AI-Qualifikationslücke
Es gibt einen größeren Fachkräftemangel im Tech-Bereich in mehreren Branchen insgesamt. Ein Teil des Problems ist die rasante Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) und die Verbreitung neuer Technologien, wie z. B. der generativen KI, die die Typen von Rollen und Qualifikationsanforderungen verändern, für die Unternehmen Mitarbeiter einstellen, während sie weiterhin Prozesse und Dienstleistungen automatisieren.
Laut einer neuen Studie von Reuters werden die Ausgaben für KI im Jahr 2024 auf über 550 Milliarden US-Dollar steigen und es wird eine KI-Talentlücke von 50 % erwartet.1
KI hat das Potenzial, Produkte und Dienstleistungen zu verbessern, Geschäftsabläufe und Workflows zu optimieren, bei der Entscheidungsfindung zu helfen und mühsame Aufgaben zu automatisieren. Laut einem Bericht von Deloitte hat sie das Potenzial, die Art der Arbeit und den Arbeitsmarkt zu verändern. 2
Doch selbst die fortschrittlichste KI kann heute nicht ohne den Menschen funktionieren. Die KI-Qualifikationslücke zu schließen ist unerlässlich, um Unternehmen bei der Vorbereitung auf die Zukunft der Arbeit zu unterstützen und Innovationen zu beschleunigen.
Die Nachfrage nach KI-Fachkräften steigt, da die Automatisierung und der technologische Fortschritt immer schneller voranschreiten. Die Einführung von KI ist jedoch in den Unternehmen nach wie vor nicht einheitlich. Viele Mitarbeiter sind der Meinung, dass die KI-Qualifikationslücke eine KI-Schulungslücke ist.3
Laut einer Randstad-Umfrage aus dem Jahr 2024 gaben die Befragten an, dass Unternehmen, die KI einsetzen, bei der Schulung oder Weiterbildung ihrer Mitarbeiter im Umgang mit KI in ihrem Arbeitsalltag hinterherhinken. Es gibt auch geschlechtsspezifische und altersbedingte Unterschiede darin, wie gut die KI-Schulung die Arbeitnehmer angemessen vorbereitet.
Die Befragten einer separaten Skillsoft-Umfrage aus dem Jahr 2024 (Link befindet sich außerhalb von ibm.com)5 gaben an, dass das Lernformat in bestehenden Talententwicklungsprogrammen manchmal nicht effektiv ist oder dass sie Schwierigkeiten haben, Zeit oder Unterstützung durch Führungskräfte für den Abschluss dieser Programme zu finden.
Für Unternehmen können laut einer Studie von Snaplogic Einschränkungen bei internen Budgets und beim Zugang zu Technologien, Tools und Daten Hindernisse für die KI-Weiterbildung darstellen.6
Außerdem behaupten einige Arbeitgeber, dass sie KI einsetzen werden, können aber nicht konkretisieren, wie KI eingesetzt werden kann. Dadurch sind sie unsicher, welche genauen Fähigkeiten zur Erfüllung dieser Aufgaben erforderlich sind.
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Es gibt ein Ökosystem stark nachgefragter KI und damit zusammenhängender Fähigkeiten.1 Im Allgemeinen benötigen Unternehmen KI-Entwickler und KI-Übersetzer.2 Dazu gehören Personen, die wissen, wie man generative KI, prädiktive Analysen, Large Language Models (LLMs), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), maschinelles Lernen (ML), Deep Learning und bestärkendes Lernen einsetzt und bereitstellt.
Nicht alle Fähigkeiten erfordern umfassende Kenntnisse im Zusammenhang mit der Bereitstellung von KI erforderlich. Einige Aufgaben können grundlegenderes Wissen erfordern, z. B. Prompt-Tuning und Feinabstimmung für ChatGPT
Außerdem wird von den Mitarbeitern erwartet, dass sie über Grundkenntnisse in den Bereichen Sicherheit, Data Science, Datenwissenschaft, Statistik, Softwareentwicklung, Codierung, Modelle und Algorithmen verfügen.
Neben KI- und Programmierkenntnissen wird von einigen Mitarbeitern erwartet, dass sie Managementaufgaben übernehmen und mit Fachexperten oder User-Experience-Designern zusammenarbeiten. Es kann nicht nur darum gehen, die Lücke von unten nach oben zu füllen. Auch Führungskräfte in der C-Suite müssen sich über die neuesten Erkenntnisse im Bereich KI auf dem Laufenden halten, um zu verstehen, woran das Unternehmen arbeitet und worauf es hinarbeitet.
Es ist oft nicht notwendig, dass jeder Mitarbeiter, der mit KI-bezogenen Funktionen interagiert, lernt, wie man KI von Anfang bis Ende programmiert. Unternehmen können auch die Implementierung7 von intuitiven Low-Code- oder No-Code-Tools in Betracht ziehen, die wenig oder keinen Code in KI-Projekten erfordern.
Der Fachkräftemangel kann durch Investitionen und Initiativen für Weiterbildungen überbrückt werden. Viele der Probleme, die zu KI-Qualifikationslücken führen, sind dieselben Probleme, die zu einem Fachkräftemangel im Tech-Bereich führen. Mehrere Lösungen zur Schließung der KI-Qualifikationslücke überschneiden sich mit Maßnahmen zur Behebung des Fachkräftemangels.
Es gibt mehrere Online-Plattformen, die Weiterbildungen im Bereich KI anbieten. IBM bietet beispielsweise mit SkillsBuild und Microsoft8 kostenlose Ressourcen an, die Interessierten dabei helfen, eigene KI-Fähigkeiten einzuschätzen und weiterzuentwickeln.
Die Förderung einer zukunftsfähigen Belegschaft erfordert strategische Einstellungen und Investitionen in kontinuierliches Lernen. Die meisten Mitarbeiter sind offen für weitere Schulungen, um sie mit neuen Technologien vertraut zu machen.
Traditionelle Wege für Lernende wie Universitäten, Promotionsprogramme, KI-Camps und Online-Akademien können für Arbeitnehmer der Gen Z immer noch geeignet sein, um sich Fähigkeiten anzueignen. Die Schulung und der Umgang mit KI-Technologien und -Tools in den Lehrplänen der Schulen, insbesondere für jüngere Schüler, ist notwendig. Daher ist es wichtig, Trainer und Lehrer auf die neuesten Entwicklungen vorzubereiten.
Wenn sie Teil des Unternehmens sind, sind es interne Fortbildungsmöglichkeiten wie Schulungsprogramme, Workshops mit Kollegen, Sprechstunden oder Sitzungen zum Üben in Sandbox-Umgebungen, die dazu beitragen, wertvolle Mitarbeiter zu halten. Dadurch kann die Zeit, die für die Überprüfung neuer Bewerber benötigt wird, verkürzt werden.
Um den Einstellungsprozess zu optimieren und den Lernprozess effizient zu gestalten, müssen Unternehmen zunächst die Vorteile und Grenzen von KI für ihr Unternehmen (PDF) gründlich abwägen.2
Mehr KI ist nicht immer besser.9 Unternehmen sollten sorgfältig prüfen, wie sie KI im letzten Jahr in ihren Betrieben eingesetzt haben, herausfinden, was funktioniert und was nicht, und anhand des Feedbacks eine Roadmap erstellen, wie sie KI in den nächsten Jahren einsetzen wollen.
Auf dieser Grundlage können sie die KI-Kenntnisse ihrer derzeitigen Mitarbeiter in diesen KI-Themen testen, um Lücken in der Kompetenz zu ermitteln. Je nachdem, wie spezialisiert die KI-Anforderungen eines Unternehmens sind, können sie dann entweder neue KI-Experten für Pionierprojekte hinzuziehen oder ihre verfügbaren Ingenieure für die Nutzung und Anwendung von KI-Tools umschulen.
Um Mitarbeiter dabei zu unterstützen, ihre persönlichen Ziele beim Kompetenzaufbau zu erreichen, sollten Arbeitgeber mehr interaktive und anpassbare Lernprogramme5 in Betracht ziehen, die Online-Kurse auf Abruf mit Erfahrungsmöglichkeiten und Live-Schulungen unter Anleitung von Lehrkräften kombinieren können.
Wichtig ist, dass Unternehmen dazu beitragen, dass ihre KI-Schulungsansätze und -initiativen gerecht angeboten werden und Arbeitnehmer aus verschiedenen demografischen Gruppen einbeziehen.
Es ist einfacher, das Problem gemeinsam zu lösen, als Strategien und interne Lernpläne von Grund auf neu entwickeln zu müssen. Unternehmen können sich an Partnerschaften mit Bildungseinrichtungen und anderen Unternehmen beteiligen, um diese Angebote bereitzustellen.
Fußnoten
1 Needed AI skills facing unknown regulations and advancements, Reuters, 06. Dezember 2023.
2 Talent and workforce effects in the age of AI, Deloitte Insights.
3 The real AI training gap? IT leaders believe in it, but many don’t provide it, CIO, 05. September 2024.
4 AI skills gap widens: 71% of AI talent are men, while only 22% of baby boomers receive training - reveals randstad data, randstad, 12. November 2024.
5 New Skillsoft research: AI and leadership skills crucial to elevating employee confidence and performance, Skillsoft, 19. September 2024.
6 The AI skills gap, snapLogic.
7 AI skills gap: Strategies for a future-ready workforce, Hyland.
8 AI skills, Microsoft.
9 Spotify went all-in on AI and everyone hates it, Inc, 06. Dezember 2024.
Ressourcen
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