Warum KI-optimierte Workflows nicht immer die besten für Unternehmen sind

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Workflow- und Prozessineffizienzen können bis zu 40 % des Jahresumsatzes eines Unternehmens kosten. In vielen Fällen versuchen Unternehmen, dieses Problem zu lösen, indem sie Planungsalgorithmen mit künstlicher Intelligenz (KI) implementieren. Dies gilt als nützliches Instrument für Geschäftsmodelle, die auf Schnelligkeit und Effizienz angewiesen sind, wie beispielsweise Lieferdienste und die Logistikbranche.

Obwohl die KI sicherlich bei einigen der zeitaufwändigen und oft unvorhersehbaren Aufgaben geholfen hat, die mit der abteilungsübergreifenden Mitarbeitereinsatzplanung verbunden sind, ist das Modell immer noch nicht perfekt. Manchmal macht es Probleme schlimmer statt besser.

Der KI fehlt die menschliche Fähigkeit, über die bloße Optimierung der Geschäftseffizienz hinauszugehen. Dies bedeutet, dass es keine Fähigkeit für "menschliche" Variablen wie Arbeiterpräferenzen hat. Die Einschränkungen der KI-Planung können oft zu unausgeglichenen Schichten oder verärgerten Mitarbeitern führen, was in Situationen gipfelt, in denen die KI-"Hilfe", die der Personalabteilung gewährt wird, tatsächlich reibungslose Arbeitsabläufe behindert. /p> Wenn die Optimierung schief geht: KI kann Menschen hinter Datenpunkten nicht sehen

Die automatische KI-Planung hat in den letzten Jahren an Popularität gewonnen. Zwischen 2022 und 2027 wird der globale Markt für KI-Planungssysteme voraussichtlich um 13,5 % CAGR wachsen, und 77 % der Unternehmen nutzen bereits KI oder möchten KI-Tools hinzufügen, um Arbeitsabläufe zu optimieren und Geschäftsprozesse zu verbessern.

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Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die KI ohne menschliche Aufsicht noch keinen Zeitplan erstellen kann. HR-Experten müssen die automatisch generierten Dienstpläne noch überprüfen und anpassen, denn es gibt immer noch einen großen, eklatanten Fehler in den KI-Algorithmen: ein Mangel an „menschlichen Parametern“.

KI ist großartig darin, Daten zu sortieren und Wege zu finden, um die Effizienz von Geschäftsprozessen zu optimieren. Die Workflow-Optimierung über Algorithmen, die historische Daten verwenden, ist ideal, um Dinge wie das Auftragsvolumen und die Anzahl der erforderlichen Mitarbeiter auf der Grundlage von Informationen wie Marketingaktionen, Wetterbedingungen, Tageszeit, stündlichen Auftragsschätzungen und durchschnittlichen Kundenwartezeiten zu prognostizieren.

Das Problem rührt von der Unfähigkeit der KI her, "menschliche Parameter" zu berücksichtigen, die sie eher als Effizienzabfall denn als bewährte Geschäftspraxis betrachtet.

Wenn ein Unternehmen zum Beispiel praktizierende muslimische Mitarbeiter hat, brauchen diese kleine Pausen an ihren Arbeitstagen, um die Gebetszeiten einzuhalten. Wenn ein Unternehmen junge Mütter einstellt, brauchen diese möglicherweise auch Zeit zum Abpumpen. Dies sind Dinge, die die KI derzeit nicht richtig berücksichtigen kann, da sie nicht mit menschlichem Einfühlungsvermögen und Argumentation erkennen kann, dass diese „ineffizienten Zeitpläne“ aus Sicht des langjährigen Mitarbeiters viel effizienter sind Glück.

Effizienz ist nicht immer die beste Politik; Gibt es eine Lösung?

Kurz...