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Rückblick: Generative KI in Unternehmen und Verwaltung am 21.11.2024

KI-Reise bei der LEG Immobilien Gruppe über Flughafen und Düsseldorf Congress. Oder: Rückblick zur Veranstaltung „Generative KI in Unternehmen und Verwaltung“ im Rahmen der Reihe Navigator #smartlab am 21. November 2024.

Jeder redet über Künstliche Intelligenz, viele nutzen die Chatbots, doch noch zu wenige in Deutschland setzen Projekte um, die auch einen spürbaren Mehrwert für Kunden, Mitarbeiter und Bürger bringen. Daher ist das persönliche Erleben von spannenden Anwendungsfällen der KI in Organisationen und der Austausch mit Gleichgesinnten so wichtig!

Die Düsseldorf Congress GmbH tut hier Gutes und organisiert unter der Leitung von Annette Walz seit einigen Jahren regelmäßige Events mit smarten Speakern an tollen Locations – wie ich aus eigener Erfahrung weiß und sehr schätze (siehe z.B. diesen Rückblick).

Letzte Woche am 21.11.2024, ein Donnerstag, trafen sich rund 50 Personen in der „Markthalle“ der LEG WOHNEN NRW am Flughafen Düsseldorf (interner Name für deren Events dort: „Lunch & Learn“).

Generative KI in Unternehmen und Verwaltung – so hieß die Überschrift des Abends aus der Reihe Navigator #smartlab , der den Teilnehmern drei verschiedene Impulse nach einer herzlichen Begrüßung durch Annette und Matthias B. als Vertreter des Gastgebers lieferte (und der laut eigener Aussage meinte, dass er kein Roboter sei! Wie ich anschließend beim Genuss des Fingerfoods auch beobachten konnte. ;-)).

Generative KI im Unternehmen – aber wie kombiniert man neue Technologie mit einer gewachsenen IT-Infrastruktur?

Bastian Maiworm startete mit der Frage, wie die RAG AG (Stichwort: Steinkohle-Altlasten) 2020 ihr internes, verstreutes und unzugängliches Wissen digital und schnell ihren Mitarbeitern verfügbar machen kann. Die Lösung des Teams um den Redner und des hierzu neu gegründeten Unternehmens mit der Marke amberSearch: Eine interne Suchmaschine wie Google.

Bastian Maiworm von amberSearch | Foto: Stefan Klemens

Seitdem nutzen über 100 Kunden die Lösung für schwer zugängliches Wissen, um die Zeit für das Suchen z.B. von Vorlagen und Dokumenten („Eh-da“ Kosten) drastisch zu reduzieren. Wie immer bei Mensch und Technik: Die Passung beachten!

Klar: Ihre Software nutzt auch Künstliche Intelligenz und wir erfuhren auch, wohin die Reise laut Bastian [Stefan Klemens: und nach Microsofts Boss Satya Nadella nach einem Zeitungsbericht zu deren Entwicklerkonferenz Ignite 2024] in einigen Jahren geht: Zu intelligenten Agenten, die nicht nur reaktiv auf unsere Befehle warten, sondern aktiv und selbständig auf Basis weniger Stichworte beispielsweise Abläufe planen, Vorschläge machen und Verträge schließen (Beispiel: Reisebuchung).

Die Key Takeaways von Bastian Maiworm aus zahlreichen Projekten: Keine Shortcuts; Frühzeitig Ressourcen einplanen; Gemeinsam die Ziele erreichen. Der Mitgründer des Aachener Unternehmens klärte anschließend noch einige Fragen, dessen Detailtiefe von hoher Sachkenntnis der Steller zeugten – und uns z.B. zu einer prägnanten dimensionalen Erklärung des Suchmaschinenindexes als Antwort führte.

E-Government: Der Schlüssel zu einem effizienten Staat

Digitale Verwaltung?! Hier berichtete uns Dana Khosravi von publicplan, was aktuell bei ihren Projekten zu E-Government zwischen Wunsch und Wirklichkeit passiert. Ihre These: Ein effizienter Staat ist notwendig, sonst verlieren Bürger das Vertrauen – eine Gefahr für unsere Demokratie.

Gerade die Vielzahl von Akteuren der Verwaltung in Bund, Ländern und Kommunen plus zahlreichen Institutionen sei ein dickes digitales Brett, das zum Beispiel die Umsetzung des Online-Zugangs-Gesetzes (OZG) und dessen geplante zeitliche Zielsetzung erschwere. Auch sei Deutschland in einer Reihe von digitalen Rangplätzen der Verwaltung in Europa eher im unteren Bereich.

Dana Khosravi von publicplan | Foto: Stefan Klemens

Doch es gibt natürlich auch positive Entwicklungen, wie Dana anhand von drei Praxisbeispielen zeigte (und trotz mancher Probleme auch jeder sicher selbst kennt): WSP.NRW zur Unternehmensgründungen (denn Unternehmen sind die „Poweruser“ der Verwaltung!), das generative KI-Tool „F13“ für Mitarbeiter (u.a. durch Aleph Alpha entwickelt) und „Parla“ für Bürger zur Suche nach politischen Dokumenten und Antworten zur Politik. Mit sieben Schussfolgerungen und der Beantwortung einiger Fragen schloss ihr Beitrag.

In 7 Schritten zur KI-Compliance

Wie Unternehmen zur KI-Compliance (vereinfacht: Einhaltung von Gesetzen und Regeln zur Künstlichen Intelligenz) kommen, brachte uns Kira Uebachs-Lohn von EY Deutschland mit: In sieben Schritten, basierend auf einem allgemeinen Compliance-Modell. Die gebürtige Kölnerin starte mit der provokativen Frage „KI-Einsatz im Unternehmen verbieten?“ und den Gefahren der ungeregelten Nutzung von Algorithmen.

Kira Uebachs-Lohn von EY Deutschland | Foto: Stefan Klemens

Kira ging kurz bei der Erläuterung von drei dieser Schritte auf den AI Act der Europäischen Union ein (genauer: Verordnung über Künstliche Intelligenz), und sie griff u.a. dessen vierfache Risikoeinstufungen von KI-Systemen (inakzeptables bis kein Risiko) heraus – sowie Ergebnisse des EY Global Integrity Reports 2024 hierzu.*

Zum Beispiel wird bei der Risikoeinstufung die Prüfung der Kreditwürdigkeit oder – Achtung HR-Leute! – Recruiting-Software mit KI-Systemen von der KI-Verordnung als hohes Risiko eingestuft – und unterliegt daher den strengsten Vorschriften. Eine interessante Zahl aus dem EY-Bericht: 29% der rund 5.500 Befragten gaben als größte Herausforderung an, keine Inhouse Expertise für Künstliche Intelligenz zu haben!

*Anmerkung von Stefan Klemens zum EY Global Integrity Report 2024:

Siehe zu Ergebnissen und zur Diagnostik von Integrität in der Arbeit als psychologisches Merkmal und zu kontraproduktivem Verhalten z.B. diesen Artikel. Da unternehmensschädigendes Verhalten besonders schwer bei Führungskräften wiegt, vgl. hierzu auch die Psychologie zur Dunkle Triade der Persönlichkeit sowie diesen Artikel zu Narzissmus und destruktive Führung.

Zudem gibt es zur Integritätsmessung von Personen – ähnlich wie beim Leadership Assessment von Schorberg Analytics – einen neuen und anhand psychometrischer Gütekriterien (siehe hierzu auch die DIN 33430) überprüften Situational Judgment Test mit der Kurzbezeichnung INWORK von Hogrefe, dem Fachverlag für Psychologie in Deutschland.

Networking, Drinks und Snacks

Danach ging es bei guten Gesprächen mit leckeren Snacks und erfrischenden Getränken noch mehr als eine Stunde weiter. Dabei zeigte sich u.a. für mich wieder, wie vielfältig die beruflichen Hintergründe der KI-Anwender und KI-Interessierten sind – kein Wunder, denn welcher Beruf, welche Branche und welches Unternehmen kommt ohne diese Tools heute oder in naher Zukunft noch aus?

Vielen Dank an alle Beteiligten für die Organisation, Gastfreundschaft, Impulsvorträge und Gespräche! Wieder ein Abend, der Lust auf die kommenden Events der Düsseldorfer KI-Szene macht!

Mein Fazit

Ein gelungener Tag ging zu Ende mit neuen Impulsen für meine weitere digitale und KI-unterstützte Reise im Human Resource Management bei Schorberg Analytics: Mit Fokus auf HR Daten, People Analytics und digitalem Assessment menschlicher (!) Kompetenzen. Wie aktuell zum Beispiel der Workshop zum Leadership Assessment auf Basis eines online-basierten Situational Judgment Tests.

Wie sieht Deine KI-Reise aus? Wie unterstützen digitale Tools, Chatbots und Algorithmen Dein Unternehmen und Deine Arbeit? Wie sieht es im HRM bei Euch hierzu aus? Ich freue mich auf Deine Rückmeldung!

Herzliche Grüße, Stefan Klemens

PS: Interessiert an einem Austausch mit mir über HR Tech, People Analytics, Online-Assessment oder Künstlich Intelligenz im Human Resource Management? Dann schreibe mir eine Nachricht per E-Mail oder LinkedIn, um ein Video-Telefonat zu vereinbaren – Oder klassisch: Telefonieren.

Und: Dir gefallen meine Arbeit und die Inhalte, die ich regelmäßig teile? Dann freue ich mich über eine Vernetzung, einen Like oder einen Kommentar auf LinkedIn. Dankeschön! 🙂 🙋‍♂️🌳

Hinweis: Dies ist eine erweiterte und korrigierte Version vom 26.11.2024 des Newsblog-Artikels.

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Buch

Neu: Künstliche Intelligenz und Data Science in Theorie und Praxis

Lieber Gast,

Künstliche Intelligenz (KI) ist das Megathema seit Anfang 2023 – doch für Unternehmen ohne Data Science vielleicht ein Rechner ohne Strom! Gerne weise ich daher heute in meinem Newsblog auf ein neues Buch zu Data Science und KI hin, das am 20. Juni 2023 (bzw. einen Tag vorher als eBook) im Verlag Springer Spektrum erschien und folgenden Titel trägt:

»Künstliche Intelligenz und Data Science in Theorie und Praxis: Von Algorithmen und Methoden zur praktischen Umsetzung in Unternehmen«

Bevor ich jedoch auf das Buch der Herausgeber Andreas Gillhuber, Göran Kauermann und Wolfgang Hauner eingehe, möchte ich die Frage beantworten, was Data Science ist. Und am Ende, nach meinem Fazit zu dieser Buchvorstellung, finden sie noch mehr als 10 Quellen und weitere Literaturangaben zu Data Science, Künstlicher Intelligenz und Python als wichtige Programmiersprache.

Was ist Data Science?

Data Science, Datenwissenschaft, ist das anwendungsorientiert Fachgebiet, welches aus großen Datenmengen aus einem bestimmten Bereich Wissen filtern (Extraktion) und dieses Wissen in nützliche Handlungen für das Business zu transferiert.

Häufige Ziele sind, relevante Muster in Daten zu erkennen, die Schlussfolgerungen daraus zu ziehen und / oder Entwicklungen von Faktoren (Variablen) zu modellieren und zu prognostizieren. Dabei ist die Visualisierung von Daten und Ergebnissen sowohl für deren Verständnis als auch für die Kommunikation mit Dritten essentiell.

Eine Definition liefert Herter (2022, S. 26):

»Data Science ist ein interdisziplinäres Wissenschaftsfeld, das sich mit der exakten digitalen Erfassung, Analyse und Visualisierung vergangener, aktueller sowie zukünftiger Phänomene unserer realen Welt beschäftigt, um
datengetrieben den Prozess der Wissensgenerierung als bestmögliche Entscheidungsbasis für menschliches Handeln zu optimieren.«

Zur Datenanalyse nutzt das Gebiet vor allem multivariate Methoden der Statistik sowie des Maschinellen Lernens – wobei sich diese Bereiche nicht klar abgrenzen lassen, denn die Regressionsanalyse, die Faktorenanalyse oder die Clusteranalyse sind bekannte und klassische Verfahren der Statistik, während Algorithmen (mathematische Formeln, Rechenregeln), wie k-Nearest Neighbor, Support Vector Machines (SVM), Random Forest oder auch die künstlichen Neuronale Netze (KNN) ihren Ursprung eher in der Forschung zur Künstlichen Intelligenz haben.

Zudem gibt es mit den Verfahren der künstliche neuronalen Netze (KNN) bzw. des Deep Learning einen Bereich, der nicht zur klassischen Statistik gehört, sondern aus der KI-Forschung stammt – und dessen Ergebnisse wie Text- und Bildgeneratoren (z.B. ChatGPT und Midjourney) das Bild von Künstlicher Intelligenz in der Öffentlichkeit dominieren (sog. Generative Modelle).

An der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz und von Deep Learnings waren neben Informatikern übrigens auch weitere Disziplinen wie Neuro- und Kognitive Psychologie oder Linguistik beteiligt und einige ihrer Pioniere wie Geoffrey Hinton haben Abschlüsse in mehreren Fächern.

Wer sich also mit Künstlicher Intelligenz tiefer beschäftigen und dessen Grundlagen verstehen möchte, sollte hierzu ein gutes Buch zu Data Science lesen. Und wer als (HR) Data Scientist bzw. People Analyst arbeitet, sollte stets auf dem aktuellen Stand sein und schauen, was es Neues in diesem Bereich gibt, wie andere an die Sache herangehen und was wir aus deren Erfahrungen und Praxisbeispielen lernen können.