Mitarbeiterbeobachtung zur Bestimmung des wahren Werts von KI
Ein neuer Ansatz zur Bewertung von KI-Investitionen betont die Beobachtung von Arbeitsabläufen der Mitarbeiter. Der wahre Wert von KI wird anhand von Geschäftsergebnissen gemessen, nicht nur anhand der Einführung von Technologien.
Ein neuer Ansatz zur Bewertung von KI-Investitionen schlägt vor, sich darauf zu konzentrieren, wie künstliche Intelligenz die täglichen Arbeitsabläufe von Mitarbeitern beeinflusst. Anstatt sich ausschließlich auf die Implementierungsraten oder die technische Leistung von KI-Systemen zu konzentrieren, rät die vorgeschlagene Methode dazu, die Mitarbeiter zu beobachten, die mit der Technologie interagieren.
Diese Strategie basiert auf der Idee, dass die zusätzlichen Klicks, Umwege und Verlangsamungen, die von Mitarbeitern erfahren werden, die genauen Bereiche aufzeigen können, in denen KI greifbare Vorteile bringen kann. Zum Beispiel stellte die Führung eines globalen Einzelhändlers zunächst einen Erfolg mit seiner KI-gesteuerten Empfehlungsmaschine für den Kundenservice fest, da sich die Reaktionszeiten verbesserten und die Empfehlungen genauer wurden. Eine genauere Beobachtung ergab jedoch, dass die Mitarbeiter das System ineffizient nutzten, was darauf hindeutete, dass es ihre Bedürfnisse nicht vollständig erfüllte.
Die Methode betont, dass der wahre Geschäftswert von KI anhand verbesserter Geschäftsergebnisse gemessen werden sollte und nicht nur anhand von Einführungszahlen oder Aktivitätsdashboards. Ein KI-System kann technisch korrekt sein, aber wenn es nicht dazu beiträgt, wesentliche Geschäftsziele zu erreichen, oder wenn Mitarbeiter ihre Arbeitsmethoden erheblich anpassen müssen, um es zu nutzen, kann sein tatsächlicher Wert in Frage gestellt werden.
Der vorgeschlagene "Ein-Stunden-Test" zielt darauf ab, Unternehmen eine schnelle und praktische Möglichkeit zu bieten, die potenzielle Rendite von KI-Investitionen zu bewerten, bevor erhebliche Kapitalmittel aufgewendet werden. Er fordert Unternehmen auf, die Erfahrungen der Mitarbeiter, die mit KI-Systemen arbeiten, direkt zu beobachten. Diese beobachtungsbasierte Bewertung kann helfen, KI-Ressourcen effektiver auszurichten und sicherzustellen, dass die Technologie Geschäftsziele wirklich unterstützt und verbessert.