10 wichtige Dinge, die Sie bei der Implementierung von Data & AI Literacy beachten sollten

"Es geht darum, die Menschen zu unterstützen, aber auch zu schützen."

Dieses kurze, aber aussagekräftige Zitat bringt auf den Punkt, warum Daten- und KI-Kompetenz für Unternehmen und Mitarbeiter gleichermaßen wichtiger denn je ist. In einem kürzlich abgehaltenen Webinar haben Nina Stefels (Data&AI Strategy Consultant) und Rozaliya Khafizova (Data&AI Literacy Program Manager) den Lärm um zwei der wichtigsten Themen für moderne Unternehmen durchbrochen: Data Literacy und AI Literacy. Wir haben die Schlagworte hinter uns gelassen, um die realen Herausforderungen, Strategien und kulturellen Veränderungen zu erörtern, die erforderlich sind, um eine wirklich daten- und KI-fähige Belegschaft aufzubauen.

Wenn Sie sich von dem rasanten Tempo der Veränderungen überfordert fühlen oder nicht wissen, wo Sie anfangen sollen, finden Sie hier zehn wichtige Erkenntnisse aus unserem Gespräch, die Ihnen helfen werden, Ihre Reise zu beginnen oder zu begleiten.

1. Datenkompetenz ist die Grundlage für KI-Kenntnisse

Niemand kann rennen, bevor er gehen kann. Bevor ein Unternehmen hoffen kann, die Möglichkeiten der KI zu nutzen, muss es zunächst über Datenkompetenz verfügen. Datenkompetenz ist die Fähigkeit, Daten zu lesen, zu verstehen, zu analysieren und mit ihnen zu arbeiten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. KI-Kompetenz baut auf dieser Grundlage auf. Es geht darum, die grundlegenden Begriffe zu verstehen, was KI ist und wie sie funktioniert, z. B. den Unterschied zum "maschinellen Lernen" zu erkennen, zu wissen, wo sie eingesetzt werden kann, und - was für ein Unternehmen am wichtigsten ist - fundierte Entscheidungen über ihre Ergebnisse zu treffen. Datenkompetenz ist wie die Grammatik und das Vokabular, die Bausteine, auf denen KI-Kenntnisse aufbauen können, um eine überzeugende Geschichte zu schreiben.

2. Die Führung muss mit gutem Beispiel vorangehen

Eine Initiative zur Datenkompetenz wird ohne sichtbare Unterstützung durch die Führungsebene nur schwer an Fahrt gewinnen. Was aber, wenn die Führungskräfte selbst kein Vertrauen haben? Der Schlüssel dazu ist Transparenz. Die Führungskräfte sollten den ersten Schritt machen und ihre eigene Verletzlichkeit zeigen, indem sie ihre Experimente, ihre "Versuche" und sogar ihre Misserfolge mitteilen. Indem sie offen über ihre eigene Lernreise sprechen, können sie Unsicherheit normalisieren und ihre Teams dazu inspirieren, ihnen zu folgen. Bei der Führung geht es darum, den Weg zu zeigen und nicht nur darauf zu hoffen, dass andere die Initiative ergreifen.

3. Beginnen Sie mit den Menschen, hören Sie nicht bei der Technologie auf

Für Unternehmen ist es verlockend, sofort die neuesten KI-Tools und -Plattformen anzuschaffen. Dies ist jedoch ein klassischer Fall von "das Pferd beim Schwanz aufzäumen". Ohne das richtige Maß an Wissen ist das Risiko, dass diese teuren und komplexen Tools nicht richtig eingesetzt werden, ziemlich hoch. Der Schwerpunkt muss immer bei den Menschen liegen: Sie müssen verstehen, wo KI für sie und ihre Aufgaben von Nutzen sein kann. Nur dann ist es möglich, die richtigen Tools zur Unterstützung dieser Vision auszuwählen. Ein technologischer Vorstoß ohne eine Strategie für die Mitarbeiter wird die bestehenden operativen Schwächen nur noch verstärken.

4. Überbrücken Sie die Kluft zwischen technischen und geschäftlichen Teams

Ein häufiger Schmerzpunkt ist die Trennung zwischen technischen Teams (wie F&E und Data Science) und der geschäftlichen Seite eines Unternehmens. Es ist zwar leicht, an eine Kommunikationsstörung zu denken, aber das Problem geht darüber hinaus, nämlich in den Bereich der Zusammenarbeit und der Eigenverantwortung. Die Geschäftsteams müssen verstehen, wie sie ihre Bedürfnisse in technische Anforderungen umsetzen können, während die technischen Teams den realen Wert und den Kontext der von ihnen entwickelten Lösungen verstehen müssen. Alphabetisierungsprogramme sollten diese Zweibahnstraße fördern und eine gemeinsame Sprache und ein Gefühl der gemeinsamen Verantwortung für KI-Initiativen schaffen.

5. Schaffen Sie einen sicheren Raum für Experimente und Fehler

Die rasante Entwicklung der KI kann sich oft überwältigend anfühlen, da die Tools schnell veraltet sind, was zu Unsicherheit und mangelndem Vertrauen bei den Mitarbeitern führt. Um dies zu bekämpfen, müssen Unternehmen eine Wachstumsmentalität und eine Lernkultur fördern. Diese sollten sich nicht wie leere Firmenworte anfühlen, sondern stattdessen auf eine vertrauensvolle Umgebung verweisen, in der sich jeder sicher fühlen sollte, zu experimentieren, jede "dumme" Frage zu stellen und, was am wichtigsten ist, ohne Angst Fehler zu machen. Wenn Misserfolge als Lernchance begriffen werden und das Gelernte in Feedback-Schleifen weitergegeben wird, sind die Mitarbeiter eher bereit, sich auf neue Tools einzulassen und die Kompetenz aufzubauen, die zu Vertrauen führt.

6. KI ist eine Reise für jeden, aber nicht für jeden die gleiche Reise

Daten- und KI-Kenntnisse werden auf jeder Ebene eines Unternehmens benötigt, aber die erforderlichen Kenntnisse variieren drastisch je nach Funktion. Eine Größe passt nicht für alle. Sie müssen verschiedene Persona-Gruppen innerhalb Ihrer Organisation identifizieren:

Maßgeschneiderte Lernreisen für diese verschiedenen Personengruppen sind weitaus effektiver als ein allgemeines Training, das für alle gleich ist.

7. Bleiben Sie nicht bei der Ausbildung stehen, ändern Sie das Verhalten und die Kultur

Schulungen sind zwar ein wesentlicher Bestandteil eines jeden Alphabetisierungsprogramms, aber sie sind nicht das Programm selbst. Bei echter Alphabetisierung geht es darum, das Verhalten zu ändern und Daten und KI in Ihre Arbeitsweise einzubetten. Dazu gehören die Schaffung neuer Prozesse, die Definition von Qualifikationsanforderungen auf der Grundlage von Risikostufen und die Gewährleistung eines reibungslosen Übergangs von der Entwicklung zur Nutzung. Letztendlich geht es darum, die Unternehmenskultur in Richtung einer neugierigen, kritischen und datengesteuerten Kultur zu verändern.

8. Kommunikation ist immer eine Zweibahnstraße

Die Einführung einer Alphabetisierungsinitiative erfordert eine klare Kommunikationsstrategie. Diese ist sowohl von oben nach unten als auch von unten nach oben gerichtet. Die Kommunikation von oben nach unten stellt sicher, dass jeder das "Warum", die klare Daten- und KI-Strategie, die erwarteten Veränderungen und die Vision für die Zukunft versteht. Die Einbeziehung von unten nach oben ist ebenso wichtig. Indem Sie um Beiträge bitten, Feedback einholen und ein Netzwerk von Botschaftern und frühen Anwendern in verschiedenen Teams aufbauen, schaffen Sie Eigenverantwortung und stellen sicher, dass die Initiative mit den tatsächlichen Bedürfnissen der Menschen verbunden ist.

9. Soft Skills sind genauso wichtig wie technische Fähigkeiten

Um Daten- und KI-Kenntnisse zu erlangen, muss man nicht nur Code lernen oder eine neue Plattform beherrschen. Soft Skills sind die geheime Soße. Kritisches Denken ist das A und O. Es ermöglicht den Mitarbeitern, menschliches Urteilsvermögen auf KI-Ergebnisse anzuwenden und der "Mensch im Kreis" zu bleiben. Neugier treibt die Menschen dazu an, die richtigen Fragen an die Daten zu stellen. Kreativität ist erforderlich, um neue Anwendungsfälle zu erdenken und echte Auswirkungen zu erzielen. Und Storytelling und Kommunikation sind entscheidend, um Erkenntnisse in die Tat umzusetzen.

10. Messen Sie, worauf es ankommt: Verhalten, nicht nur Abschluss

Sind Sie unsicher, ob Ihr KI-Programm trotz aller Bemühungen funktioniert? Es ist zwar einfach, die Anzahl der absolvierten Schulungen zu messen, aber das ist kaum mehr als eine Eitelkeitsmetrik. Wahrer Erfolg wird an einer Veränderung des Verhaltens gemessen. Stellen die Teams bessere Fragen? Stellen sie die Ergebnisse von KI-Modellen in Frage? Werden mehr KI-Experimente in die Produktion überführt? Achten Sie auf qualitative Veränderungen in der Arbeitsweise der Mitarbeiter. Quantitative Messgrößen wie Effizienzsteigerungen sind zwar wertvoll, aber der Kern der Kompetenzmessung liegt in der Beobachtung und Förderung eines echten Wandels hin zu einer stärker datengesteuerten und kritisch engagierten Belegschaft.

Data & AI Literacy ist natürlich eine technische Reise, aber eine, die nicht getan werden kann, ohne zuerst die Menschen zu ermutigen, Rollen zu definieren und sicherzustellen, dass alle Fragen gestellt und die richtigen Antworten gegeben wurden.