Hallo und herzlich willkommen zu dieser Folge von Human X Machine. Mein Name ist Stefan Pohl, und ich freue mich, dass du heute mit dabei bist.
In dieser Folge geht es um den einen KI-Usecase, der jetzt gerade am relevantesten, am schnellsten umsetzbar und mit dem unmittelbar größten Nutzen für Unternehmen ist, gleichzeitig aber systematisch übersehen – oder zumindest sehr stiefmütterlich behandelt – wird.
Alle reden über Agentic AI, Agenten-Ökosysteme und automatisierte Prozesse – doch den wichtigsten KI-Usecase ignorieren viele. Denn der aktuell wirksamste Hebel liegt meiner Meinung nach nicht in futuristischen Anwendungen – sondern in der ganz pragmatischen Frage:
Wie können wir unsere Mitarbeitenden dazu befähigen, KI sinnvoll in ihrer täglichen Arbeit einzusetzen?
Das ist nicht fancy – aber extrem wirkungsvoll. Warum? Weil dieser Usecase einen Multiplikator-Effekt hat – proportional zur Anzahl der Mitarbeitenden. Wenn jede und jeder von ihnen nur 1–2 Stunden pro Woche durch generative KI spart, entsteht ein enormer ROI – und zwar unmittelbar.
Wobei Studien bereits heute von mehreren Stunden Zeitgewinn pro Woche und signifikant besserem Output sprechen. Selbstverständlich abhängig von Art des Jobs und der Tätigkeiten.
Dennoch: Upskilling und Befähigung ist keine Nebensache – es ist der strategisch wichtigste Hebel für Unternehmen und HR.
Liebe Katharina, gib uns bitte einen kurzen Überblick über aktuelle und relevante Daten und Studien dazu.
Hallo Stefan, hallo liebe Hörerinnen und Hörer. Freue mich auch heute wieder, im Podcast mit dabei zu sein. Ich habe dir im speziellen eine Studie herausgesucht, die wunderbar zu dieser Folge passt.
Sie stammt von Deloitte, aus dem dritten Quartal 2024, und trägt den Titel „State of Generative AI in the Enterprise“.
Wesentliche Aussage: Organisationen, die generative KI erfolgreich skalieren, unterscheiden sich in einem entscheidenden Punkt – sie investieren gezielt in das Upskilling ihrer Mitarbeitenden.
Der Report zeigt, dass Unternehmen, die systematische Weiterbildungsinitiativen rund um KI-Kompetenzen implementieren, deutlich erfolgreicher bei der Umsetzung und Skalierung von GenAI-Initiativen sind.
Warum? Erstens: Viele KI-Projekte bleiben im Piloten stecken – außer in Organisationen, die aktiv in Human Enablement investieren.
Zweitens: Klarer ROI durch Befähigung, denn Mitarbeitende, die generative KI effektiv nutzen können, steigern die Produktivität und senken Prozesskosten signifikant.
Und drittens: Kultureller Hebel: Upskilling ist nicht nur Skill-Building, sondern auch ein Weg, KI-Akzeptanz und Innovationsbereitschaft zu fördern.
Weitere relevante Studien sind beispielsweise die gemeinsame Studie von Kienbaum und dem Bundesverband der PersonalmanagerInnen mit Fokus auf die HR-Funktion.
Sie zeigt: Der größte Bremsklotz für die Nutzung generativer KI in Human Resources ist nicht Technologie oder Budget – sondern der Mangel an Kompetenzen.
Und ich kann jedem auch die Microsoft-Studie „AI at Work Is Here. Now Comes the Hard Part“, ebenfalls aus 2024, empfehlen.
Diese stellt fest, dass besonders Routine- und Kommunikationsaufgaben durch KI deutlich effizienter erledigt werden – jedoch ohne gezielte Schulung und begleitendes Change Management der volle erreichbare Produktivitätsgewinn gerade ausbleibt.
Danke Katharina, wunderbare Ergänzungen zu unserer Message hier in dieser Folge.
Was ich regelmäßig feststelle, gerade im aktuell stark toolgetriebenen KI-Hype ist die zugrunde liegende Message:
„Wir oder ihr als Unternehmen braucht keine Upskilling-Initiativen – die Tools sind selbsterklärend und sofort von jeder und jedem nutzbar.“
Und so wunderbar und rasch sich generative KI-Tools gerade entwickeln, und so einfach sie mit natürlicher Sprache steuerbar sind – sehe ich das anders.
Ohne strukturiertes Upskilling entstehen zusätzlich Unsicherheit, sinkt die Akzeptanz und Wirkung – und damit auch der ROI für uns als Unternehmen.
Upskilling ist auch strategisch gesehen kein Nice-to-Have, denn Upskilling ist neben dem eigenen ROI auch der Multiplikator für alle anderen Usecases.
Ohne befähigte Menschen nutzt dir in Zukunft auch das beste Agenten-System nichts.
Das sage übrigens nicht nur ich – das hat auch das M Ei Ti – IBM Watson Lab in seiner Forschung betont.
Ein Beispiel aus der letzte Woche: am e-LEarning Summit haben 9 von 10 Anbieter KI Applikationen in ihren Angeboten beworben. Dabei habe ich mich sogar noch verschätzt im Vorfeld, denn ich habe mit 10 von 10 gerechnet. Aber das Thema, dass auch – oder sogar gerade – diese Apps keineSelbstläufer sein werden, wurde nicht eingegangen.
Hier eine kurze persönliche Einordnung dieser Message:
Mein KI-Toolstack besteht zum Ausstrahlungszeitpunkt dieser Folge aus neun eigenständigen KI-Applikationen (dabei sind Alltags-KI-Integrationen wie Siri, Alexa und Co. nicht eingerechnet).
Von ChatGPT, Copilot über Perplexity, ElevenLabs und Synthesia bis zu Canva, Nebos, Adobe Firefly und spezifischen unternehmensinternen generativen KI-Apps.
Ich behaupte daher, dass ich durchaus tool-affin bin. Und jedes dieser Tools für sich ist faszinierend.
Mit jedem Tool war und ist jedoch eine starke Lernkurve verbunden – und effiziente, sinnvolle, mehrwertstiftende Nutzung ist für mich erst danach Schritt für Schritt eingetreten.
Stefan, wir haben jetzt viel darüber gesprochen, wie wichtig Upskilling ist – als Hebel für Effizienz, als Enabler für Produktivität, als strategisches Fundament für den Einsatz generativer KI.
Aber wir müssen auch ehrlich und realistisch sein:
Upskilling funktioniert nur, wenn Unternehmen ihren Mitarbeitenden die notwendigen technischen Voraussetzungen zur Verfügung stellen.
Was bringt es, Mitarbeitende für KI zu sensibilisieren, wenn sie im Alltag keinen Zugriff auf geeignete Tools haben?
Kein Copilot, keine internen LLM-Zugänge, kein datenschutzkonformer Promptspace, keine Anbindung an eigene Wissensdatenbanken?
Enablement ist ohne die richtige Infrastruktur oft ein Papiertiger. Umso wichtiger ist gerade beim Thema generative KI die Zusammenarbeit von IT und H R.
Absolut liebe Katharina! Basierend auf Best Practices (zum Beispiel von Josh Bersin, IBM und Deloitte) und konkreten eigenen Projekterfahrungen sehe ich vier Kernkomponenten:
Erstens: Zugriff auf für Unternehmensinhalte zugelassene und datenschutzkonforme generative KI-Tools
Zweitens: Integration in bestehende Systeme – und keine Standalone-Apps (die können ein guter erster Startpunkt sein, reichen aber nicht aus)
Drittens: Support-Strukturen – idealerweise im ersten Schritt über Ambassadors und KI-Communities, später in der Skalierung dann auch über eigene KI-Helpdesks
Und Viertens: Transparente Kommunikation und klare Rahmenbedingungen für die Nutzung von generativer KI im Unternehmen
Nun aber zurück zur Kernaussage, liebe Katharina:
Diese lautete: Ihr alle habt einen universellen, wissenschaftlich und durch Praxisstudien belegten, sofort wirksamen und klar berechenbaren Usecase für den Einsatz generativer KI in euren Unternehmen.
Stattet eure Mitarbeitenden mit den erforderlichen Tools aus, zeigt ihnen, wie sie sie nutzen – und ermöglicht dadurch sofort höhere Effizienz und bessere Qualität der Ergebnisse.
Zusatznutzen: Teams mit Zugriff auf integrierte KI-Tools berichten von signifikant höherer Zufriedenheit, weniger Frustration, und mehr Ideen für Prozessverbesserungen (sagt die Personio KI-Studie 2025).
Und ihr baut eine solide und unbedingt notwendige Basis für alle zukünftigen KI-Usecases – bis hin zu vollautomatisierter Agentic KI in eurem Unternehmen.
In Kurzform:
Enablement und Upskilling liefern euch sofort: Zeitersparnis, Prozessqualität, Fehlervermeidung und strategische Wirkung.
Wer heute – jetzt – nicht in das KI-Upskilling der Mitarbeitenden investiert, verspielt nicht nur Effizienz – sondern auch Innovationskraft, Wettbewerbsfähigkeit und Attraktivität als Arbeitgeber.
Was könnt ihr dazu genau tun?
Macht systematische Kompetenzanalyse: Wo steht dein Unternehmen und stehen deine Mitarbeitenden beim Thema KI-Kompetenz?
Startet Pilotgruppen: Zeigt Quick Wins in relevanten Funktionen.
Baut ein AI Enablement Framework auf: Simpel und rasch – mit Hands-on-Formaten, Community of Practices, Usecase- und Prompt-Bibliothek.
Messt den Impact, und zwar ab Tag 1: Zeitersparnis, Qualitätsverbesserung, Feedback.
Das war die Folge „Upskilling – Der aktuell relevanteste KI-Usecase.“
Ich freue mich auf dein und euer Feedback. Vernetzt euch gerne mit mir auf LinkedIn – oder schaut auf die Website: nexthumanity.ai
Dort findest du den zugehörigen Blog zum Podcast mit allen Shownotes.
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Danke, dass du heute dabei warst. Viel Erfolg bei der Nutzung von KI – und dabei, die Zukunft der Arbeit menschlich, produktiv und nachhaltig zu gestalten.
Wir hören uns in Kürze. Bis dahin – bleib gesund. Und bis bald.
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