchen Umfang an Besprechungszeiten im Unternehmen generieren. Dass dabei 20% der Belegschaft rund 70% aller Zeiten an Besprechungen erzeugt, ist nicht ungewöhnlich. Da geht es dann darum, redundante, (unnötig) wiederkehrende und „aufgeblähte“ Meetings mit mehr als 20 Teilnehmern und verschiedenen Managementhierarchien zu reduzieren, um mehr Fokuszeit zu schaffen und allgemein die Zufriedenheit der Mitarbeitern zu steigern.

Es geht also nicht nur um reine Verkaufszahlen. Auch das Wohlbefinden der Mitarbeiter kann gesteigert werden, weil mögliche Mitarbeiterumfragen in den Kontext der Daten gesetzt werden und so noch gezielter (Problem-) Situationen verbessert werden können. Anmerkung in eigener Sache: Diese Tatsache ist der Grund, warum sich die Firma, die den „Personal Advisor Bot EMMA“ entwickelt, contexxt.ai genannt hat. Ihr Ziel ist es, die Mitarbeiter zu befähigen, mit weniger Stress mehr zu erreichen – ganz im Kontext der individuellen Arbeitsweisen und Lernanforderungen.

Weitere Gründe für den positiven Einfluss von ML and KI sind unter anderem:

  • Bereitsstellung von Informationen, um Arbeit effektiver zu erledigen
    (siehe SharePoint Syntex als erstes Produkt im Kontext von Microsoft Projekt Cortex)
  • Automatisierung von Aufgaben und damit Verringerung des Arbeitspensums
  • Unterstützung bei der Priorisierung von Aufgaben

All das sorgt für mehr Produktivität, Zufriedenheit und reduziert den Arbeitsstress.

Ausblick

Das klingt doch wunderbar, oder? Nicht auszudenken, welche Möglichkeiten sich dadurch für die Menschheit auftun. Dazu kann ein Chart von Autor Ian Morris in seinem Buch „Why the West Rules—For Now“ aus dem Jahre 2010 unsere Fantasien beflügeln.

Es ist zu sehen, dass weder Philosophie, große Könige, noch Imperien oder Kulturepochen einen wesentlichen Einfluss auf die Weltbevölkerung oder die soziale Entwicklung hatten. Nur eine einzige Sache hat alles verändert: Die Erfindung der Dampfmaschine 1781. Es dauerte nicht lange, bis 1807 das erste mit Dampf betriebene Boot in Betrieb ging und auch 1812 die erste mit Dampf betriebene Eisenbahn. „Dampf setzte alles in Gang. Mehr als alles andere ermöglichte es uns, die Grenzen der menschlichen und tierischen Muskelkraft zu überwinden und nach Belieben riesige Mengen nützlicher Energie zu erzeugen.

Durch die Dampfkraft, später Elektrizität, Motorisierung und Automatisierung wurde Zeit frei gesetzt, welche die Menschen nun für andere Dinge nutzen konnten. In diesem Zusammenhang ist interessant, dass damit auch die Weltbevölkerung stark anstieg… 😉 Aber auch die soziale Entwicklung schritt voran und heute gibt es nur wenige, die mit einem Leben aus dem 19. Jahrhundert tauschen würden. Also so sehr damals der Wegfall von Arbeitsplätzen kritisiert wurde, so war es dennoch eine extrem positive Entwicklung für die Menschheit.

Wenn wir nun durch Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz auch die Grenzen unserer mentalen Kräfte überwinden können, so glaube ich als unerschütterlicher Optimist, dass auch diese beiden Entwicklungen erneut unglaubliche Energie und Zeit für die Menschheit freisetzen werden, die positiv genutzt werden können.

Ein weiteres Beispiel dafür:
Wer hat nicht schon in „überfüllten“ oder unnötigen Meetings gesessen, wusste gar nicht, ob er da erforderlich ist und war am Ende frustriert, weil man nicht seine Arbeit erledigen konnte und wieder Überstunden machen musste? Wenn Maschinelles Lernen mit Microsoft Workplace Analytics bereits heute diese Probleme während der Arbeit identifizieren und reduzieren kann, dann ist das für mich eine gute Sache.

Was sind die Nachteile?

Als großer Fan der Terminator Reihe teile ich aber auch Sorgen, dass die Erreichung einer Superintelligenz, die schlauer als die des Menschen sein wird, auch Gefahren birgt. Aber neben der Einbeziehung neuer Technologien ist ein weiterer Schlüssel für eine erfolgreiche Zukunft der Menschheit, flexibel und aufgeschlossen zu sein sowie schnell bei der Anpassung an neue Verfahren.

Fazit:

In diesem Sinne sollten wir keine Angst vor dem „Neuen“ haben, sondern es aktiv angehen, um es mitgestalten zu können. Ein erster Schritt kann die Analyse ihrer bereits ohnehin entstandenen Arbeits- und Aktivitätsdaten mit Workplace Analytics sein.

Microsoft hat viele Erkenntnisse zum Arbeitsleben gesammelt und diese können nun von jedem Unternehmen in Office 365 genutzt werden. In dieser #AnalyticsAdvent Serie werde ich daher zeigen, welche Stärken die Informationen mit Workplace Analytics haben, teile Fakten und Erkenntnisse, die zum Nachdenken anregen werden und erkläre, wie Workplace Analytics genutzt werden kann. Ich freue mich auf diese neue Advent-Serie und wie immer über euer Feedback.

  1. Advent: Wie maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz Vorteile für Arbeitgeber und Arbeitnehmer schaffen
  2. Advent: Was ist Workplace Analytics und wie sicher sind die Daten
  3. Advent: Welche Informationen liefert Workplace Analytics
  4. Advent: Change Management mit Workplace Analytics und MyAnalytics – Better Together

Weiterführende Links:

Robert Mulsow

Rob hinterfragt kontinuierlich den Status quo! Er ist ein Digitaler Transformator, Microsoft MVP und Gründer des Unternehmens SkillBridge. Alle drei Rollen konzentrieren sich darauf, den Geschäftserfolg durch moderne Kooperationslösungen und neue Arbeitsweisen voranzutreiben. Als zertifizierter Trainer und MCSA für Office 365 unterstützt er Unternehmen ihre Geschäftsprozesse auf moderne Arbeitsplatzlösungen umzustellen und macht sie erfolgreicher bei der Transformation ihres Geschäftsmodells, fördert die Benutzerakzeptanz und erhöht den Schutz der Informationen. Mit seiner Erfahrung als Premier Field Engineer bei Microsoft hilft er großen Unternehmen bei ihren komplizierten SharePoint-Herausforderungen und zugehörigen Microsoft Technologien. Fragen Sie mich etwas zu (Cloud) Backup & Disaster Recovery, Information Governance, Teams Adoption Strategien sowie Compliance Themen.

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3 Antworten

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