WFM-Strategie

KI im Workforce Management: Was ist Fakt, was Fiktion?

Chris Dealy 5 min Lesezeit PDF-Download
KI im Workforce Management: Was ist Fakt, was Fiktion?

KI (künstliche Intelligenz) ist nach wie vor in aller Munde. Die Meinungen über KI gehen weit auseinander. Für die einen ist sie ein Segen für die Gesellschaft, für andere eine neue industrielle Revolution. Für manche läutet sie das Ende der Zivilisation ein und wieder andere glauben alles zusammen. Es herrscht große Unsicherheit darüber, was eine Zukunft mit KI für Menschen, Unternehmen und Regierungen bedeutet. Sicher ist nur, dass fast jeder Softwareanbieter auf den KI-Zug aufspringt. Anbieter von Workforce Management (WFM) sind da keine Ausnahme, und derzeit gibt es einen großen Hype um KI im WFM.

Erschwerend kommt hinzu, dass viele Anbieter Automatisierung und Operations Research mit künstlicher Intelligenz verwechseln, um vom aktuellen KI-Hype zu profitieren. Zweifellos gibt es einige hervorragende Anwendungen für echte KI in der Personaleinsatzplanung. Aber inwieweit wird dieses Potenzial bereits ausgeschöpft oder wird es in absehbarer Zeit genutzt? Und wie viele der Ansprüche, die an die KI gestellt werden, könnten von anderen Technologien besser erfüllt werden?

Dieser Blogbeitrag wirft einen nüchternen Blick auf KI im Kontext von WFM. Wie wird KI bereits im WFM eingesetzt, auf welche KI-getriebenen (und nicht KI-getriebenen) Innovationen solltest Du achten und was ist reiner Hype?

Was genau ist KI?

Künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die es Maschinen ermöglichen soll, Aufgaben zu erledigen, die bisher nur von menschlicher Intelligenz ausgeführt werden konnten. Die Einführung von ChatGPT Ende 2022 hat mehr als jede andere KI-Innovation zuvor dazu beigetragen, KI ins öffentliche Bewusstsein zu rücken. ChatGPT, DALL.E, Whisper, Google Gemini (früher Bard), Midjourney usw. sind jedoch Beispiele für nur eine spezifische Kategorie der künstlichen Intelligenz, nämlich generative KI.

Dieses Diagramm fasst zusammen, wie einige gängige Formen von KI zusammenhängen.

grafische_uebersicht_KI

  • Der Oberbegriff „Künstliche Intelligenz“ wird vom Bitkom e.V. und dem Deutschen Forschungszentrum für künstliche Intelligenz als „die Eigenschaft eines IT-Systems, »menschenähnliche«, intelligente Verhaltensweisen zu zeigen“ definiert.
  • Machine Learning oder „Maschinelles Lernen“ ist ein Teilbereich der KI, der Algorithmen verwendet, damit Computer aus Daten lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen treffen können.
  • Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem neuronale Netze mit zahlreichen Zwischenschichten zwischen Eingabeschicht und Ausgabeschicht eingesetzt werden.
  • Generative KI nutzt Techniken des maschinellen Lernens und Deep Learning, um neue Inhalte zu erzeugen, die den Daten ähneln, auf denen sie trainiert wurden. Texterstellung ist ein Teilbereich der generativen KI, der bestimmte Sprachmodelle, sogenannte „Large Language Models“ (LLMs) verwendet, um neue Sprachinhalte zu erstellen.

KI im WFM von heute

Wusstest Du schon? Wenn Du Siri von Apple, den Google Assistant oder Alexa von Amazon verwendest, benutzt Du KI. Ein weiterer lustiger Fakt: Deine aktuelle WFM-Anwendung nutzt vielleicht auch schon KI. Derzeit wird KI im WFM vor allem für die Erstellung von Forecasts genutzt. WFM-Anwendungen wie injixo nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um historische Kontaktdaten zu analysieren, Muster auf Intervall-, Wochen-, Saison- und Jahresebene zu erkennen und dann Vorhersagen auf Intervallebene für ein ganzes Jahr in der Zukunft zu treffen. Die Algorithmen bleiben dabei dynamisch, das heißt, sie verarbeiten neue Daten, sobald sie verfügbar sind, lernen ständig dazu und bestimmen, welche Prognosemethoden die genauesten Ergebnisse liefern.

KI im WFM von morgen

Einige Anbieter von WFM-Software spekulieren über die Vorteile, die KI für den Planungsprozess in Zukunft bringen könnte. Auch wenn vieles davon Hype ist, hat KI das Potenzial, die Leistung in verschiedenen Bereichen des WFM-Zyklus zu verbessern - und den Aufwand für die User zu verringern. KI wird es ermöglichen, beim Forecast viel mehr Eingangsvariablen zu berücksichtigen, z. B. Wettervorhersagen. KI-basierte Echtzeit-Analysen können Trends, Muster und Abweichungen früher erkennen als ein Mensch, sodass Korrekturmaßnahmen ergriffen werden können, bevor ein größerer Schaden entsteht. In der Personaleinsatzplanung könnten Personaleinsatzpläne und Aufgabenzuweisungen dynamisch und automatisch an veränderte Kontaktvolumina, Mitarbeiterverfügbarkeiten und erreichte Service Level angepasst werden.

Ein Großteil der aktuellen Diskussion um KI dreht sich um generative KI, die durch Tools wie ChatGPT vorangetrieben wird. In Wirklichkeit sind die Anwendungsmöglichkeiten von generativer KI im Workforce Management begrenzt. Eine mögliche Anwendung ist die Kommunikation mit Mitarbeitenden über ihre geplanten Arbeitszeiten und Schichten. Wenn diese Kommunikation ganz normal in Gesprächen abläuft, per Chat, App oder über andere Medien, könnte diese Kommunikation mit generativer KI und LLMs erweitert werden. Weitere mögliche Anwendungen wären die Erfassung von Dienstplanpräferenzen, oder das Bieten und Tauschen von Schichten.

KI ist nicht alles

Gerade reden alle über KI, aber sie ist nicht die einzige Technologie, die den WFM-Prozess verbessert. Seit vielen Jahren haben gute WFM-Anwendungen den Planungsprozess so weit wie möglich automatisiert und Planer von mühsamer, sich wiederholender und fehleranfälliger Arbeit befreit. WFM ist seit jeher in der Disziplin des Operations Research (OR) verwurzelt, bei der es um die Anwendung analytischer Techniken zur Verbesserung der Entscheidungsfindung geht. OR-Techniken wie Simulation, stochastische Modellierung und lineare Programmierung finden Anwendung in der Personaleinsatzplanung. Bei der Dienstplanoptimierung werden zum Beispiel Milliarden von Kombinationsmöglichkeiten (Permutationen) möglicher Dienstpläne durchgespielt, um einen Dienstplan zu finden, der die Kundennachfrage optimal mit dem Angebot an Mitarbeitenden abdeckt und dabei alle relevanten Einschränkungen berücksichtigt. Das hört sich nach KI an, wird aber tatsächlich mit OR-Techniken erreicht. Wie künstliche Intelligenz wird auch OR ständig weiter erforscht und weiterentwickelt, und führende WFM-Anbieter investieren in OR genauso viel wie in KI, um ihre Produkte zu verbessern.

Die Beziehung zwischen Automatisierung, künstlicher Intelligenz und Operations Research haben wir in diesem Diagramm zusammengefasst: 

grafische_uebersicht_KI_und_automation

Wird Dich KI ersetzen?

KI wird auch als die vierte industrielle Revolution bezeichnet, die grundlegende Verbesserungen der Produktivität verspricht. Sie hat das Potenzial, Menschen von alltäglichen, sich wiederholenden Aufgaben zu befreien und sie in die Lage zu versetzen, sich auf einzigartig menschliche Aufgaben zu konzentrieren. Generative KI unterstützt den kreativen Prozess, indem sie auf der Grundlage vorhandener Inhalte, die sie sich angeeignet hat, neue Inhalte generiert. Bedeutet das, dass der Job des Planers demnächst von einer Maschine übernommen wird? Die kurze Antwort lautet: NEIN. Das liegt zum einen daran, dass es nur wenige lohnende Anwendungen von generativer KI im Planungsprozess gibt. Und zum anderen, weil KI, Operations Research und Automatisierung Planer auch in Zukunft dabei unterstützen werden, effizienter und effektiver zu arbeiten, statt sie zu ersetzen.

Anstatt KI als Bedrohung zu sehen, ist es realistischer, sie als ein Werkzeug zu betrachten, das die Fähigkeiten der Menschen erweitert. Zwar kann die Automatisierung sich wiederholende Aufgaben effizient erledigen, aber es fehlt ihr noch immer das differenzierte Verständnis, das Einfühlungsvermögen und das strategische Denken, das menschliche Personalplaner für ihre Aufgaben mitbringen. Anstatt menschliche Arbeitskräfte zu verdrängen, kann KI sie befähigen, sich auf höherwertige Tätigkeiten zu konzentrieren. Wenn KI zum Beispiel die numerischen Aspekte der Planung übernimmt, können Personalplaner mehr Zeit für die strategische Planung, das Coaching ihrer Kollegen und die Bewältigung komplexer Personalprobleme aufwenden, die menschliches Urteilsvermögen und Kreativität erfordern.

Hier einige Beispiele für Planungsaufgaben, die nicht durch KI ersetzt werden können:

  • Einflussfaktoren bei Prognosen und das Wissen um bevorstehende Veränderungen, die unmöglich aus der Vergangenheit vorhergesagt werden können;
  • abteilungsübergreifende Zusammenarbeit, von z. B. Planung und Operations oder Planung und Marketing;
  • Herzen und Köpfe für Planungsinnovationen gewinnen.

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