Die Daten sind da: 2024 ist das Jahr, in dem KI am Arbeitsplatz Realität wird. Der Einsatz von generativer KI hat sich in den letzten sechs Monaten fast verdoppelt, wobei 75 % der globalen Wissensarbeiter sie nutzen. Und die Mitarbeiter, die mit dem Tempo und der Menge der Arbeit kämpfen, bringen ihre eigene KI zur Arbeit. Während Führungskräfte zustimmen, dass KI ein geschäftliches Muss ist, glauben viele, dass ihrer Organisation ein Plan und eine Vision fehlen, um von individueller Wirkung zu einer Anwendung der KI zu kommen, die die Gewinnmargen antreibt. Der Druck, sofortigen ROI zu zeigen, macht Führungskräfte untätig, selbst angesichts der Unvermeidlichkeit von KI.
Wir sind beim schwierigen Teil jeder technologischen Störung angelangt: dem Übergang von der Experimentierphase zur Geschäftstransformation. Wie wir bereits bei der Einführung des Internets oder des PCs gesehen haben, kommt die Geschäftstransformation mit einer breiten Akzeptanz. Organisationen, die KI einsetzen, um Wachstum zu fördern, Kosten zu verwalten und Kunden einen grösseren Wert zu bieten, werden sich durchsetzen.
Gleichzeitig steht der Arbeitsmarkt vor einer erneuten Veränderung – mit KI als Hauptakteur. Trotz der Angst vor Arbeitsplatzverlusten berichten Führungskräfte von einem Talentmangel für Schlüsselpositionen. Und da immer mehr Mitarbeiter einen Karrierewechsel ins Auge fassen, sagen Manager, dass KI-Kompetenz Erfahrung ebenbürtig sein könnte. Für viele Mitarbeiter wird KI die Messlatte höher legen, aber die Karrieregrenzen sprengen.
Um Führungskräften und Organisationen zu helfen, die KI-Trägheit zu überwinden, haben Microsoft und LinkedIn untersucht, wie KI die Arbeit und den Arbeitsmarkt im Allgemeinen verändern wird, indem sie 31.000 Menschen in 31 Ländern befragten, Arbeits- und Einstellungstrends von LinkedIn identifizierten und Billionen von Produktivitätssignalen von Microsoft 365 sowie Forschungen mit Fortune-500-Kunden analysierten. Die Daten weisen auf Erkenntnisse hin, die jede Führungskraft und jeder Fachmann wissen muss – und Massnahmen, die sie ergreifen können – wenn es um die Auswirkungen von KI auf die Arbeit geht.
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