Dieser Text wurde ursprünglich bei CIO.com veröffentlicht.

Daten sind ein entscheidender Rohstoff für die Optimierung der Kundenerfahrung, die Verbesserung der Effizienz von Abläufen und die Erschließung neuer Umsatzmöglichkeiten. Unternehmen, die bei der Analyse von Daten die Nase vorn haben, sind wettbewerbs- und handlungsfähiger als andere. Solche Unternehmen bauen auf Technologien für sogenannte „Smart Analytics“ wie künstliche Intelligenz, Machine Learning, Interaktionen in natürlicher Sprache und komplexe Algorithmen. Damit verschaffen sie sich einen Wettbewerbsvorteil, erweitern ihre Analysemöglichkeiten, fördern den Wandel im Unternehmen und schaffen die Grundlage für die digitale Transformation ihrer Geschäftstätigkeit.

Allerdings konnten sich bisher nur wenige dieser vielversprechenden Technologien umfassend durchsetzen. Geheimnisumwoben und kurzfristigen Hypes ausgesetzt erreichen sie nur selten das breite Publikum jenseits spezialisierter Datenexperten. Aufgrund der damit verbundenen Komplexität liegt der vorherrschende Fokus immer noch auf der Technologie selbst, statt auf den Möglichkeiten, wie normale Anwender diese interaktiv nutzen und davon profitieren können.

Es muss aber nicht nur die Nutzung von Analytics vereinfacht, sondern das Augenmerk auf die Bedeutung des Faktors „Vertrauen“ gelegt werden. Mitarbeiter werden Smart Analytics nur dann anwenden, wenn sie diese verstehen und daran glauben. Nur durch Stärkung des Vertrauens wird es zu der breiten Verfügbarkeit von Analytics und zu dem transformatorischen Wandel kommen, den Smart Analytics bewirken können. Dieser beginnt mit einem Grundvertrauen in den Wert von Daten und in die damit verbundenen Technologien. Erst wenn sich dieses Vertrauen einstellt, können wir Mitarbeitern nahe bringen, wie sie diese intelligenten Technologien am besten zur Verbesserung ihrer Produktivität und Erkenntnisse einsetzen.

Schaffung von Konsens über den Wert von Daten und Erkenntnissen

Eine Art Begeisterung der potenziellen Anwender für einen datengesteuerten Ansatz zu wecken ist entscheidend für deren Akzeptanz intelligenter Technologien in Ihrem Unternehmen. Die Menschen müssen davon überzeugt sein, dass Daten für die Wertschöpfung und den Erfolg des Unternehmens unverzichtbar sind und dass Unternehmen, die mehr Möglichkeiten haben, Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen, auch besser abschneiden als andere. Wenn es Vorbehalte gegen die Unterfütterung von Entscheidungen durch Daten gibt, herrschen auch Widerstände gegen neue Technologien zur Unterstützung von Analysen vor.

Wie lässt sich eine Kultur von Analytics entwickeln? Alles beginnt mit der breiten Verfügbarkeit von Daten im gesamten Unternehmen. Analytics-Funktionen müssen auf allen Ebenen des Unternehmens verfügbar sein und die Unverzichtbarkeit einer fundierten Datenbasis für Entscheidungen muss kontinuierlich vermittelt werden. Fördern Sie diese Denkweise konkret, indem Sie Daten und Analytics in Meetings zur Entscheidungsfindung einfließen lassen und beantworten Sie dabei unmittelbar aufkommende Fragen. Prüfen Sie, wie Daten angewendet werden. Ermitteln Sie deren Auswirkungen. Und schließlich: Schaffen Sie eine Community, die diese Kultur aktiv vertritt und betonen Sie nachdrücklich deren Bedeutung, auch mit Unterstützung der Führungsebene.

Entmystifizierung von Smart Analytics

Oft werden Dinge deshalb abgelehnt, weil sie nicht verstanden werden. Niemand möchte sich damit blamieren, dass er etwas nicht begreift. Wir müssen den Mitarbeitern bewusst machen, dass auch die meisten von uns Smart Analytics nicht vollständig beherrschen. Es handelt sich um ein relativ neues Gebiet und es ist normal, dass wir alle noch dazulernen. Bildung und Transparenz sind der Schlüssel zu größerem Vertrauen.

Je ausgefeilter die Algorithmen und Modelle werden, desto wichtiger ist es, dass sie verständlich bleiben. Das Konzept einer „Erklärbaren künstlichen Intelligenz“ kann dabei eine sehr wichtige Rolle spielen. Man muss in der Lage sein, die Abläufe und die Logik zu verstehen, mit der eine Antwort ermittelt wird. Dies fördert die individuelle Akzeptanz einer Antwort. Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) müssen ihre internen Verfahren offenlegen und uns gleichzeitig bewusst machen, welche Vorurteile wir gegen die Anwendung von Analytics pflegen, damit wir diese ablegen können. Mit dieser Kombination kann das Beste aus beiden Welten, von Mensch und Maschine, produktiv genutzt werden.

Smart Analytics sind keine Jobkiller, sondern Hilfsmittel

Menschen schenken Dingen kein Vertrauen, von denen sie annehmen, dass sie ihre Lebensumstände gefährden. Tatsächlich bewirken Smart-Analytics-Technologien genau das Gegenteil! Mitarbeiter müssen Smart Analytics als Hilfsmittel begreifen, das ihre Arbeit erleichtert und bessere Ergebnisse ermöglicht, und nicht als Bedrohung, die sie überflüssig macht. Wir sollten alle bestrebt sein, falsche Vorstellungen wie „KI vernichtet meinen Arbeitsplatz“ zu korrigieren, und wir sollten Anwendern überzeugend vermitteln, wie Maschinen von Daten lernen – und Erfahrungen nicht ersetzen können. Mit Smart Analytics haben Mitarbeiter unter anderem die Möglichkeit, bessere Entscheidungen zu treffen und damit die Effizienz zu erhöhen, Standardaufgaben zu automatisieren, das Kundenerlebnis zu personalisieren, sich von Wettbewerbern zu unterscheiden. Welcher Vorgesetzte wäre davon nicht begeistert?

Förderung der Datenkompetenz

Tools und Technologien sind unbestreitbar wichtige Faktoren eines grundlegenden Wandels. Mitarbeiter müssen aber auch lernen, Daten kritisch zu hinterfragen. Sie sollten ein Gefühl dafür entwickeln, wann Daten hilfreich sind und wann nicht. Handlungen, die auf den falschen Daten basieren, oder falsche Empfehlungen einer „intelligenten“ Maschine führen zu fehlerhaften Entscheidungen und zur Verschwendung von Ressourcen. Hier kommen Aspekte wie Datenkompetenz, kritisches Denken und Mitarbeiterentwicklung ins Spiel.

Zu einer wirksamen Datenausbildung gehören sowohl praktische wie kreative Fähigkeiten. Die Einführung von Smart Analytics in Unternehmensabläufe erfordert Vertrauen in diese Technologien in Verbindung mit einem geschärften Urteilsvermögen der Mitarbeiter. Auch erfahrene Data Scientists haben manchmal Zweifel. Warum sollen Sie mit ihrer Fachkompetenz einer Maschine vertrauen? Weniger erfahrene Benutzer müssen lernen, wie sie intelligente Technologien interaktiv nutzen und deren Empfehlungen kritisch prüfen und wie Sie unter Hinzuziehung menschlichen Wissens die richtigen Maßnahmen treffen.

Sind Sie bereit für den Wandel?

Wandel ist immer beschwerlich, speziell wenn neue Technologien eingeführt werden. Es ist aber mittlerweile unbestritten, dass die Unternehmen, die am besten ihre Daten nutzen, auch die erfolgreichsten sind. Der Weg vom Unbehagen zum Erfolg muss durch den Aufbau von Vertrauen der Mitarbeiter in diese neuen Möglichkeiten gepflastert werden.

Es wird spannend, zu beobachten, wie sich in den kommenden Jahren Vertrauen und Akzeptanz entwickeln, wenn Smart Analytics weiter verbessert und breiter angewendet werden. Wie werden die Menschen reagieren, wenn Maschinen in der Lage sind, das Fachwissen der Benutzer abzubilden? Werden Ihre Mitarbeiter die Rolle verstehen, die sie in Verbindung mit der Technologie übernehmen müssen, um das Potenzial Ihrer Unternehmensdaten optimal zu nutzen?

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