16.09.2025
Der Sommer geht zu Ende. Die Blätter färben sich langsam. Sie wissen, was das bedeutet: Es ist Zeit für die Schule! Und es gibt keinen besseren Zeitpunkt als jetzt, um sich anzuschauen, wie sich Lernen und Wissen dank der KI verändern.
Am Arbeitsplatz haben Unternehmen seit Jahren damit zu kämpfen, Qualifikations- und Wissensdefizite zu überwinden. Die sich schnell verändernden Branchen wie das Bank- und Versicherungswesen, das verarbeitende Gewerbe und der Einzelhandel sind mit am stärksten betroffen. Wir haben einen chronischen Mangel in Schlüsselbereichen wie IT, Cybersicherheit, Compliance, Schadensregulierung, Technik und Datenanalyse festgestellt.
Kein Wunder, dass die CIOs von Banken, Versicherungen, Herstellern und Einzelhändlern ihre Budgets in KI-Initiativen stecken, um die Lücke zu schließen. Aber kann KI die Erwartungen kurzfristig erfüllen? Und was müssen Unternehmen tun, um sicherzustellen, dass sich ihre KI-Investitionen auch in Zukunft auszahlen?
In diesem ersten Teil unserer Serie über die 5 echte Wahrheiten über KI am Arbeitsplatzwerfen wir einen detaillierten, realistischen Blick darauf, wie sich die Fähigkeiten am Arbeitsplatz mit KI wirklich vervielfachen lassen.
Das Talentdefizit wird bleiben
Der Fachkräftemangel bremst das Wachstum im Bank- und Versicherungswesen, im verarbeitenden Gewerbe und im Einzelhandel - dynamische Sektoren, die auf anpassungsfähige, gut ausgebildete Arbeitskräfte angewiesen sind.
Das Talentdefizit zeigt keine Anzeichen für ein baldiges Ende. Laut dem Gartner-Bericht "2025 AI Hype Cycle" wird die Hälfte der Unternehmen bis 2030 mit einem irreversiblen Mangel an mindestens zwei kritischen Positionen konfrontiert sein, der auf einen mit GenAI verbundenen Kompetenzverlust und eine nicht wettbewerbsfähige Bezahlung zurückzuführen ist. CIOs aus allen vier Branchen geben bereits an, dass der Mangel an IT- und Datentalenten ein Haupthindernis für die Erfüllung der Geschäftserwartungen darstellt.
Selbst in Bereichen wie GenAI und Agenten-KI, in denen die Budgets stetig wachsen, haben die Verantwortlichen Mühe, die Lücke zu schließen. CIOs von Versicherungen sagen, dass der Fachkräftemangel eines der größten Hindernisse für die Skalierung von KI-Projekten ist, während CIOs des Einzelhandels sagen, dass die Befähigung der Mitarbeiter an der Frontlinie durch den Mangel an Mitarbeitern, die KI-Ergebnisse interpretieren oder ihnen vertrauen können, verlangsamt wird.
Unternehmen befinden sich zunehmend in einer schwierigen Lage: Einerseits wollen sie KI schnell einführen, um geschäftskritische Fähigkeiten innerhalb ihrer Belegschaft zu vermehren. Auf der anderen Seite erschwert der Fachkräftemangel den Einsatz von KI. Sehen wir uns an, wie Führungskräfte in jeder Branche diesen Teufelskreis durchbrechen und KI tatsächlich einsetzen können.
Bankwesen: Verstärkung von Compliance und Risikomanagement
Angesichts des anhaltenden Fachkräftemangels investieren 92 % der Banken in Technologien wie generative KI und KI-Agenten, um das Compliance- und Risikomanagement zu stärken, so die Gartner-Umfrage 2025 unter CIOs der Finanzbranche. Bislang gibt nur ein Drittel der CIOs an, dass ihre Initiativen die Erwartungen ihres CEOs erfüllen.
Das wirft die Frage auf: Was machen diese CIOs richtig, was alle anderen falsch machen? Zum einen konzentrieren sie sich auf die menschliche Seite der KI-Einführung.
Die effektivsten KI-Initiativen im Bankwesen zielen nicht darauf ab, den Menschen zu ersetzen oder seine Arbeit abzuwerten. Im Gegenteil, sie positionieren die menschliche Entscheidungsfindung als den goldenen Standard. KI und maschinelles Lernen können die Betrugserkennung beschleunigen und die Zahl der Fehlalarme reduzieren, aber diese Technologien sollten als Filter dienen, nicht als Richter. Der wahre Wert entsteht, wenn KI die Fälle erkennt und eskaliert, die Aufmerksamkeit verdienen, und geschulte Mitarbeiter die endgültige Entscheidung treffen.
Versicherung: Mehr als Automatisierung
Die Hälfte der Versicherer hat bereits KI- oder GenAI-Tools eingeführt, und fast 90 % planen, ihre Budgets im Jahr 2025 erneut zu erhöhen, und zwar um durchschnittlich 38 %, wie aus der Gartner-Umfrage 2025 unter CIOs von Versicherungen hervorgeht. Aviva hat beispielsweise mehr als 80 KI-Modelle eingesetzt und damit die Zeit für die Beurteilung von Haftpflichtschäden in komplexen Fällen um durchschnittlich 23 Tage verkürzt und gleichzeitig die Genauigkeit der Weiterleitung um 30 % verbessert. Infolgedessen sind die Kundenbeschwerden um 65 % zurückgegangen.
Die Automatisierung beschleunigt zwar wichtige Prozesse, aber in einer Branche, in der Vertrauen alles ist, bedeutet schnelleres Arbeiten nicht immer auch besseres Arbeiten. Da die Anwendungsfälle für KI immer ausgereifter werden, konzentrieren sich vorausschauende CIOs auf potenzielle Nachteile wie Verzerrungen, Genauigkeitsabweichungen und schwache Erklärbarkeit.
Um das Risiko zu mindern, müssen die Versicherer Voreingenommenheitskontrollen einführen, klare Regeln dafür aufstellen, wann Menschen eingreifen, und angemessene Aufzeichnungen führen, damit Aufsichtsbehörden und Kunden genau sehen können, wie jede Entscheidung getroffen wird. Auch die Fortbildung von KI-Mitarbeitern sollte im Mittelpunkt stehen: Um seine beeindruckenden Ergebnisse mit KI zu erzielen, investierte Aviva über 40.000 Stunden in die Schulung seiner Mitarbeiter.
Fertigung: Die Einführung übermenschlicher Effizienz
Die Hersteller kämpfen mit einem chronischen Mangel an Ingenieuren und anderen Schlüsselpositionen. Kein Wunder also, dass laut Gartner 83 % der CIOs in der Fertigungsindustrie in KI investieren, und zwar in Bereichen wie Produktzyklusoptimierung, automatisierte Compliance-Berichterstattung und Qualitätsüberwachung.
Die vorausschauende Wartung hat sich zu einem beliebten Anwendungsfall entwickelt. Große Hersteller wie Agilent berichten von bis zu 51 % weniger Ausfallzeiten als Folge davon. KI erkennt Muster, die Menschen übersehen würden, und zeigt Fehler an, bevor sie zu Ausfällen führen. Für die Betriebsleiter bedeutet das weniger unerwartete Ausfälle, so dass sich die Mitarbeiter auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können, anstatt ständig Fehler zu beheben.
Auch wenn die übermenschliche Effizienz nach einem großen Fortschritt klingt, wissen die Hersteller, dass sie nicht zu viel Vertrauen in ein einziges Tool setzen sollten. Einige sind besorgt, dass ein übermäßiges Vertrauen in KI mit der Zeit die Kernkompetenzen aushöhlen wird. Um sicherzugehen, dass sie immer einen Notfallplan haben, investieren sie in eine Vielzahl von Fähigkeiten am Arbeitsplatz, um sicherzustellen, dass sie weiterhin praktische Erfahrungen sammeln, auch wenn sie ihre Investitionen in KI-gestützte Wartung erhöhen.
Einzelhandel: Aufbau einer vollständig KI-fähigen Belegschaft
Der Einzelhandel ist eine der datengetriebensten Branchen der Welt und hat bei vielen KI-Anwendungsfällen Pionierarbeit geleistet, von der dynamischen Preisgestaltung und Lieferkettenprognosen bis hin zur Personalisierung des E-Commerce und Marktanalysen. Amazon hält KI für so wichtig, dass es ein globales Projekt gestartet hat , um 2 Millionen Menschen mit wichtigen, zukunftssicheren KI-Kompetenzen auszubilden.
Innerhalb des Unternehmens verfolgt Amazon Web Services (AWS) einen einfachen Ansatz zur KI-Weiterbildung:
- Jeder profitiert von GenAI
- Schnelles Engineering ist ein Muss
- Soziale Medien als Bildungsplattform nutzen
- Keine neuen Werkzeuge ohne neue Ausbildung
Diese Regeln klingen zwar einfach, aber erstaunlich wenige Unternehmen setzen sie richtig um. Gartner berichtet, dass 69 % der CIOs glauben, dass Mitarbeiter nicht autorisierte KI-Tools bei der Arbeit verwenden - ein klares Zeichen dafür, dass offizielle KI-Richtlinien und -Rahmenwerke fehlen. Unternehmen im Einzelhandel und darüber hinaus können von AWS' integrativem, mitarbeiterorientiertem Ansatz zur KI-Einführung und zum Änderungsmanagement lernen.
Sich der Wahrheit stellen
Die meisten Unternehmen versuchen immer noch herauszufinden, wie sie mit KI einen Mehrwert erzielen können. Diejenigen, die es bereits geschafft haben, wissen, dass es bei KI darum geht, die Fähigkeiten der Menschen am Arbeitsplatz zu erweitern. Das bedeutet, dass KI in die Arbeitsabläufe eingebettet werden muss, die die Mitarbeiter bereits nutzen. Ebenso wichtig ist es, durch gezielte Schulungen und Veränderungsmanagement die kulturellen Voraussetzungen für das Gedeihen von KI zu schaffen.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Das bedeutet, dass Werkzeuge und Systeme der künstlichen Intelligenz nicht dazu dienen, menschliche Fähigkeiten zu ersetzen, sondern um die Leistungen der Mitarbeiter zu verbessern, zu beschleunigen und zu skalieren, vom Erlernen neuer Kompetenzen über die Verbesserung der Entscheidungsfindung bis hin zur Automatisierung sich wiederholender Aufgaben, damit sich die Mitarbeiter auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können.
In vielen Branchen - Banken, Versicherungen, Fertigung, Einzelhandel - herrscht ein chronischer Mangel an Fachkräften in kritischen Bereichen wie IT, Cybersicherheit, Datenanalyse und mehr. KI hilft, die Lücke zu schließen, indem sie die Effizienz steigert, Prozesse beschleunigt und es den Mitarbeitern ermöglicht, neue Fähigkeiten zu erlernen oder anzuwenden.
Zu den Risiken gehören ein übermäßiges Vertrauen in die Automatisierung, eine Entscheidungsfindung ohne ausreichende menschliche Aufsicht, Probleme mit Voreingenommenheit und Genauigkeit sowie der Verlust von Kernkompetenzen, wenn die Mitarbeiter nicht ausreichend beschäftigt oder geschult sind. Eine klare Steuerung, menschliches Urteilsvermögen, Transparenz und kontinuierliche Weiterbildung helfen, diese Risiken zu mindern.
