Im ersten Teil unserer Blogserie „Wie KI den Bereich Learning & Development verändert“ haben wir bereits die aufregenden Chancen und Möglichkeiten erkundet, die Künstliche Intelligenz (KI) im Bereich Learning & Development (L&D) bietet. In diesem Beitrag richten wir unseren Blick auf die andere Seite der Medaille und betrachten die Herausforderungen und Risiken, die mit der Integration von KI in den L&D-Bereich einhergehen.
KI generell hat ein enormes, unterstützendes Potenzial. Sei es bei der Erstellung von Content in Form von Bildern, Videos, Sprachaufnahmen und Texten oder im Bereich der Automatisierung. Ebenso kann KI einem als Coach unterstützend zur Seite stehen, beispielsweise bei der Personalisierung von Lerninhalten. Aber was für einen Impact hat das auf die gesamte Lern- und Entwicklungsthematik? Man spricht davon, dass durch KI circa ein Viertel aller Jobs automatisiert werden können. Werden nun all unsere Berufe (im Bereich L&D) durch KI ersetzt? Das definitiv nicht, doch stehen wir vor großen Herausforderungen: Wie gestalten wir diese neue Form der Zusammenarbeit mit der KI so, damit alle davon profitieren können?
Im ersten Teil dieser Blog-Serie haben wir beleuchtet, wie genau Künstliche Intelligenz im Bereich KI unterstützen kann. Doch diese positiven Aspekte bringen auch einige Herausforderungen mit sich, die wir hier anhand eines konkreten Beispiels genauer betrachten möchten: Stellen Sie sich vor, dass in Ihrem Unternehmen ein neues IT-System eingeführt wird. Um Ihre Mitarbeitenden Schritt für Schritt darauf vorzubereiten, erstellen Sie dazu eine Lernreise, bei der Sie sich stark durch KI unterstützen lassen.
Herausforderungen beim Einsatz von KI anhand eines Praxisbeispiels
Die erste Phase der Lernreise zum neuen IT-System soll für alle Mitarbeitende personalisierte Inhalte zur Verfügung stellen, damit sich jede:r individuell basierend auf den eigenen Vorkenntnissen mit dem neuen IT-System auseinandersetzten kann. Um diese Personalisierung durch KI zu ermöglichen, wird eine große Datenmenge aller Mitarbeitenden benötigt, z.B. zu deren Bildungs- und Karriereweg und zu ihrem bisherigen Lernverhalten. Dies kann im Hinblick auf Datenschutz und Ethik Herausforderungen mit sich bringen. Denn wenn Sie unabgestimmt mit Ihren Mitarbeitenden Daten zu deren Person und Lernverhalten sammeln und analysieren, können Sie schnell in eine Datenschutzproblematik geraten. Daher empfehlen wir dies mit Ihren Mitarbeitenden klar abzustimmen und den Schutz sensibler Daten zu gewährleisten, um Vertrauen in KI unterstützte Lernreisen zu fördern.
Des Weiteren dürfen wir nicht übersehen, dass Algorithmen auch Vorurteile aufnehmen können, die möglicherweise in den Trainingsdaten enthalten sind. Diese Voreingenommenheit kann zu ungleichen Lernmöglichkeiten führen und die Chancengleichheit beeinträchtigen. Wenn beispielsweise die Daten, auf denen Ihre Lernreise zur Einführung des neuen IT-Systems aufbaut, historisch bedingt Geschlechterstereotypen im Bereich IT widerspiegeln, könnten die Lernempfehlungen für Ihre weiblichen und männlichen Mitarbeitenden unterschiedlich ausfallen – allein basierend auf dem unterschiedlichen Geschlecht. Dies sollten Sie selbstverständlich vermeiden und eine konsequente Überwachung und Anpassung von KI-Algorithmen sicherstellen. Es ist wichtig, solche Vorurteile zu minimieren, damit Sie stets eine Lernlandschaft aufrechterhalten, die fair und inklusive für alle bleibt.
Beim Einsatz von KI-gestützten Selbstlernphasen ist es wichtig, sicherzustellen, dass die Integration von Mensch und Technologie ausgewogen bleibt. Denn in der übermäßigen Abhängigkeit von Technologie besteht die Gefahr, die menschliche Interaktion und persönliche Betreuung zu vernachlässigen. Wenn L&D-Prozesse stark auf automatisierte KI-Algorithmen angewiesen sind, kann dies dazu führen, dass die persönliche Note und der zwischenmenschliche Kontakt verloren gehen. Viele Ihrer Mitarbeitenden werden es sicherlich schätzen, wenn sie während der Lernreise zur Einführung des neuen IT-Systems weiterhin persönliche Interaktionen erleben dürfen. Sei es durch den persönlichen Bezug zu Trainierenden oder den direkten Austausch von Ideen zwischen Lernenden. In diesem Zusammenhang empfehlen wir kollaborative Lernformate, denn sie können die Selbstlernphase gut ergänzen und erweitern. So stellen Sie sicher, dass Ihre Mitarbeitenden wichtige soziale Fähigkeiten nicht verlieren, sondern sich gegenseitig unterstützen können. Insgesamt ist eine ausgewogene Nutzung von KI und menschlicher Expertise und Interaktion der Schlüssel zum Erfolg.
Darüber hinaus sollten Sie sich bewusstwerden, dass sowohl die Einführung eines neuen IT-Systems als auch der Einsatz von KI-gestützten Lernreisen eine massive Veränderung für viele Ihre Mitarbeitenden bedeutet. Dies kann vor allem für Personen, die widerstandsfähig gegenüber Veränderungen sind, eine Herausforderung darstellen. Daher benötigen Sie eine sorgfältige Kommunikation und eine effektive und , um alle richtig abzuholen und in den Veränderungsprozess mit einzubeziehen.
Abschließend ist es wichtig zu betonen, dass die positive Gestaltung der Zukunft von Learning & Development durch Künstliche Intelligenz eine ausgewogene Berücksichtigung von Chancen und Herausforderungen erfordert. Nur durch bewusste Planung, Überwachung und kontinuierliche Anpassung können die Potenziale von KI im Bereich der betrieblichen Weiterbildung voll ausgeschöpft und deren Risiken minimiert werden.
Wir unterstützen sie gerne beim effizienten Einsatz von KI im Arbeitsumfeld und bei Ihrer individuellen digitalen Transformation des Lernens! Kommen Sie gerne auf uns zu!
Zum Digital Learning Consulting
Quellen:
- Beck, S. (2020). Künstliche Intelligenz – ethische und rechtliche Herausforderungen. Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH. https://doi.org/10.1007/978-3-658-23715-8_29-1 [abgerufen am 17.11.2023].
- Foelsing, J. & Schmitz, A. (2021). New Work braucht New Learning – Eine Perspektivreise durch die Transformation unserer Organisations- und Lernwelten. Springer Gabler, Wiesbaden, https://doi.org/10.1007/978-3-658-32758-3 [abgerufen am 17.11.2023].
- Hatzius, J., Briggs, J., Kodnani, D. & Pierdomenico, G. (2023). The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth. Global Economics Analyst, Goldman Sachs. https://www.key4biz.it/wp-content/uploads/2023/03/Global-Economics-Analyst_-The-Potentially-Large-Effects-of-Artificial-Intelligence-on-Economic-Growth-Briggs_Kodnani.pdf [abgerufen am 17.11.2023].
- Jones, J. (27.05.2023). AI could automate 300 million jobs. Here’s which are most (and least) at risk. https://www.zdnet.com/article/ai-could-automate-25-of-all-jobs-heres-which-are-most-and-least-at-risk/ [abgerufen am 17.11.2023].
- mdr WISSEN (02.05.2023). Ist die Künstliche Intelligenz empathischer als der Arzt? https://www.mdr.de/wissen/kuenstliche-intelligenz-ki-chatgpt-arzt-empathie-100.html [abgerufen am 17.11.2023].
- Ninaus, M. & Sailer, M. (09.08.2022). Zwischen Mensch und Maschine: Künstliche Intelligenz zur Förderung von Lernprozessen. https://doi.org/10.1024/2235-0977/a000386 [abgerufen am 17.11.2023].
powered by Borlabs Cookie