Big Data, Predictive Analytics und Virtual Reality: Top-5 AI-Trends der Arbeitswelt

Wie Artifical Intelligence die Arbeitswelt verändert – 5 Trends

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Ob die Ablösung des Telegraphen durch das Telefon oder der Schreibmaschine durch den Computer: Neue Technologien veränderten Arbeitsplätze und Tätigkeiten in der Vergangenheit maßgeblich. Auch in der Zukunft wird dies so sein. Insbesondere Artificial Intelligence (Kurzform AI; oder zu deutsch künstliche Intelligenz) hält zunehmend Einzug in unser Privat- und Arbeitsleben. 2016 war bereits ein Jahr der künstlichen Intelligenz:

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Selbstfahrende Autos, Chatbots und Internet of Things sind auf dem Vormarsch. Aber mit welchen Auswirkungen auf das Arbeitsleben und die Zusammenarbeit in Unternehmen ist in diesem Zusammenhang zu rechnen? Die folgenden fünf AI-Trends veranschaulichen, was Unternehmen und Mitarbeiter im neuen Jahr erwarten können.

1. Big Data

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Daten sind das Gold des digitalen Zeitalters und für viele Unternehmen von unschätzbarem Wert, auch 2017. Mit der rasanten Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz, die vor allem auf Unmengen von Informationen basiert, wird das Thema Big Data in Zukunft zunehmend wichtiger. Allein bis zum Jahre 2020 wird das digitale Universum auf rund 44 Zettabyte (entspricht: 1.099.511.627.776 Gigabyte) anwachsen. Im kommenden Jahr wird maschinelles Lernen bereits dabei helfen, alle diese Daten besser zu durchkämmen.

Welche Auswirkungen hat das auf Unternehmen und ihre Mitarbeiter? In einigen Fällen wird das maschinelle Lernen nicht nur Inhalte empfehlen, die Unternehmen und Mitarbeiter benötigen, sondern vor allem auch ihre Bedürfnisse voraussehen und Informationen bereitstellen, von denen sie noch nicht wussten, dass sie diese überhaupt brauchen. Big Data und künstliche Intelligenz werden zukünftig den Arbeitsalltag also erleichtern, indem passgenaue Informationen automatisiert bereitgestellt werden.

2. Internet der Dinge

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Aktuell sind mehr Geräte mit dem Internet verbunden, als es Menschen auf dem Planeten gibt. Dies zeigt eindrucksvoll, wie groß das Internet der Dinge bereits ist. Auch an der Arbeitsfront kann es künftig wahre Wunder bewirken. Unternehmen über alle Industrien hinweg werden in Zukunft vermehrt Sensoren nutzen, um Echtzeitdaten zu erheben, die es ihnen ermöglichen, Bedürfnisse ihrer Mitarbeiter und Kunden zu eruieren.

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Dieses Szenario reicht von der verspäteten Kundenlieferung bis hin zur Steuerung der Büroumgebung basierend auf den Einstellungen von Personen und deren persönlichen Algorithmen – und all das ohne menschliches Eingreifen. 2017 wird das Jahr des Internets der Dinge sein, indem das Konzept auch am Arbeitsplatz Einzug erhält und diese Neuerung so intuitiv ist, dass man sie kaum bemerkt.

3. Predictive Analytics

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2017 wird das Jahr sein, in dem Predictive Analytics eine größere Rolle bei der Entscheidungsfindung von Unternehmen spielen wird. Heutzutage sind mehr und mehr Mitarbeiter in nicht alltäglichen Aufgaben involviert, sodass die Zusammenstellung von bestimmten Teams Führungskräften Kopfschmerzen bereitet. Die Netzwerkanalyse von entsprechenden Metadaten kann diesen Prozess vereinfachen, indem sie auf akkurate Art und Weise die richtigen Leute für das richtige Projekt und Team identifiziert – unabhängig von der Abteilung, der Position oder dem Titel.

Eine kürzlich veröffentlichte Studie von McKinsey hat herausgefunden, dass Predictive Analytics den Verkaufsprozess um 30 Prozent verkürzen und die Konversionsrate um bis 10 Prozent steigern kann. Durch die Auswahl von Verstärkern und Treibern über ein Netzwerk hat Predictive Analytics zudem den Vorteil Manager zu entlasten, sodass sie sich auf die wichtigen Dinge wie der Strategie und Innovation neuer Geschäftswerte fokussieren können.

4. Work Graph

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Teambasierte Messaging-Anwendungen haben in 2016 den ein oder anderen zur Weißglut getrieben, da Kommunikationssilos entstanden sind, die eine unternehmensübergreifende Kommunikation erschwerten. 2017 wird es daher darum gehen, den Bereich Social Collaboration zu konsolidieren. Denn die Apps, auf welche Unternehmen sich aktuell verlassen, führen unweigerlich zu einem der größten Probleme, die Unternehmen und Mitarbeiter gegenüberstehen: Fragmentierung.

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Ein Kollaboration-Hub, das all diese separaten Lösungen integriert, löst viele übergeordnete Probleme, welche ESNs, chatbasierte Apps und dokumentzentrierte Angebote einfach nicht lösen können. Weil separate Lösungen zudem ihre eigenen Metadaten generieren, die nur für spezifische Individuen und Teams zugänglich sind, ist ihr Mehrwert limitiert. Ein Kollaboration-Hub sammelt hingegen Informationen über das ganze Unternehmen hinweg, macht sie sichtbar, auffindbar und unvergesslich – heute und zukünftig. Das Unternehmensgedächtnis wird damit gestärkt: So geht mit dem Wechsel der Belegschaft beispielsweise kein Wissen verloren. Ein Grund, warum der sogenannte Work Graph nach 2017 an Bedeutung gewinnen sowie zunehmend mächtiger und intuitiver wird.

5. Interaktivität: Voice-first und Virtual Reality

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2017 ist das Jahr, in dem Voice-first und Virtual Reality (VR) Unternehmen infiltrieren werden. Qualitäts- und Geschwindigkeitssteigerungen der Spracherkennungstechnologie haben bereits dafür gesorgt, dass wir leichter und unkomplizierter Musik abspielen, Pizza bestellen oder die Wettervorhersage anschauen können. Nun werden diese Verbesserungen dafür sorgen, das Email-Postfach zu organisieren, Inhalte zu erstellen und Meetings auf der Arbeit zu optimieren. In puncto VR werden Geräte und Technologie im kommenden Jahr so verbessert, dass große Innovationssprünge zu erwarten sind.

Die Vorstellung, VR für groß angelegte Firmenprozessverbesserungen zu nutzen, wird damit realistischer. So ist beispielsweise denkbar, dass AI die Zusammenlegung von 100 Filialen, drei Firmenbüros und zwei Produktionsanlagen empfiehlt, um so die Effizienz zu steigern. Manager können dann nicht nur auf VR zurückgreifen, um das neue Szenario anzusehen, sondern auch mit den Auswirkungen der Veränderungen auf Kunden, Mitarbeiter und die Lieferkette interagieren, um so fundierte Entscheidungen zu treffen.

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