Softwaregestützt und mit modernsten Lernmethoden hat ein Projekt aus Wissenschaft und Praxis Hinweise geliefert, wann Mitarbeiter am produktivsten arbeiten. [...]
In Kompetenzassistenzsystemen (KAS) kommen unterschiedliche KI-Technologien zum Einsatz, unter anderem Maschinelles Lernen und natürlichsprachliche Dialogsysteme (sog. Chatbots). Zukünftige KAS müssen in der Lage sein, zu erkennen, in welchen affektiven und kognitiven Zuständen sich Mitarbeiter befinden. So ein Projekt unter dem Namen Kern (=Kompetenzen entwickeln und richtig nutzen), das im November 2018 unter der Leitung des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) begann, konnte nun erfolgreich abgeschlossen werden.
Die unterschiedlichen Ansätze, die für die Entwicklung und Nutzung von Kompetenzen entwickelt wurden, konnten im Laufe des Projekts in softwarebasierte Prototypen umgesetzt und in betrieblichen Lern- und Experimentierräumen in den Firmen B. Braun Melsungen und Campusjäger aus Karlsruhe erfolgreich erprobt werden.
„Unter Verfolgung eines datenbasierten Ansatzes und der Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz wurden Ansätze für KI-basierte Kompetenzassistenzsysteme konzipiert. Die Ergebnisse aus den Experimentierräumen bestätigen das große Potenzial für Mitarbeiter und Arbeitgeber: So ein System kann Weiterbildungen sowie neue Aufgaben den Mitarbeitern vorschlagen – das ist eine effektive Verbindung von Lernen und Arbeiten“, ist Projektleiter und Professor Alexander Mädche vom Karlsruher Institut für Technologie (KIT), überzeugt.
Im Fokus von Kern stehen die Erkennung und Verarbeitung sogenannter Flow-Zustände. Mädche definiert Flow als „Zustand der Konzentration, des Aufgehens in einer Tätigkeit; im Flow passen Anforderungen und Fähigkeiten zusammen. Flow sei ein wünschenswerter Zustand, der nicht nur zu besserer Leistung führe, sondern zu einem höheren Wohlbefinden des Mitarbeiters/der Mitarbeiterin.“ Dem KIT ist es im Projekt gelungen, ein KI-basiertes Assistenzsystem zu entwickeln, das auf Basis von physiologischen Daten unter Verwendung von Methoden des Maschinellem Lernens automatisch Flow erkennt und damit Mitarbeitende in der digitalen Kompetenzentwicklung intelligent unterstützen kann.
In Summe hat das KIT in den beiden Lern- und Experimentierräumen mehr als 70 Interviews mit Mitarbeitern zu digitalen Kompetenzmodelle und KI-basierten KAS geführt und in zwei Feldexperimenten über 13,5 Millionen physiologische Datenpunkte gesammelt.
Der TÜV Rheinland hat im Projekt einen Schwerpunkt auf die Konzeption von digitalen Kompetenzmodellen und zugehörigen Weiterbildungsmaßnamen gelegt, unter anderem hat der TÜV fünf Podcasts für Führungskräfte und Mitarbeitende erstellt. Die SAP SE hat als Technologiepartner die übergreifende Softwarearchitektur konzipiert und an der Entwicklung der KI-basierten Kompetenzassistenzsysteme mitgewirkt.
Auch die Chatbots werden immer besser
„Der erste Eindruck der Service Desk- Mitarbeiter in Bezug auf den Kompetenzassistenten war sehr positiv und der Chatbot könnte den Mitarbeitern helfen, individuelle Stärken und Schwächen zu erkennen“, freut sich Mareike Schulte, Director Global IT Support von B. Braun Melsungen. Und Jannik Keller von Campusjäger ergänzt: „Wir sehen für die kommenden Jahre ein großes Potenzial, Mitarbeiter und Jobsuchende realtime, individuell und automatisch über solche digitalen Assistenten für ihre Karriere und ihren Arbeitsalltag zu coachen.“
Das Projekt wurde im Rahmen einer Förderrichtlinie des Bundesministeriums für Arbeit und Sozialordnung (BMAS) zu Lern- und Experimentierräumen unter dem Dach der Initiative Neue Qualität der Arbeit (INQA) gefördert. Am Projekt beteiligt waren das KIT, Campusjäger, SAP, TÜV Rheinland, B. Braun Melsungen. Weitere Informationen und Ergebnisse https://kern-kas.org/ und http://www.kompetenzbot.de/.
*Hans Königes ist Ressortleiter Jobs & Karriere und damit zuständig für alle Themen rund um Arbeitsmarkt, Jobs, Berufe, Gehälter, Personalmanagement, Recruiting sowie Social Media im Berufsleben.
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