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Whitepaper: KI-Weiterbildung in Unternehmen

Alexander Niltop Blog, Data Science

Management Summary

Die Weiterbildung von Mitarbeitenden im Bereich Künstlicher Intelligenz (KI) ist eine der zentralen Aufgaben für eine erfolgreiche Etablierung von KI im eigenen Unternehmen. Zwar spielen auch andere Faktoren, wie eine unternehmensweite KI-Strategie oder eine breite Unterstützung von KI-Projekten durch die verschiedenen Führungsebenen, eine wichtige Rolle für den Erfolg von KI-Initiativen, doch ohne ein unternehmensweites Grundverständnis der Thematik sowie ein geschultes Data Science bzw. KI-Team, kann keine Initiative langfristig etabliert werden.

Akzeptanz von KI durch fundierte Weiterbildung

Vielen Mitarbeitenden in Organisationen fehlt aktuell noch die Vorstellungskraft in Bezug auf künstliche Intelligenz. Noch sind die Chancen, die durch die Anwendung der Technologie entstehen für viele Personen zu abstrakt. Durch konkrete Erfahrungen in der Anwendung von KI-Lösungen sowie durch gezielte Schulungsmaßnahmen kann das Bewusstsein für die Chancen von KI in der Belegschaft geschärft werden. Gleichzeitig ist eine notwendig, dass Führungskräfte  ihre KI-Strategie klar kommunizieren und einen offenen Umgang mit Ängsten oder gar Vorurteilen pflegen, damit Mitarbeitende KI im Arbeitsalltag akzeptieren und sich bestenfalls sogar dafür begeistern. Um dieses Ziel zu erreichen, empfiehlt sich ein unternehmensweites Aufklärungs- bzw. Weiterbildungsprogramm zu initiieren, das die Belegschaft systematisch und zielgruppengerecht auf die zu erwartende Zukunft vorbereitet. Nur so lässt sich ein organisationsweites Grundverständnis sowie die mit KI einhergehenden Chancen und Risiken aufbauen, was letztlich zu der notwendigen Akzeptanz der Technologie in der Belegschaft führt.

Die drei Kernrollen des KI-Teams

Neben einem unternehmensweiten, eher grundsätzlich ausgerichteten Weiterbildungsprogramm müssen Data Science bzw. KI-Teams individueller geschult werden. Für die drei Kernrollen des KI-Teams – Data Scientist, Business Analyst und Data Engineer – müssen, neben technischen Weiterbildungen, eine Vielzahl flankierender Themen wie agiles, kollaboratives Arbeiten oder rechtliche und ethische Aspekte von KI vermittelt werden. Weiterhin gibt es spezifisches Wissen und Fähigkeiten, die für jede der drei Rollen separat notwendig sein können.

In diesem Whitepaper erläutern wir die Aufgaben & Pflichten der einzelnen Rollen eines Data Science und KI-Teams. Darauf aufbauen zeigen wir auf, weshalb interne Weiterbildung und Unterstützung externer Dienstleister der Schlüssel zum Aufbau einer erfolgreichen KI-Strategie darstellen.

Über den Autor
Alexander Niltop

Alexander Niltop

I am a statistician at STATWORX and don't just want to understand the fascinating world of statistics but explain it easily, too. I hope, it worked!

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