Fachkräftemangel mit Effizienz ausgleichen – Kleine Teams mit hoher Leistungsstärke dank KI

Interview mit Benjamin Aunkofer, Experte für Data & AI und Gründer von DATANOMIQ.

In Zeiten des Mangels an Fachkräften bei zeitgleich auftretenden Weltkrisen wie Krieg, Klima und Energie, welche Rolle spielt die Digitalisierung dabei, Abhilfe für Unternehmen zu schaffen?

In einer von Krisen geprägten Welt, ist die Fähigkeit, sich schnell anzupassen und zu innovieren, von entscheidender Bedeutung. Die langwierige und teure Suche nach dem richtigen Personal ist da eher nicht immer die erste Lösung. Ich selbst bin Unternehmer und hatte noch vor wenigen Jahren erwartet, mit viel mehr Mitarbeitern arbeiten zu müssen als ich es heute tue, um eine gewisse Leistung auf die Straße bringen zu können. Mittlerweile bin ich sicher, dass schlankere Teams effizienter sind und auch eine relative bessere Wirkung erzielen können. Dafür haben wir heute die richtigen Tools.

Klingt spannend, aber muss ich kritisch hinterfragen: Von welchen Tools sprechen wir hier?

Von KI-basierten Tools. So wie Team-Kollaborations-Software wie Microsoft Teams, Slack und viele mehr bereits seit mindestens einem halben Jahrzehnt zum Game Changer in unserer täglichen Arbeitswelt geworden sind, wird KI unsere Arbeitswelt umkrempeln. Dies gilt für jeden Arbeitnehmer wie auch für alle Manager und Unternehmer.

Sie meinen sicherlich ChatGPT und andere Large Language Models (LLMs), die Mitarbeiter nutzen, um Texte zusammen zu fassen, Informationen einzuholen oder einen Marketing-Text vorzuschreiben?

Das ist der Anfang gewesen, mittlerweile sind wir bereits in 2023 sehr viel weitergekommen. ChatGPT ist dabei übrigens nicht wirklich interessant, denn der Einsatz von diesem OpenAI-Produkt im professionellen Umfeld kann ich nur abraten, denn alle Informationen der Nutzung gelangen an OpenAI oder an Microsoft. Es gibt bereits Alternativen, die ein Unternehmen selbst hosten, nutzen und für sich sogar anpassen kann, mit ähnlicher Performance wie die von ChatGPT. Wir nennen das eigenständige Unternehmens-KI bzw. self-hosted Enterprise AI.

Wie kann ein Unternehmen diese KI für sich nutzen? Bitte ganz konkret antworten.

Die Enterprise AI kennt alle Unternehmensdaten, die sie kennen darf, inklusive aller von menschlichen Mitarbeitern erzeugten Dokumente, wie Verträge, Berechnungen, Kommunikationstexte oder gar technische Konstruktionen.

Nun stellen Sie sich mal vor, Sie sind ein Junior Contract Manager für ein produzierendes Unternehmen und Ihr Senior Vertragsmanager verlässt plötzlich das Unternehmen. Sie müssen vermutlich die Arbeit des erfahreneren Kollegen übernehmen und plötzlich neue Verträge mit Kunden oder Lieferanten zu Produkten und Konditionen ausformulieren, die Sie selbst noch gar nicht kennen.

Die Enterprise AI würde diese Formulierung für Sie übernehmen, denn sie speist sich aus ihrer allgemeinen Intelligenz – schon heute kann ChatGPT und deren Derivate Verträge entwerfen – und aus der Unternehmensintelligenz, die sich aus den existierenden Dokumenten erschließen lässt.

Die Unternehmens-KI lernst aus den internen Daten und übernimmt also beinahe den ganzen Job?

Gewissermaßen steigt die Effizienz um einen mindestens zweistelligen, wenn nicht gar dreistelligen Prozentsatz, ja. Außerdem handelt es sich um das bestmögliche Wissensmanagement, das man sich vorstellen kann. Anstatt irgendein Intranet aufzusetzen, in dem man sich erstmal orientieren muss und das über bewusst gesteuerte Prozesse auf dem Laufenden gehalten werden muss, liest und lernt die Enterprise AI einfach alle Daten mit, an deren Quellen sie angeschlossen ist. Diese KI kann dann jeder Mitarbeiter auf menschliche Art und Weise befragen oder sie darum bitte, das Wissen zu nutzen, um neue Analysen oder Dokumente zu erstellen oder bestehende Dokumente zu komplettieren.

Das klingt nach vielen Einsatzmöglichkeiten im Marketing, Sales, Controlling und im After Sales.

Eigentlich in allen Fachbereiten. Und übrigens gilt das auch für IT-Berufe, denn heutzutage wird bereits nicht etwa ein Minderanteil, sondern der Großteil an Programmcode in der Software-Entwicklung und Data Science bereits mit KI erzeugt. Medienberichte und auch meine persönliche Erfahrung sprechen da von mindestens 50% des Anteils an automatisch generiertem Code an Software! Im Grunde ist es längt Fakt, dass KI bereits neue KI erzeugt, also konkret immer bessere neuronale Netze erstellt.

Als wäre ChatGPT mit den Unternehmensdaten verbunden. Wie funktioniert das genau?

Wie gesagt nutzen wir hierfür bewusst nicht ChatGPT, denn dies liegt in den Händen externer Unternehmen. Wir nutzen Open Source LLMs und schließen diese an alle relevanten Unternehmensdaten an, die z. B. in einem Netzlaufwerk, Sharepoint, Notion oder Confluence zu finden sind. Das können PDF- und Worddokumente sein, Excel-Tabellen, CSV-Dateien und auch Bilder sind möglich, in diese Enterprise AI einzuspeisen. Wir vektorisieren die Daten dafür für die KI, um sie besser maschinenlesbar zu machen. Wie das genau funktioniert, sprengt etwas den Rahmen für dieses Interview, erkläre ich jedoch gerne am liebsten an einem Whiteboard.

Jedenfalls, besser briefen kann man die KI nicht. Die Einrichtung und Vertestung dauert nur Tage bis wenige Wochen und die Wirkung in Form des Effizienzsgewinns entfaltet sich für das Unternehmen sofort.

Herr Aunkofer, vielen Dank für das spannende Interview. Es klingt ganz so, als gäbe es in Zukunft kein Weg mehr an dieser Unternehmens-KI vorbei.