Berufsbilder verändern sich in der Digitalisierung so schnell wie nie zuvor. Mit der Entwicklung neuer Technologien und immer größer werdender Datenmengen brauchen Unternehmen zunehmend Spezialisten, die nicht nur über grundlegendes IT-Know-how verfügen. Der Umgang mit Big Data stellt Unternehmen vor große Herausforderungen und eröffnet zugleich große Chancen. Hier kommt der Data Scientist ins Spiel. Lesen Sie in diesem Beitrag, welche Kernkompetenzen ein Data Scientist braucht, wie Sie in diesem Berufsfeld Fuß fassen können und mit welchem Gehalt Sie rechnen dürfen.

 

Data Scientist als zukunftsfähiger Beruf

Im Kontext von Big Data  – der riesige Datenberg der Unternehmen zur Verfügung steht – sind neben IT-Spezialisten und KI-Technologien Datenexperten gefragt, die aus den Datenmassen Zusammenhänge erschließen und sinnvolle Rückschlüsse ziehen können.

Einer dieser Experten ist der Data Scientist, der im Harvard Business Review  bereits vor einigen Jahren als „The sexiest Job of the 21th century“ bezeichnet wurde. Er ist quasi der Experte für Datenwissen und übernimmt damit eine Schlüsselrolle im Unternehmen.

Mitarbeiter in diesem Bereich werden händeringend gesucht und dadurch in der Regel sehr gut bezahlt. Qualifizierte Data Scientists sind am Markt jedoch Mangelware. Es lohnt sich als Jobsuchender also, einen näheren Blick auf diesen spannenden Beruf mit Zukunft zu werfen.

 

Welche Aufgaben hat ein Data Scientist im Unternehmen?

Der Data Scientist ist Detektiv, Analyst und Richtungsweiser zugleich. Seine Aufgabe besteht darin, Daten zu erheben, diese zu analysieren und anhand der Ergebnisse Handlungsempfehlungen für das Unternehmen abzuleiten. Und das nicht auf Basis einzelner Daten, sondern auf Grundlage enorm großer Datenmengen.

Ein Data Scientist wirkt immer an verschiedenen Schnittstellen eines Unternehmens mit. Erhält er eine bestimmte Fragestellung von einer Fachabteilung oder dem Management, geht er zunächst auf die Suche der relevanten Datenquellen. Um die Daten erheben zu können, muss er möglicherweise wiederum mit anderen Unternehmensbereichen eng zusammenarbeiten.  Aber er erhebt diese Daten eben nicht nur, sondern verwandelt die Ergebnisse in Erkenntnisse, die einen Mehrwert für das Unternehmen schaffen.

Auf Basis seiner Annahmen und Empfehlungen trifft das Management wichtige Entscheidungen, die Prozesse im ganzen Unternehmen beeinflussen. Ohne einen fähigen Data Scientist im Haus ist es deutlich schwieriger, aus der riesigen Masse verfügbarer Daten nutzbare Erkenntnisse zu gewinnen und zukunftsweisende Handlungen abzuleiten. Zwar werden hierfür immer bessere Methoden und Tools entwickelt, die die Analyse erleichtern. Den wesentlichen Unterschied macht aber nach wie vor der Mensch, der die Daten und ihre Auswertungen mithilfe geeigneter Methoden richtig interpretieren kann. Genau diese Rolle übernimmt der Data Scientist.

Wie sieht der Arbeitsprozess eines Data Scientists aus?

Zwei Maenner im Serverraum schauen auf Tablet

Zusammengefasst deckt der Data Scientist im Laufe seines Arbeitsprozesses folgende fünf Kernbereiche ab:

  1. Datenauswahl: Der Data Scientist trifft auf Grundlage einer vorgegebenen Fragestellung die Entscheidung, welche Daten analysiert werden sollten. Auch die Frage, unter welchen Gesichtspunkten diese Analyse stattfindet, beantwortet er. Beispiel für eine solche Frage könnte sein, was Einmalkunden dazu bewegt, wiederholt zu kaufen. Möchten Verantwortliche eines Unternehmens dies herausfinden, geben sie diese Fragestellung dem Data Scientist.
  2. Datenanalyse bzw. Data Mining: Im nächsten Schritt analysiert der Data Scientist die vorhandenen Daten, um diese Frage zu beantworten. In unserem Beispiel wäre zu ermitteln, welche Parameter den wiederholten Kauf beeinflussen.

Zunächst gilt es stets abzuwägen, ob statistische Verfahren für die erforderliche Analyse ausreichen oder nicht. Vor allem dann, wenn sehr große Datenmengen vorhanden sind (Big Data), stößt Statistik allein oft an ihre Grenzen, und eine computergestützte Kombination von Methoden, wie es beim Data Mining der Fall ist, kann sinnvoll sein. Diese computergestützte Anwendung verschiedener Methoden und Algorithmen erleichtert es dem Data Scientist hierbei, Zusammenhänge schneller zu erkennen und in einem der nächsten Schritte entsprechende Schlussfolgerungen abzuleiten.

  1. Dokumentation: Sind die ersten Erkenntnisse gewonnen, gilt es, diese zu dokumentieren. Das Projektteam rund um den Data Scientist notiert, welche Ergebnisse die Datenanalyse brachte. Übertragen auf unser Beispiel stellt der Data Scientist möglicherweise fest, dass es bestimmte Faktoren gibt, die zum Mehrfachkauf besonders anregen.

Auch Parameter, die er zuvor in Betracht gezogen hatte, die aber nach der Analyse der Daten keinen Einfluss auf das Kaufverhalten zu haben scheinen, notiert der Data Scientist in seiner Dokumentation.

  1. Interpretation: Als Übersetzer erhobener Daten geht es dem Data Scientist im vierten Schritt darum, die Ergebnisse der Datenanalyse zu interpretieren. Dazu leitet er anhand seiner Dokumentation Schlussfolgerungen ab. Bezogen auf unser Beispiel stellt er möglicherweise fest, dass die Kunden, denen das Unternehmen nach einer bestimmten Zeitspanne ein Rückkehrangebot offeriert, öfter erneut kaufen. Daraufhin kann er bestimmte Annahmen treffen, etwa dass solche Maßnahmen das Kaufinteresse positiv beeinflussen.

Hier zeigt sich der wohl größte Unterschied zwischen Data Science und Data Analytics: Der Data Scientist sorgt nicht nur für saubere Analysen, sondern leitet aus den Ergebnissen relevante Schlussfolgerungen und mögliche Folgeschritte ab.

  1. Schnittstellenkommunikation: Die Data-Analytics-Erkenntnisse gilt es im letzten Schritt so zu kommunizieren, dass nicht nur versierte Datenanalysten sie verstehen, sondern auch die betroffenen Entscheider im Unternehmen.

In unserem Beispiel kann er nun möglicherweise die Empfehlung aussprechen, regelmäßig Rückkehrangebote zu offerieren, da diese einen positiven Einfluss auf das Kaufverhalten der Kunden haben. Die Entscheider in ihrem jeweiligen Bereich wiederum sind durch diese „Übersetzung“ des Data Scientists in der Lage, entsprechende Maßnahmen einzuleiten.

Die Kernkompetenzen eines Data Scientists

Die Kombination aus Datenanalyse und Schnittstellenkommunikation ist eine sehr besondere. Sie verlangt von Menschen, die den Job des Data Scientists übernehmen, ganz verschiedene Fähigkeiten und Kompetenzen. Vor allem die folgenden Skills sind hierbei wichtig:

Gehalt und Aussichten eines Data Scientists

Was verdient man im Bereich Data Science? Wie sind die Karrierechancen in diesem Job? Da der Bedarf an qualifizierten Data Scientists stark ansteigt, sind die Zukunftschancen in diesem Beruf ausgezeichnet. Auch finanziell ist das Berufsbild interessant. Alphajump, das Jobportal für Akademiker, gibt folgende Richtwerte für das Gehalt eines Data Scientists an:

Besonders gefragt ist diese Position in größeren Unternehmen mit mehr als 1000 Mitarbeitern und solchen, die mit großen Datenmengen arbeiten.

Zertifizierung und Ausbildung: Wie werde ich Data Scientist?

Wenn Sie Interesse am Job des Data Scientists haben, können Sie sich auf ganz unterschiedlichen Wegen dafür qualifizieren. Oftmals sind Data Scientists Informatiker oder Betriebswissenschaftler mit Weiterbildungen im Statistik- oder IT-Bereich. Auch Softwareentwickler oder Business Developer   kommen infrage.  Über entsprechende Weiterbildungen im Bereich Datenanalyse oder Big Data erwerben diese dann Kompetenzen, die sie zum aussichtsreichen Kandidaten für den Job im Bereich Data Science machen. Außerdem lohnt sich eine Expertise im jeweiligen Umfeld, in dem sie arbeiten, beispielsweise eine Weiterbildung im Online-Marketing oder E-Commerce. Zwei Bereiche, die in Zukunft immer häufiger die Unterstützung kompetenter Data Scientists brauchen dürften.

Insgesamt öffnet sich mit dem Bereich Data Science ein sehr spannendes und besonders chancenreiches Tätigkeitsfeld. Dieser zukunftsfähige Beruf hat Ihr Interesse geweckt und Sie denken über einen Berufswechsel nach? Sicherlich keine leichte Entscheidung. Dabei können Ihnen zunächst diese fünf wichtigsten Fragen zum Berufswechsel weiterhelfen. Gerne hilft Ihnen auch unsere Karriereberatung, den für Sie sinnvollsten nächsten Schritt herauszufinden.

Big Data, Künstliche Intelligenz (KI) oder Virtual und Augmented Reality gestalten zunehmend unsere Arbeitswelt und so auch die berufliche Weiterbildung. Und diese Entwicklung setzt sich 2020 fort. Daher ist die Bereitschaft, sich mit digitalen Technologien und neuen Lernkonzepten auseinanderzusetzen, unerlässlich – für Personalentwickler wie für jeden Berufstätigen. Welche Top-5-Trends die Personalentwicklung in den nächsten Jahren prägen werden und was die Kompetenz 4.0 ausmacht, erfahren Sie in diesem Beitrag.

Mit Smart Machines „Hand in Hand“

Welche Kompetenzen sichern zukünftig die Beschäftigungsfähigkeit unserer Mitarbeiter? Und: Wie müssen wir unsere Personalentwicklung ausrichten, damit unser Unternehmen wettbewerbsfähig bleibt? Dies sind zentrale Fragen, mit denen sich Personalentwickler derzeit auseinandersetzen und die auch uns im Weiterbildungssektor beschäftigen. Um diese Fragen beantworten zu können, müssen wir uns mit den Technologien und Systemen auseinandersetzen, mit denen wir in Zukunft „Hand in Hand“ arbeiten werden – den sogenannten „Smart Machines“. Diese intelligenten Maschinen nutzen Künstliche Intelligenz (KI), um menschliches Verhalten nachzuahmen und reale Situationen zu simulieren. Lernen wir Menschen, mit den Smart Machines umzugehen und sie zu unserem Vorteil zu nutzen, erwarten uns nicht nur immense Produktivitätsfortschritte. Sie haben auch das Potenzial, unsere eigene Beschäftigungsfähigkeit und Kompetenz für die Arbeitswelt 4.0 zu sichern.

Trend 1: Entwicklung von digitalen Kompetenzen und von „Fusion Skills“

Eine Studie des TÜV und des Forschungsinstituts für Digitalthemen, BITKOM, belegt, was branchenübergreifend schon längst den Grundtenor widerspiegelt: Mitarbeiter brauchen entsprechendes Wissen über die Digitalisierung und digitale Technologien. Im Jahr 2020 und in den nächsten Jahren wird es also für viele Unternehmen und Mitarbeiter unabdingbar sein, den Fokus auf den Erwerb digitaler Kompetenzen zu legen. Laut Bitkom-Studie haben sich fast zwei Drittel (63 Prozent) der befragten Unternehmen dieser Herausforderung bereits angenommen und bilden ihre Mitarbeiter in Sachen digitales Know-how weiter. Um die digitale Transformation voranzutreiben, brauchen Mitarbeiter neben digitaler Kompetenz auch sogenannte „Fusion Skills“. Damit sind Fähigkeiten gemeint, die es dem Menschen ermöglichen, Smart Machines nicht nur zu bedienen, sondern sie als Teamplayer zu verstehen, der seine Stärken und Schwächen hat. Dabei ist zum Beispiel die Urteils- und Entscheidungsfähigkeit hinsichtlich der Frage, in welcher Situation oder bei welcher Aktion die Maschine unsicher ist, sehr wichtig.

Eigeninitiative ist gefragt

Da sich einhergehend mit der Digitalisierung Jobanforderungen wandeln, ist die Eigeninitiative der Mitarbeiter stark gefragt. Diese Entwicklung belegte bereits 2018 eine Kantar-TNS-Studie, die zu dem Ergebnis kam, dass 78 Prozent der Führungskräfte und Personalverantwortlichen auf die Lernbereitschaft des Mitarbeiters achten. Stolze 84 Prozent der befragten Führungskräfte gaben außerdem an, dass das Engagement für die persönliche Weiterbildung entscheidend für die Vergabe von Stellen sei.

Trend 2: Künstliche Intelligenz (KI): Von Chatbots zu Lernbots

KI-Algorithmen bestimmen bereits an vielen Stellen unseren Alltag: Der Streaming-Anbieter, der uns passgenau unsere Lieblingskünstler und -Playlists anzeigt, oder die Dating-App, die Menschen mit ähnlichen Interessen vernetzt. Bereits im vergangenen Jahr stellten wir in unserem Weiterbildungstrend-Report den enormen Einfluss von Künstlicher Intelligenz (KI) heraus. Die Geschwindigkeit, in der die Entwicklung der KI-Technik voranschreitet, wird sich auch in diesem Jahr nicht reduzieren. Bereits jetzt gibt es sogenannte Lernbots, die beim Aneignen von Basiswissen spielerisch helfen. Überall dort, wo automatisierte Antworten zu häufig gestellten Fragen verwendet werden können, sind diese Chatbots einsetzbar.

Sven R. Becker, Vorstand von IMC, einem Anbieter für Learning- und Talent-Management-Systeme, erklärt in einem Interview mit dem Blog L&Dpro die Weiterentwicklung der ursprünglichen Chatbots zu Lernbots. Becker zufolge sollen die Bots künftig auf die Bedürfnisse der verschiedenen Lerntypen genau eingehen können. Bei einem auditiven Lerntyp können beispielsweise Podcasts effizienter bei der Aneignung der Lerninhalte sein als bei einem visuellen Lerntyp, der einen gut aufbereiteten Text braucht, um sich die Kursinhalte optimal merken zu können. Der Lernbot kann daher unterstützend bei der Auswahl sowie der Bereitstellung der Lernmaterialen integriert werden.

Trend 3: Adaptive Learning

Adaptive Lernsysteme richten sich an den Bedürfnissen, den Fähigkeiten und dem Wissensstand des Lernenden aus. So können sie beispielsweise die individuellen Lernstärken und -schwächen eines Teilnehmers identifizieren. Adaptive-Learning-Software hat den großen Vorteil, dass sie für jeden Teilnehmer ein eigenes Profil anlegt. So können Dozenten und Lehrkräfte mit Hilfe einer Profilanalyse zum Beispiel individuelle Aufgaben vergeben. „Das kann eine einzelne Lehrkraft für eine ganze Gruppe nie leisten. Andererseits gibt es viele Facetten menschlichen Lernens und Handelns, auf die Computer bis heute nicht gut reagieren können – zum Beispiel Kreativität”, erklärt Prof. Dr. Niels Pinkwart, Professor für Informatik an der Humboldt-Universität zu Berlin in einem Interview mit digitalisierung-bildung.de. Aktuell befindet sich dieser Bereich noch in den Kinderschuhen. Dafür erforderliche Wissensdatenbanken sind noch unzureichend aufbereitet und die nötigen KI-Algorithmen noch nicht umfassend einsatzfähig.

Trend 4: Virtual und Augmented Reality vereinen Theorie und Praxis

Die Technologien Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR) werden in der Weiterbildung vielfältig eingesetzt. Ein greifbares, praktisches Beispiel ist die VR-Brille: Dort, wo klassische Weiterbildungen lediglich theoretische Inhalte vermitteln, vereinen moderne Lerntools wie die VR-Brille praktische und theoretische Inhalte direkt in einer virtuellen Arbeitsumgebung. Dr. Ralf Klamma von der RWTH Aachen hat im Rahmen seines WEKIT-Projekts beispielsweise eine innovative Lernplattform entwickelt, die mit AR-Brillen arbeitet. So können die Lernenden anhand der smarten Brillen etwa das Bedienen einer Maschine erlernen. Der Träger der Brille sieht eine virtuelle Hand, die ihm zeigt, welche Schalter und Knöpfe er zu drücken hat, um die Maschine zu bedienen.

Im Bereich Corporate Learning können Soft-Skill-Trainings wie Rhetorik bereits anhand von Virtual Reality abgebildet werden. Das Start-up Straightlabs verknüpft beispielsweise neurowissenschaftliche Erkenntnisse mit Gamification-Methoden: Im Rahmen seines „VR Speech Trainings“ stellt das Tech-Unternehmen eine virtuelle Plattform zur Verfügung, innerhalb der der Schüler lernen kann, Vorträge zu halten. Dazu wird eine realitätsnahe Vortragssituation simuliert, sodass der Lernende glaubt, er stünde vor einem echten Publikum. Die Gesundheitsbranche nutzt bereits ebenfalls VR und AR, um Theorie und Praxis in der Ausbildung zu vereinen: So testet beispielsweise das Deutsche Rote Kreuz (DRK) VR-Brillen in einem Pilotprojekt, um Notfallsanitäter auszubilden. Mit Hilfe einer VR-Brille wird in diesem Fall der gesamte Innenraum eines virtuellen Rettungswagens abgebildet. Den Auszubildenden hilft das dreidimensionale Lernerlebnis unter anderem dabei, virtuell eine Narkose vorzubereiten. Künftig sollen auch virtuelle Patienten mit Hilfe der VR-Brille dargestellt werden, um deren Behandlung zu trainieren.

Trend 5: Produktivitätssteigerung durch Just-in-time-Teaching

Einst für den Hörsaal bestimmt, erobert das Just-in-time-Teaching (JITT) nun auch den gesamten Bildungssektor. Der Kerngedanke hinter dem neuen Lernkonzept: Durch die Vorbereitung auf die Vorlesung „just in time“ – sprich gerade rechtzeitig – sollen die Studierenden den Lernstoff besser verinnerlichen. Dazu arbeiten Studierende unmittelbar vor der Unterrichtseinheit das Skript durch und absolvieren im Anschluss einen kurzen Test zu den jeweiligen Lerninhalten. Danach findet die Vorlesung statt, die in diesem Fall jedoch wenig mit dem klassischen Frontalunterricht zu tun hat. Statt permanent mitschreiben zu müssen, zielt das JITT darauf ab, die Studierenden dazu zu motivieren, lieber aktiv am Unterricht teilzunehmen und ihre offenen Fragen zu dem vorangegangenen Test zu klären. Durch JITT kann daher eine große Produktivitätssteigerung beim Lernen erzielt werden. Außerdem bringt das JITT-Konzept den Vorteil mit sich, dass die Studierenden selbst über Zeit und Ort ihrer Vorbereitung entscheiden können. Unterrichtet werden kann dann entweder im klassischen Hörsaal vor Ort oder – wenn möglich – auch im virtuellen Klassenzimmer.

Mensch und Maschine: ein unschlagbares Team

Ob intelligente Lernsoftware, smarte Brillen oder neue Lernkonzepte: Für die Personalentwicklung 4.0 stehen Technologien bereit, die Lernende nicht nur zum größtmöglichen Lernerfolg führen sollen, sondern auch zum Spaß am Lernen. Letzterer hängt natürlich auch zum großen Teil von der persönlichen Einstellung zum Lernen ab: Die Bereitschaft, sich für neue Trends und Themen zu öffnen und die digitale Transformation als Chance zu begreifen, ist die Kompetenz 4.0 schlechthin.

Willkommen im Digitalisierungsdschungel! Fragen auch Sie sich: Digitalisierung – was versteht man darunter? Was verändert sich für mich und meine Arbeit und wie gehe ich damit um, auch wenn ich nicht viel mit Technik zu tun habe? Daniel de la Roche ist Dozent bei karriere tutor®. Er gibt Ihnen in diesem Beitrag eine kurze Einführung in das Thema „Digitalisierung“ und beantwortet grundlegende Fragen zum digitalen Wandel.

Digitalisierung – was versteht man darunter?

Im ursprünglichen Sinne bedeutet Digitalisierung das Umwandeln analoger Informationen in digitale Formate. Heute verbindet man mit dem Begriff häufig den digitalen Wandel von Privat- und Geschäftsleben. Private und geschäftliche Informationen werden digital erfasst, gemessen und verwertet. Dies bringt viele Veränderungen mit sich. Über das Internet werden unser Kommunikations- und Einkaufsverhalten, unsere privaten und beruflichen Beziehungen und Netzwerke, die Art, wie wir leben und arbeiten, auf einmal sehr transparent. Alle Lebensbereiche werden sich durch die Digitalisierung grundlegend verändern. Man kann also von einer echten Revolution sprechen. Hierbei entstehen viele Chancen für die Menschen, aber eben auch Risiken, die es abzuwägen gilt.

Wie die Digitalisierung unsere Wirtschaft und Arbeitswelt verändert

Jede Minute werden z. B. 188 Millionen E-Mails versendet und rund 4,5 Millionen Suchanfragen bei Google gestellt (2019). Hieran lässt sich auch schon erkennen, dass ganze Geschäftsmodelle auf der Digitalisierung und dem Internet basieren. E-Commerce hat sich bereits als eigenständige Branche etabliert. Auch in Organisationen und Unternehmen dreht sich vieles um die Datenerfassung, -messung und -verwertung. Die Planung von Logistiklieferketten oder der Produktion in der Industrie 4.0 basiert heute schon vielfach auf der Nutzung von Big Data bis hin zu Künstlicher Intelligenz (KI). Diese Themen werden in Zukunft eine noch größere Rolle spielen. Davon ist auszugehen.

In nahezu jedem Job wird die Digitalisierung zukünftig zu spüren sein. Daniel de la Roche erklärt dazu: „Personalverantwortliche machen beispielsweise die Arbeitseinsatzplanung auf der Grundlage digitaler Daten. Der Lagerarbeiter trägt bei seiner Arbeit eine datengeführte Brille, die ihm anzeigt, welches Produkt an welcher Stelle im Regal liegt. Der Online Marketing Manager entwickelt im Zuge der digitalen Transformation seine Kreativkampagnen vielleicht nur noch oder hauptsächlich datenbasiert. Für mich als Dozent bedeutet die Digitalisierung, dass ich den Berufstätigen die Inhalte mithilfe digitaler Medien näherbringe.“

Sich mit dem Thema Digitalisierung auseinanderzusetzen, sei nach Ansicht von Daniel de la Roche für einen Fliesenleger, dessen Kerngeschäft bisher noch nichts mit digitalen Technologien zu tun hatte, genauso relevant wie für den Marketingleiter eines Autoherstellers. Nur die Einstiegsebene in das Thema sei eben unterschiedlich.

Der Mensch im Mittelpunkt der Digitalisierung

Schlüsselfaktoren der Digitalisierung

Denjenigen, die tiefer in die Materie einsteigen wollen, empfiehlt Daniel de la Roche die Studie vom Institute of Electronic Business unter Prof. Dr. Dr. Thomas Schildhauer in Zusammenarbeit mit dem Rat der Internetweisen über die „Schlüsselfaktoren der Digitalisierung“: Hierin werden vier Schlüsselfaktoren identifiziert, die sowohl den digitalen Wandel maßgeblich beeinflussen als auch selbst dem Wandel unterliegen:

  1. Technologie
  2. Kommunikation
  3. Gesellschaft und Politik
  4. Wirtschaft und Arbeit

Schlüsselfaktoren der Digitalisierung

Herausforderungen der Digitalisierung und der Umgang damit

Die Grafik zu den Schlüsselfaktoren der Digitalisierung veranschaulicht, dass die Technologie zwar ein wichtiger Bereich ist, mit dem Sie sich auseinandersetzen müssen. Aber sie ist eben nur einer von vier großen Bereichen, die uns im Zuge des digitalen Wandels beschäftigen. Bereits was die Technologie angeht, stehen wir in Deutschland vor nicht zu unterschätzenden Herausforderungen. Denken wir zum Beispiel einmal an die flächendeckende Einführung des 4G-Mobilfunknetzes oder gar an die des 5G-Standards.

Die andere Seite ist jedoch, dass für die digitale Transformation ein Wandel im Kopf stattfinden muss. Hierbei geht es um die gedankliche Umstellung auf Anwenderseite. Für Unternehmen und öffentliche Verwaltungen ist die Digitalisierung insofern eine Herausforderung, als dass sie die Mitarbeiter und Angestellten alle mit an Bord holen müssen. Ein Umdenken sei unbedingt notwendig, um die Potenziale der Digitalisierung ausschöpfen zu können, meint Daniel de la Roche. Doch wie können Unternehmen und Berufstätige mit diesen Herausforderungen umgehen, um nicht den Anschluss zu verpassen, sondern die digitale Revolution aktiv mitzugestalten?

Digital und lebenslang lernen

„Unternehmen müssen es auf verschiedenen Wegen ermöglichen, dass sich die Belegschaft permanent mit dem digitalen Wandel auseinandersetzt“, so der Dozent. Ein banales Beispiel: Ein Unternehmen verordnet den Mitarbeitern, sich pro Woche eine Arbeitsstunde lang Podcasts zu einem digitalen Thema zu widmen. Hierbei müssen sich Beschäftigte auch im Lernen umstellen. Was zählt ist, dass Sie sich stetig weiterentwickeln und Ihre Fähigkeiten und Ihr Wissen permanent aktualisieren. Das digitale Lernen bietet dabei den Vorteil, dass es in den Alltag der Mitarbeiter integriert werden kann und lernen jederzeit möglich ist.

Agil sein

Auch Agilität ist eine geeignete Herangehensweise für Unternehmen, mit den neuen Anforderungen umzugehen. Einige mögen sich jetzt die Haare raufen und denken: „Nicht schon wieder dieses Buzzword!“ Oder „Unser Unternehmen steht seit 100 Jahren für Stabilität und Konstanz. Und wir sind bisher sehr erfolgreich damit gefahren. Wozu brauchen wir da jetzt Agilität?“ Aber wenn man genauer darüber nachdenkt, was Stabilität für ein Unternehmen eigentlich bedeutet, dann wird schnell klar: Letztlich geht es darum, dass das Unternehmen am Markt überleben kann.  Wenn ich als Unternehmer verstanden habe, dass ich mich schneller und kontinuierlich an Veränderungen anpassen muss, damit das Unternehmen langfristig erfolgreich ist, dann wird auch der Vorteil des agilen Handelns deutlich. Denn Stabilität ergibt sich heute aus einer anderen Grundlage als früher. Und die Grundlage heißt eben unter anderem Agilität: Also offen sein für Veränderungen und Feedback, anpacken und schnell handeln, integrativ arbeiten, das heißt raus aus meiner „Komfortzone“ bzw. meinem Silo und so nah wie möglich ran an den Kunden und seine Bedürfnisse.

Schnell sein

Früher haben Unternehmen u. a. dadurch ihre Existenzberechtigung geschaffen, dass sie eine tolle Idee, einen tollen Prozess oder eine tolle Technologie hatten, deren bzw. dessen Entwicklung sie nach außen hin abgeschottet haben. Nach dem Motto: „Wir machen das für uns und keiner darf das sehen. Erst wenn es fertig ist, bieten wir es am Markt an.“ Dadurch hatten sie idealerweise einen Vorlauf, bis die anderen verstanden hatten, wie es geht. Heutzutage ist der Ansatz anders. Partner und Kunden werden von Anfang an viel stärker in die Wertschöpfungsprozesse einbezogen. Die neue Devise lautet: Nicht Kompetenzen aufbauen und abschotten, sondern überlegen: „Wie können wir am schnellsten den Zugang zu Kompetenzen und zum Markt finden?“

Was bedeutet Digitalisierung für mich und meinen Arbeitsbereich?

Die Frage „Was bedeutet Digitalisierung für mich und meine Arbeit?“ sei laut Daniel de la Roche ein guter Einstieg in das Thema Digitalisierung. Seinen Teilnehmern empfiehlt er hierzu die folgende praktische Übung:

Setzen Sie sich zunächst einmal allein oder auch gemeinsam im Team hin und skizzieren Sie Ihren eigenen Arbeitsbereich mit den wichtigsten Aufgaben. Im nächsten Schritt können Sie sich dann die wichtigsten Arbeitsprozesse und -produkte anschauen und darüber nachdenken, wo hier digitale Technologien zum Einsatz kommen könnten. So schaffen Sie sich Ihre individuelle Darstellung der für Sie relevanten Aspekte zur Digitalisierung. Hierauf aufbauend können Sie sich gezielt weiterbilden.

Welche Kompetenzen benötige ich für die Digitalisierung?

Neben der Fachkompetenz treten im Zuge der Digitalisierung Sozial- und Methodenkompetenz noch stärker in den Vordergrund. Hier gilt es also die Weiterbildung zu finden, mit der Sie diese Kompetenzen am besten entwickeln können.

Dozent Daniel de la Roche ist außerdem der Meinung: „Egal, in welchem Bereich oder in welcher Branche wir arbeiten, wir brauchen alle eine grobe „informatische Kompetenz“. Das heißt, wir müssen alle ungefähr verstehen, wie digitale Informationsstrukturen zusammenhängen und was sich daraus für Chancen ergeben.“ Der Einsatz von Software wird in vielen Jobs eine noch größere Bedeutung haben.

Gleichzeitig müssen wir aber auch die Herausforderungen, die damit einhergehen, kennen und bewerten können. Vielen schießen hierzu gleich der Datenschutz und die Wahrung der Persönlichkeitsrechte in den Kopf. Wenn heutzutage alle Daten online erfasst, gemessen und verwertet werden, welche Konsequenzen hat das für mich und mein Handeln?

Diese Herausforderungen und Konsequenzen müssen Sie im Einzelfall für sich bewerten: Empfinden Sie es zum Beispiel als gewinnbringend, wenn Sie nur noch mit gezielter, personalisierter Werbung konfrontiert werden? Dann muss Ihnen bewusst sein, dass dies nur mit einer digitalen Weitergabe persönlicher Daten möglich ist. Möchten Sie lieber möglichst viele Ihrer persönlichen Daten für sich behalten und nicht online zur Verfügung stellen? Dann hätte das die Konsequenz, dass Sie möglicherweise ganz nach dem Gießkannenprinzip mit nicht relevanter Werbung überschüttet werden.

Dieses Beispiel soll Ihnen verdeutlichen, dass Sie sich für die Vor- und Nachteile sowie Chancen und Risiken der Digitalisierung zunächst öffnen und diese dann für sich persönlich abwägen sollten. Eine gute Einführung in die Digitalisierung sowie einen hilfreichen Orientierungsrahmen bietet Ihnen der Weiterbildungskurs bei karriere tutor®.

Von Onlineshops über Produktionsunternehmen bis hin zur Chemieindustrie: Im Zuge der Digitalisierung werden täglich in jeglichen Branchen Terabyte von neuen Daten produziert und gespeichert. Im Vergleich zur Datenanalyse vor einigen Jahrzehnten bieten große, digitale Datenmengen – die Big Data – heute enorme Chancen zur Auswertung und Interpretation. Die Herausforderung besteht darin, diese Daten zielgerichtet auszuwerten und die gewonnenen Erkenntnisse für die Umsetzung der Unternehmensziele zu verwenden. Dass die Analysten im Gegenzug zur herkömmlichen Statistik völlig neue Ansätze wählen, um Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu erlangen, zeigt Datenexperte Daniel Fügner am Bespiel von Data Mining – ein Ansatz zur Aufbereitung und Untersuchung großer Datenmengen.

  1. Herr Fügner, als Datenspezialist sind Sie regelmäßig mit der Auswertung und Interpretation von großen Datenmengen/Big Data betraut. Welche Rolle spielen Big Data heutzutage für Unternehmen?

Daniel Fügner: Die heutige Technologie ermöglicht es erstmals, immer größere und komplexere Datenmengen aufzunehmen und zu speichern. Dadurch ist in vielen Unternehmen eine immer größer werdende Zahl an Daten verfügbar und bietet dementsprechend neue Chancen und Potenziale für Analysen und Auswertungen. Die Herausforderung im Bereich Big Data besteht allerdings darin, aus dem großen Pool an Daten die interessanten Informationen aufzuspüren. Hier stehen viele Unternehmen noch ganz am Anfang. Besondere Potenziale bestehen aktuell beispielsweise im Qualitätsmanagement oder in der Produktionsoptimierung. Aber auch im Vertrieb kann man anhand von Data Mining zum Beispiel das Kaufverhalten einer bestimmten Kundengruppe analysieren und Rückschlüsse auf ihre Kaufentscheidung ziehen.

  1. Aufgrund der steigenden Komplexität der Daten verändern sich aktuell die Rahmenbedingungen und Anforderungen an die Datenanalyse. Was ist Data Mining und wo sehen Sie dessen Vorteile?

Daniel Fügner: Data Mining ist ein weiteres Tool aus dem Werkzeugkasten der Datenanalyse, das über die Methoden der klassischen statistischen Verfahren hinausgeht. Im Gegensatz zur herkömmlichen Statistik versucht Data Mining, vornehmlich unpräzise Fragen zu beantworten. Das heißt, es sind entgegen der statistischen Analyse nicht zwingend Vorannahmen über einen bestimmten Datensatz notwendig. Das neu gewonnene Wissen wird aus der Datenmenge heraus generiert. Im besten Fall führt die Analyse mittels Data Mining zu Erkenntnissen, an die man zuvor nicht gedacht hat.

  1. Wo kommt Data Mining zum Einsatz?

Daniel Fügner: Data Mining findet überall da Anwendung, wo es komplexe Daten mit unklarem Inhalt gibt. Bleiben wir beim Beispiel des Kaufverhaltens, z. B. der Zielgruppe Mütter. Man könnte anhand der Untersuchung der Kaufdaten dieser Zielgruppe Zusammenhänge herausfiltern, wie beispielsweise die Erkenntnis, dass diese Kundengruppe vermehrt Babynahrung und Toilettenpapier zusammen kauft. Daraus ergeben sich Cross-Selling-Potenziale, die man für die Angebotserstellung nutzen kann. Data Mining bietet also das Potenzial für Überraschungen.

  1. Der Einsatz von lernfähigen Algorithmen entwickelt sich aktuell zu einer einflussreichen Komponente in diversen Arbeitsbereichen und Branchen. Was ist der Unterschied zwischen Data Mining und Künstlicher Intelligenz (KI)?

Daniel Fügner: Die Grenzen zwischen Künstlicher Intelligenz und Data Mining sind fließend. Ein maßgeblicher Unterschied ist die Tatsache, dass maschinelles Lernen oder KI Trainingsdaten und Training für den lernenden Algorithmus erfordert. Damit ist Künstliche Intelligenz immer auf einen bestimmten Zweck gerichtet. Ein Roboterarm, der mittels künstlicher Algorithmen lernt, einen Gegenstand zu greifen, trainiert ein konkretes Verhalten anhand von Big Data. Ein Chatbot dagegen, der im Kunden-Support eingesetzt wird, hat eine offene Zielsetzung, da die Kundenanfragen unbekannt und divers sind. Beim Data-Mining-Prozess sollte der Analyst immer offen für das Ergebnis sein, da es nicht zwingend ein Training erfordert. Data Mining ist mehr ein Finden als ein Lernen.

Daniel-Fuegner

Über Daniel Fügner

Als Kundenbetreuer für die Statistiksoftware Minitab® und das Data-Mining-Tool Salford Predictive Modeler von Minitab® unterstützt Daniel Fügner zahlreiche Kunden aus Industrie, Forschung und Lehre mit seiner Expertise im Bereich Datenanalyse und -auswertung. Als von Minitab® zertifizierter Trainer hält er zudem Standardtrainings und Individualworkshops für verschiedenste Firmen und Hochschulen.

Sprachassistenten, autonom fahrende Autos, robotische Katheter, die eigenständig durch das schlagende Herz navigieren: Künstliche Intelligenz übernimmt längst komplexe Aufgaben und löst sie teilweise um einiges effizienter als der Mensch. Doch was ist Künstliche Intelligenz genau? Welche Chancen bietet sie? Willi Schmidt, CTO bei der socialtelligence GmbH, einem Experten für Social Media und Künstliche Intelligenz, beantwortet für uns die wichtigsten Fragen.

Was ist Künstliche Intelligenz?

Willi Schmidt: Zunächst einmal ist Künstliche Intelligenz, abgekürzt KI, ein Teilgebiet der Informatik. Man unterteilt KI in vier große Teilbereiche: Einer ist Suche und Planung. Diesem Teilbereich ist ein Algorithmus des Schachcomputers „Deep Blue“ zuzuordnen, der 1996 den amtierenden Schachweltmeister Garri Kasparow besiegt hat. Aus dem Teilgebiet der Logik stammt beispielsweise die Künstliche Intelligenz, die in der TV-Show „Jeopardy!“ gegen die besten Spieler gewonnen hat. Dann gibt es das Teilgebiet der Wahrscheinlichkeitsrechnung und das des maschinellen Lernens.

Wo wird Künstliche Intelligenz eingesetzt?

Schmidt: KI wird so gut wie überall eingesetzt. Allein unsere Smartphones sind voll davon. Nur wissen viele gar nicht, dass sie gerade eine Künstliche Intelligenz nutzen.

Wie intelligent ist Künstliche Intelligenz heute?

Schmidt: Hier würde ich unterscheiden zwischen starker und schwacher KI. Heute verwendet man schwache KI, eine solche kann ein Problem lösen – aber eben nur dieses Problem. Zum Beispiel kann ein Fahrzeug autonom fahren oder ein Putzroboter den Teppich saugen, aber sie kann dir keinen für dich passenden Artikel bei Amazon vorschlagen. Ob eine KI stark oder schwach ist, kann man mit dem Turing-Test feststellen, den der Informatiker Alan Turing 1950 entwickelt hat. Bei diesem Test geht es darum, dass ein Mensch mithilfe einer Tastatur und eines Computerbildschirms zwei unbekannten Gesprächspartnern Fragen stellt. Er kann die beiden weder sehen noch hören. Einer der Gesprächspartner ist ein Mensch, der andere eine Maschine. Wenn der Fragesteller am Ende nicht zwischen Mensch und Maschine unterscheiden kann, gilt die Maschine als starke KI.

Gibt es Beispiele für eine starke Künstliche Intelligenz?

Schmidt: Von einer starken KI, also einer Künstlichen Intelligenz, die ähnlich dem Menschen nachdenken und verschiedene Probleme lösen kann, sind wir heute noch weit entfernt. Meistens sehen wir sie in Science-Fiction-Filmen; der „Terminator“ ist zum Beispiel eine starke KI.

Wie sieht die Zukunft der Künstlichen Intelligenz aus?

Schmidt: Vielleicht können wir in 20 oder 30 Jahren eine starke Künstliche Intelligenz programmieren. Das kann man technisch noch nicht realisieren, weil wir die entsprechende Hardware noch gar nicht haben. Wir sprechen hier außerdem von Milliarden von künstlichen Neuronen, die angelegt werden müssen.

Insgesamt wird KI unser Leben aber weiterhin verbessern. Das wird so weit gehen, dass wir nach Hause kommen und uns vieles abgenommen wird. Die Künstliche Intelligenz weiß zum Beispiel, weil sie in deiner Smart Watch deine Werte erfasst, dass du unterzuckert bist und dieses oder jenes essen solltest. Vieles wird automatisiert, und Künstliche Intelligenz wird immer mehr lernen, was man gerade braucht. Der Mensch muss künftig viel weniger selbst entscheiden.

Wie sieht die Zukunft der Kuenstlichen Intelligenz aus

Wo liegen die Gefahren Künstlicher Intelligenz?

Schmidt: Eine Gefahr ergibt sich aus dem, was ich eben angedeutet habe: Der Mensch lässt sich Entscheidungen abnehmen und muss immer weniger nachdenken. Ansonsten sehe ich keine Gefahren Künstlicher Intelligenz. Der Mensch fürchtet sich vor Dingen, die er nicht kennt. KI kann uns jedoch in verschiedenen Bereichen nach vorn bringen. In der Medizin leistet sie jetzt schon Großartiges und erkennt zum Beispiel Hautkrebs, den Ärzte nicht sehen. Wir werden noch mehr Krankheiten heilen und früher erkennen können. Je weiter wir mit der Technik sind, umso besser wird Künstliche Intelligenz.

Zur Person:

Willi Schmidt hat an der Hochschule der Medien in Stuttgart Informatik studiert. Der Experte für maschinelles Lernen ist Chief Technical Officer bei der socialtelligence GmbH und doziert unter anderem über Künstliche Intelligenz.

2018 war es schon und 2019 wird es noch mehr: digital. Und das in allen Bereichen – gerade im Arbeitsleben. Lies hier unsere besten Beiträge zur Digitalisierung und einen Ausblick auf die digitale Wirtschaft 2019.

 

Deutsche Unternehmen sind zu 54 % digital

Deutsche Unternehmen haben durchschnittlich einen Digitalisierungsgrad von 54 %. Das ergab der Wirtschaftsindex DIGITAL [PDF], der in diesem Jahr vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie veröffentlicht wurde. Doch was bedeutet das konkret?

 

Ein Weg, der nur langsam weitergeht, denn im Vergleich zum Vorjahr hat sich im Digitalisierungsindex nicht viel getan. Zwar sieht das Bundesministerium gute Perspektiven für Kleinunternehmen und Mittelstand, bemerkt aber auch, dass Großunternehmen bei der Selbsteinschätzung in der Regel von einem geringen Fortschritt in Sachen Digitalisierung in den nächsten Jahren ausgehen. Unternehmen tun sich nach wie vor schwer mit der Digitalisierung und investieren nur zögerlich in die eigene Weiterentwicklung hin zu digitalen Prozessen und neuen Formen der Zusammenarbeit. Möglicherweise liegt das auch daran, dass nur ein Drittel der Verantwortlichen bisher erkennt, dass der Einfluss der Digitalisierung auf den Unternehmenserfolg massiv sein kann. Lediglich 31,4 % der Gefragten stuften den Einfluss der Digitalisierung auf den Erfolg eines Unternehmens als sehr stark oder äußerst stark ein. Damit empfinden zwar mehr Firmen die Digitalisierung als wichtig als es noch 2017 der Fall war, aber um wirklich zukunftsfähig am Markt zu bleiben, ist noch sehr viel Luft nach oben.

 

Offenheit für Innovationen wagen

Dass an der Digitalisierung mittel- und langfristig kein Weg vorbei führt, gilt als sicher. Doch wer heute bereits Change-Prozesse anstößt und sich jetzt fit in der Digitalisierung macht, hat morgen einen enormen Vorteil. Dann, wenn die anderen Unternehmen notgedrungen nachziehen, weil es ohne Digitalisierungsstrategie nicht mehr geht, sind die Innovationsbereiten von heute längst mehrere Schritte weiter und sichern sich dadurch heute schon den Erfolg von morgen.

 

Impulse und strategische Anleitungen für Geschäftsmodelle mit Zukunft gibt es bereits heute. Unser Dozent und Digitalisierungsexperte Daniel de la Roche hat sich erst kürzlich in London über die neuesten Entwicklungen, Trends und unternehmerischen Goldgruben von morgen informiert. In diesem Artikel teilt er die acht wichtigsten Experten-Learnings für zukunftsfähige Geschäftsmodelle mit dir. An anderer Stelle im Blog kannst du außerdem einen Einblick in das DVC-Framework bekommen, das Unternehmen dabei hilft Digitalisierungsstrategien bestmöglich umzusetzen.

 

Auch ganz praktisch sind neue Möglichkeiten agiler Prozesse heute bereits erlebbar. Dozent Lin Müller berichtete im Blog über die CiP-Prozesslernfabrik, die bereits heute zeigt, was im Lean Management morgen wichtig sein wird.

Digitalisierung kennt keine branchengrenzen

 

Digitalisierung kennt keine Branchengrenzen

Vieles ist neu, aber das Neue ergreift und verändert nach und nach jede Branche, wird also mit ziemlicher Sicherheit auch für dich relevant. Wir haben im vergangenen Jahr auf einige exemplarische Beispiele geblickt und erklären dir, wie sich die Digitalisierung hier auswirkt. Lies gerne rein: 

 

Anleitung für digitale Unternehmen

Veränderungen bringen immer auch eine Portion Respekt und möglicherweise Sorge vor dem Neuen mit sich. Das ist mit der Digitalisierung nicht anders. Erfreulicherweise bietet sie aber auch enorme Chancen, die es nur zu ergreifen gilt. Wenn du genau jetzt mit einem großen Fragezeichen vorm Gesicht dort stehst und nicht weißt, wo du beginnen sollst, ist unsere dreiteilige Artikelserie zum Thema „Digitaler Wandel im Unternehmen“ deine Route in die Zukunft.

 

 

Anfangen, mehr nicht!

Wir haben viele weitere hilfreiche Artikel zum Thema Digitalisierung in unserem Blog veröffentlicht und stehen als Experte für digitale Bildung in einer digitalen Zukunft als Impulsgeber und Vorreiter gerne an deiner Seite. Unser Tipp: Wenn du dein Unternehmen digitalisieren möchtest, beginne mit einem Bereich. Zum Beispiel damit, in der Weiterbildung der Mitarbeiter neue Wege zu gehen, Menschen mit ins Boot zu holen, für die Veränderung zu begeistern und dann in Folge damit erste Prozesse zu digitalisieren.

 

Auf geht’s in ein starkes, digitales 2019!

Eine junge Frau sitzt abends vor dem Laptop, weil sie eine bestimmte Tasche sucht. Sie klickt sich durch das Internet, findet schließlich eine Seite, die genau Ihre Wunschfarbe anbietet und wählt zusätzlich eine Gravur Ihres Namens auf dem Verschluss aus. Wunderbar, das Partyoutfit ist perfekt! Was diese junge Frau gerade durchlief, ist ein digitalisierter Einkaufsprozess. Sie wurde von der Anzeige der Artikel bis hin zur Bestellung, Bezahlung und Auslieferung von künstlicher Intelligenz angeleitet und geführt. Ein Teil des Einkaufs 4.0, der unser Leben komfortabler macht, Unternehmen aber vor große Herausforderungen stellt. Wie dein Unternehmen diese bewältigen und Einkauf 4.0 gewinnbringend nutzen kann, zeigen wir in diesem Artikel.

Einkauf 4.0: Den Umbruch mitgestalten

Beim Einsatz künstlicher Intelligenz im Bereich Einkauf 4.0 geht es immer um Entlastung des Konsumenten im Alltag und einen möglichst komfortablen und flexiblen Kaufprozess. Einkauf 4.0 ist dabei ein Teil der gegenwärtigen digitalen Transformation, und gestaltet diese proaktiv mit. Statt auf Einzelprodukte zu setzen, bietet der digitalisierte Einkauf vermehrt Komplettlösungen sowie Dienstleistungen und Zusatzprodukte, die das Angebot abrunden, an – im eingangs erwähnten Beispiel die zusätzliche Wunschgravur. Neue Geschäftsmodelle entstehen, die auf interner und externer Vernetzung basieren und die Lieferanten stärker in die Wertschöpfungskette einbeziehen.

Vorteile von Einkauf 4.0

Auf den ersten Blick scheint der Einkauf 4.0 vor allem Vorteile für den Endkunden zu liefern So ist er doch:

Doch auch Unternehmen können von der neuen Art des Einkaufs profitieren. Ihre Vorteile sind:

Online Shopping

So gelingt die Transformation zu Einkauf 4.0

Doch der Wechsel vom klassischen Modell hin zum digitalen Einkauf 4.0 verlangt Unternehmen auch viel ab. Denn, um die operativen Aufgaben zu erfüllen, benötigen sie entsprechende Hard- und Softwaremodule; der Produktionsprozess muss komplett umgewälzt und Mitarbeiter entsprechend geschult werden. Damit dies gelingt, braucht es Verantwortliche im Einkauf, die mit den Möglichkeiten, aber auch mit den Stolpersteinen von Einkauf 4.0 vertraut sind.

Neues Wissen für neue Beschaffung

Der Einkauf, also die Beschaffung von externen Gütern und Dienstleistungen, trägt dazu bei, dass ein Unternehmen sich seinen Mitbewerbern gegenüber behauptet. Stark vereinfacht bedeutete das bisher, dass Einkäufer vor allem operative und strategische Aufgaben ausführen. Sie ermitteln den Bedarf ihres Unternehmens, erkunden den Markt und machen die besten Lieferanten ausfindig. Mit ihnen schließen sie Verträge ab. Sie praktizieren ein strategisches Beschaffungsmanagement. Wird dieser Prozess – was heute die Regel ist – von digitalen Anwendungen unterstützt, wird er eProcurement genannt.

Die Beschaffungsmanagement-Aufgaben im Einkauf 4.0 laufen komplett digitalisiert ab. Damit werden Einkäufer nicht überflüssig, sondern ihre Aufgabe liegt nun verstärkt in der Steuerung und Überwachung der Prozesse, sowie darin, die Rolle als Innovationstreiber einzunehmen, um das Unternehmen wettbewerbsfähig zu halten. Der operative Einkauf wird im vollstufigen Einkauf 4.0 über autonome Systeme ablaufen; die Zunahme strategischer Aufgaben, das Nutzen der Big-Data-Analyse, die stärkere Einflussnahme auf Produktinnovationen, sowie der stetige Ausbau des technologischen Knowhow werden den Einkäufer 4.0 und das Smart Procurement kennzeichnen.

Vernetzung ist Trumpf

Damit die einzelnen Teile der Wertschöpfungskette reibungslos miteinander kommunizieren, müssen die verschiedenen Systeme optimal miteinander vernetzt sein. Es ist also nur logisch, dass sich der Einkauf – die Beschaffung von Maschinen, Ersatzteilen, Material – im Zuge der Industrie 4.0 grundlegend wandelt. Denn Industrie 4.0 bedeutet nicht zuletzt, dass Wertschöpfungsketten über Unternehmensgrenzen hinweg miteinander verbunden werden. Der Einkauf nimmt deutlichen Einfluss auf diesen Prozess; er übernimmt immer mehr analytisch-konzeptionelle Aufgaben. Das bedeutet eine Umwälzung im gesamten Beschaffungsprozess – von der Materialwirtschaft und -beschaffung bis hin zum Einkauf digitaler Produkte und Technologien.

Die Rolle des Einkäufers 4.0

Was bedeutet das nun konkret für die Einkäufer? Sie werden vor allem deutlich mehr IT-Wissen benötigen, um die digitalen Prozesse zu steuern. Weitere Bereiche, in denen sich die Einkäufer professionell bewegen müssen, nennt eine Studie des Fraunhofer Instituts (PDF) zum Beispiel:

Online Shop

Komplexe Lieferantenbewertung im Einkauf 4.0

Die digitale Vernetzung wirkt sich auch auf die Auswahl geeigneter Lieferanten aus. Einkäufer greifen hier nicht mehr nur auf die Selbstdarstellungen der Unternehmen, ihre Zertifizierungen und Bonitätsprüfungen zurück. Vielmehr stehen ihnen Daten zur aktuellen Entwicklung der Finanzen und Investitionen sowie zur Entwicklung des Personalbestandes zur Verfügung. Sind Finanzen und Personalbestand stabil oder gar im Wachsen begriffen, gilt der Lieferant als zuverlässig erfüllt damit wichtige Kriterien, um in die engere Wahl als potenzieller Geschäftspartner zu gelangen.

In die Lieferantenbewertung fließen auch Aussagen von Kunden und Mitarbeitern auf sozialen Plattformen ein. Ein Unternehmen, dessen Mitarbeiter und Kunden überwiegend positives Feedback geben, ist als Geschäftspartner attraktiver als eines, das häufig kritische Rückmeldungen zu verzeichnen hat. Die Vielzahl an Daten, die hierbei aufkommt, müssen Einkäufer in Zeiten von Einkauf 4.0 sinnvoll auswerten, um die am besten geeigneten Lieferanten auszuwählen.

Um die neuen Anforderungen im Zeitalter der Digitalisierung umsetzen zu können, werden im Zuge des Change Managements gute Entwicklungsprogramme und Schulungen benötigt, in denen die Einkäufer für die Anforderungen der digitalen Vernetzung fit gemacht werden.

Sicher durch den Transformationsprozess

Vor allem der Umgang mit großen Datenmengen, die jetzt erhoben und ausgewertet werden, stellt Einkäufer vor eine große Hürde. Noch längst nicht alle angebotenen Lösungen sind hier ausgereift:

Doch wenn diese Hürden bekannt und anwendungsbereites Wissen über die Anforderungen des Einkaufs 4.0 vorhanden sind, können Einkäufer diese rechtzeitig erkennen und beseitigen. Spezielle Fachschulungen, beispielsweise Online-Weiterbildungen im Einkaufs- und Beschaffungsmanagement liefern hier eine gute Orientierung und ein stabiles Gerüst aus theoretischem Knowhow und praktischer Anwendungsfähigkeit.

Insgesamt ist es wie mit allen Bereichen der digitalen Transformation: Der Einkauf 4.0 stellt uns vor große Veränderungsprozesse, für die wir uns aber rüsten und so dem eigenen Unternehmenserfolg zukommen lassen können.

Kaum ein Schlagwort elektrisiert die Führungsabteilungen in Unternehmen momentan so stark wie „Industrie 4.0“. Positive Szenarien sehen durch die voranschreitende Digitalisierung von Produktions- und Wertschöpfungsketten sowie dem Entstehen neuer Märkte ein zusätzliches Umsatzvolumen von 30 Milliarden Euro pro Jahr – allein für Unternehmen in Deutschland. Auf Unternehmen, die bereit sind, den digitalen Wandel und die digitale Transformation aktiv mitzugestalten, warten demnach im Bestfall gute Chancen zur Steigerung der eigenen Effizienz, zur Entwicklung neuer Technologien und dem Aufbau von wertvollem Know-how, das den entscheidenden Wettbewerbsvorsprung in globalen Märkten ausmachen kann. Doch was verbirgt sich hinter Industrie 4.0 genau? Wie könnte eine Definition von Industrie 4.0 lauten? Und wie kann auch dein Unternehmen davon profitieren? Wir wollen uns diesem neuen Phänomen in diesem Blogbeitrag annähern und für dich die Chancen von Industrie 4.0 beleuchten.

Industrie 4.0: das Leit- und Zukunftsthema

Als Prof. Henning Kagermann, Vorsitzender der Deutsche Akademie der Technikwissenschaften e. V., und Prof. Dr. Wolfgang Wahlster vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz im Jahr 2013 auf der Hannover Messe das anbrechende Zeitalter von Industrie von Industrie 4.0 verkündeten und ihren Forschungsbericht der Bundesregierung übergaben, ahnten sie wahrscheinlich schon, dass sie ein zentrales Leit- und Zukunftsthema für die deutsche Wirtschaft formuliert hatten. Was sie vielleicht jedoch nicht voraussahen: Das Wort von Industrie 4.0 verbreitete sich international in Windeseile und wurde zu einem echten Exportschlager. Heute wird es in fast allen Regionen der Welt verwendet wird, um mit der Digitalisierung verbundene Veränderungsprozesse für Unternehmen zu beschreiben.

Aufbauend auf den Bericht definiert das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie auf einer speziell eingerichteten Themenseite Industrie 4.0 wie folgt: „In der Industrie 4.0 verzahnt sich die Produktion mit modernster Informations- und Kommunikationstechnik. Treibende Kraft dieser Entwicklung ist die rasant zunehmende Digitalisierung von Wirtschaft und Gesellschaft. Sie verändert nachhaltig die Art und Weise, wie zukünftig in Deutschland produziert und gearbeitet wird: Nach Dampfmaschine, Fließband, Elektronik und IT bestimmen nun intelligente Fabriken (sogenannte „Smart Factories“) die vierte industrielle Revolution. Technische Grundlage hierfür sind intelligente, digital vernetzte Systeme, mit deren Hilfe eine weitestgehend selbstorganisierte Produktion möglich wird: Menschen, Maschinen, Anlagen, Logistik und Produkte kommunizieren und kooperieren in der Industrie 4.0 direkt miteinander. Produktions- und Logistikprozesse zwischen Unternehmen im selben Produktionsprozess werden intelligent miteinander verzahnt, um die Produktion noch effizienter und flexibler zu gestalten.“

Auf dem Weg zur agilen Organisation

Mit der Digitalisierung wird nahezu jede Maschine und jedes Produkt in einen Internetknotenpunkt verwandelt, sodass sie im neuen „Internet der Dinge“ miteinander kommunizieren können. Erzeugnisse werden so zu „Smart Products“, die jederzeit lokalisier- und ansteuerbar sind – und in der nächsten Stufe der technischen Entwicklung sogar sich selbst autonom steuern. Maschinen lassen sich durch die Digitalisierung viel besser und vorausschauend warten. Hier bietet sich gerade dem Mittelstand Deutschland, der traditionell im Maschinenbau sehr stark ist, die Aussicht auf völlig neue servicebezogene Geschäftsmodelle, um Maschinen noch zuverlässiger zu machen, Produktionsausfälle zu verringern und den eigenen Kunden echten Mehrwert zu bieten, der sich monetär auszahlt.

Jeder Vorgang und jedes Ereignis in einem Unternehmen wird durch die Digitalisierung transparent gemacht und damit nachvollziehbar. Veränderte Kundenwünsche können durch Big Data nahezu in Echtzeit erfasst werden und die Produktionsprozesse daraufhin angepasst werden. Die Gefahr von Fehlentscheidungen sinkt dadurch deutlich. Die schnelle Kundenkommunikation per WhatsApp oder Chat-Funktion wird morgen eher die Regel, denn die Ausnahme sein. Ein fester Arbeitsplatz? Für viele Bereiche des Unternehmens, die sich um Service, Administration und Kundenbetreuung kümmern, wird das klassische Präsenzmodell im eigenen Büro durch die cloudbasierten Dienste kaum mehr nötig sein.

Starre und hierarchische Unternehmen verwandeln sich künftig in agile und lernende Organisationen, die dem Kunden ein genau auf seine Bedürfnisse hin abgestimmtes Produkt anbieten können. Die Produkt- und Innovationszyklen verkürzen sich rasant und standardisierte Produkte entwickeln sich zunehmend zu individuelle Maßanfertigungen, die nun beispielsweise durch 3-Druckverfahren auch rentabel hergestellt werden können. Die vorhandenen Ressourcen wie Energie, Technik, Material oder Arbeitskraft werden noch effizienter als bisher eingesetzt.

Neue Formen der Zusammenarbeit

Neue Formen der Zusammenarbeit entstehen

Aber auch im Binnenverhältnis der Unternehmen ändert sich einiges. Die Zusammenarbeit von Mitarbeitern findet in Zukunft über digitale Kollaborationsplattformen statt. Vielleicht arbeitet dein Unternehmen schon mit einem Social Intranet, über das gemeinsam Projekte bearbeitet werden. Diese Cloudlösungen werden deutlich zunehmen. Die Maschinen werden in der Smart Factory noch stärker als bisher zum Kollegen Roboter, die künftig gemeinsam an der Entstehung von Produkten arbeiten. Intelligente Assistenzsysteme erhöhen die Flexibilität der Arbeit und kommen dadurch den veränderten Ansprüchen von Mitarbeitern an Unternehmen stärker entgegen. Auch Lieferanten und Unternehmen rückenin dieser schnell drehenden extrem kundenorientierten Produktionswelt noch enger zusammen. Externe Fachexperten können bei Projekten schnell zugeschaltet werden und die Kompetenzen und zeitlichen Ressourcen bedarfsgerecht erhöhen. Selbst die Logistikketten werden smart. Per RFID-Chip ist die Ortung und Erkennung eines einzelnen Kleidungstücks – eines T-Shirts oder einer Hose – schon heute kein Problem mehr. Das smarte Unternehmen weiß zu jedem Zeitpunkt, wo sich ein Produkt gerade befindet.

Unternehmen immer individuell betrachten

Die Palette an Hebeln, um klassische Unternehmen fit für Industrie 4.0 zu machen, ist jedenfalls groß. Die große Herausforderung für Firmen: Für diese unzähligen Veränderungen müssen sie die geeigneten Stellschrauben finden und auf ihren Bedarf hin zum Teil selbstständig neu entwickeln, damit die bestehenden Prozesse reibungslos in ein digitales Gesamtbild überführt werden. Dazu gehören unter anderem:

Es wird sehr schnell klar, dass Industrie 4.0 keine Standardverfahren ist, dass sich auf jedes Unternehmen als eine „große“ Lösung angewendet lässt. Dazu sind einfach die Voraussetzungen von Unternehmen zu Unternehmen zu verschieden, zu unterschiedliche Systeme sind bereits im Einsatz. Vielmehr muss das Innovationsmanagement eine eigene Ist-Analyse im Unternehmen durchführen, um individuelle Entwicklungsziele und darauf aufbauend eine digitale Roadmap zu entwickeln.

Im Mittelpunkt stehen die Mitarbeiter

Mitarbeiter stehen im Mittelpunkt

Zentral für den Umsetzungserfolg sind neben den vielen technischen Fragen vor allem die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter und deren digitale Befähigung. Das wird mit großer Wahrscheinlichkeit auch deine Arbeit betreffen. Künftig werden umfangreiche Kompetenzen benötigt, um mit den erfassten Daten sicher umzugehen. Denn nur mit entsprechenden Kompetenzen als Datenanalyst können die richtigen Interpretationen erfolgen und belastbare, begründete Entscheidungen getroffen werden. Hierzu muss eine nutzerfreundliche Anwendungsumgebung geschaffen werden. Sie kann eine tolle Hilfestellung sein, die dann auch die Akzeptanz der Mitarbeiter findet, weil sie einfach zu bedienen sind.

Auch für dich wird lebenslanges Lernen zu einem Top-Thema, Weiterbildungen gehören zur neuen Definition beruflicher Qualifikation. Zentral für die erfolgreiche Bewältigung der digitalen Transformation sind maßgeschneiderte Schulungen und Trainings, damit Mitarbeitende die Prozesse verstehen und wissen, welchen Zielen die IT-Lösungen dient und sie unterstützt. Dies betrifft auch die IT-Sicherheit, denn gerade produktionssensible Daten müssen äußerst achtsam behandelt werden und sind stets im Visier von Hackern und digital versierten Industriespionen. Die internen Kommunikations- und Abstimmungsprozesse müssen auf Basis der digitalen Neuausrichtung des Unternehmens gut dokumentiert werden, denn nur so lassen sich Informationsbunker vermeiden, die etwa im Krankheitsfall oder beim Jobwechsel eines wichtigen Mitarbeiters zu schwerwiegenden Verwerfungen im Unternehmen führen können.

Revolution des Informationsflusses

Die Revolution des Informationsflusses

Mit der digitalen Transformation besteht die große Chance, dass Informationen in der notwendigen Qualität tatsächlich dann verfügbar sind, wo sie benötigt werden. Das erleichtert auch deine Arbeit ungemein. Durch die neuen digitalen Plattformen der Zusammenarbeit können sich die heute noch häufig auftretenden Doppelarbeiten – etwa das parallele Arbeiten unterschiedlicher Abteilungen an Präsentationen – deutlich reduzieren. Und auf die Interaktion zwischen Mensch und Maschinen muss ebenfalls ein starkes Augenmerk geworfen werden, damit notwendige schnelle Umstellungen im Produktionsprozess zeitnah erfolgen können. Auch hier können Schulungen eine wertvolle Hilfe bei der Umstellung sein.

Kulturwandel – auch für Führungskräfte

Der Wandel eines Unternehmens hin zu einer lernenden und agilen Organisation ist für viele Firmen mit einem echten Kulturwandel verbunden. Starre Abteilungen werden durch flexible Communities abgelöst, die sich projektbezogen und standortübergreifend zusammenfinden, um gemeinsam an einer Lösung zu arbeiten. Dazu müssen die bisherigen Zielsysteme im Unternehmen überarbeitet werden, um mehr Entscheidungsfreiheit für die Teams zu schaffen.

Selbständiges Arbeiten braucht Vertrauen. Gerade Unternehmen, die in der Vergangenheit stark auf Kontrolle und Top-Down-Entscheidungen gründeten, müssen hier kräftig umdenken und das in großer Geschwindigkeit, wenn Entscheidungen künftig viel stärker partizipativ gefällt werden. Vielleicht hast auch du vor, dich zu einer Führungskraft zu entwickeln übernimmst heute schon Verantwortung bei der Leitung eines Teams. Und vielleicht merkst du auch schon, dass sich Rolle der klassische Führungskraft Schritt für Schritt ändert – weg vom Dirigenten hin zum Moderator und Coach. Wir definieren diese auch als 10er-Persönlichkeit – lies gerne hier nach, wenn du mehr zu dieser Definition wissen möchtest. Um so zu leiten, müssen die Führungskräfte auch entsprechend befähigt und ausgebildet werden, denn gerade ihnen kommt im Veränderungsprozess zu einem 4.0-Unternehmen eine zentrale Aufgabe zu. Wenn du dich als künftige Führungskraft siehst, bist du automatisch ein Role Model, ein Vorbild, das zum Träger und Treiber des Kulturwandels für Industrie 4.0 werden wird. Es macht daher Sinn, sich frühzeitig mit den damit verbundenen Anforderungen an deine Tätigkeit auseinanderzusetzen und dir systematisch die Qualifikationen zu erwerben, die du für diese neue Form der Zusammenarbeit brauchst.

Wie sehen die Auswirkungen von Arbeit 4.0 im beruflichen Alltag von Beschäftigten aus? Wie sieht der Arbeitsplatz der Zukunft aus, der stark durch Digitalisierung geprägt ist? Ja, was ist Arbeit 4.0 eigentlich – ein Schlagwort, das überall in den Medien auftaucht und die Debatten zum Standort Deutschland zunehmend prägt? Wir wollen in diesem Blogbeitrag versuchen, dieses komplexe Thema etwas aufzubohren, um besser zu verstehen, was da in den kommenden Jahren auf uns zukommt.

Das Grünbuch des Bundesministeriums für Arbeit und Soziales zum Thema „Arbeiten 4.0 aus dem Jahr 2015 unterteilt die Entwicklung der Industriegesellschaft in vier entscheidende Phasen. Diese Unterteilung ist hilfreich, um den Unterschied besser zu verstehen zwischen dem heutigen Arbeiten 4.0 und seinen historischen Vorläufern in den Versionen 1.0, 2.0 und 3.0.

Von Arbeit 1.0 bis Arbeit 4.0

Arbeit 1.0 bildet den Beginn der Industriegesellschaft Ende es 18. Jahrhunderts. Plötzlich prägten Dampfmaschinen und mechanische Produktionsanlagen die Herstellung von Gütern. Der mechanische Webstuhl ersetzt den bisher üblichen hölzernen Webrahmen, Werkzeugmaschinen die Schmiedearbeit von Hand. Waren und Güter werden über die neu gebauten Eisenbahnlinien transportiert oder über den Seeweg in entfernter liegende Regionen und Länder.

Mit Arbeit 2.0 startet die Massen -und Serienproduktion von Gütern. Henry Ford verfeinert zu Beginn des 20. Jahrhunderts das Prinzip der Fließbandproduktion. Durch die Einführung eines permanenten Fließbands erhöht sich in seinen Werken die Produktion von Automobilen um das Achtfache. Mit dieser enormen Steigerung der Produktivität senkt er die Preise seiner Fahrzeuge so weit, dass sich plötzlich ein großer Teil der Bevölkerung erstmals ein Fahrzeug leisten kann.

Mit Arbeit 3.0 beginnt eine erste Welle der Automatisierung von Produktionsprozessen. Digitale Informationstechnologien und Elektronik halten Einzug in die Unternehmen. 1970 werden bei Mercedes-Benz erstmals Industrieroboter eingesetzt. Die Speicherung von Daten in Computersystemen erfolgt nicht mehr auf Lochkarten, sondern auf elektronischen Speichermedien. Die Speicherkapazitäten erhöht sich rasant ebenso wie die Fähigkeit zur Informationsverarbeitung. Erstmals wird Datenmanagement zu einem Top-Thema für Unternehmen. Die Weltwirtschaft rückt zunehmend zusammen und die erste Phase der Globalisierung der Produktion beginnt.

Arbeit 4.0: Jetzt sind wir in der Gegenwart angelangt. Heute werden Produktionsprozesse und einzelne Produktionsschritte zunehmend miteinander vernetzt. Wir können die großen Veränderungsprozesse bereits an Schlüsseltechnologien sehen, an denen intensiv gearbeitet wird. Dazu zählt die Robotik, autonomes und automatisiertes Fahren, die Herstellung komplexer Produkte per 3-D-Drucker, die Drohnentechnologie zur automatischen Auslieferung von Waren, aber auch der verstärkte Einsatz von künstlicher Intelligenz sowie Cloud-Anwendungen und Big Data. Die ersten Auswirkungen von Arbeit 4.0 zeichnen sich bereits deutlich ab.

von überall arbeiten

Gefragt ist Flexibilität

Mit Arbeit 4.0 verändert sich die Arbeitswirklichkeit von uns allen. Durch unsere digitalen Devices und den Zugang zu Unternehmensdatenbanken per Cloud können wir von überall aus arbeiten. Per Skype, Messangerdiensten und digitalen Kollaborationsplattformen wie Sharepoint sind wir weltweit miteinander verbunden. Mobiles Arbeiten, Teilzeitarbeit, Home-Office entwickeln sich zentralen Merkmal dieser neuen Arbeitswelt. Auswirkungen von Arbeit 4.0 spüren wir vor allem an der immer stärkeren Flexibilisierung der Arbeit. Der Trend dabei: Auf unsere Arbeit wird künftig dann zurückgegriffen, wenn Unternehmen sie tatsächlich benötigen. Die Arbeit findet zunehmend projektbezogen statt. Konkrete Arbeitsplatzbeschreibungen werden überflüssig, da sich die Anforderungen und Tätigkeitsmerkmale je nach Aufgabe schnell ändern können. Wichtig werden vielmehr Können, Fertigkeiten, Qualifikation und Wissen der einzelnen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Und die konkrete Anwendung auf spezifische und genau definierte Projektaufgaben. Im IT-Bereich durchaus üblich: Über Crowdworking-Plattformen werden heute schon Arbeitspakete außerhalb eines Unternehmens offen vergeben. Für die Firmen eine attraktive Chance, Outsourcing zu betreiben und Leistungen preisgünstig einzukaufen. Für IT-Leute wiederum eine Chance, auch fern der großen Wirtschaftszentren und in völlig anderen Regionen dieser Welt an Aufträge zu kommen und von dort aus zu bearbeiten. Dass solche hochflexibilisierten Arbeitsformen starke Rückwirkungen die Gesellschaft und die Sozialsysteme haben, dürfte sich schnell erschließen. Das Spannungsfeld für Arbeitnehmer – oder besser Auftragnehmer – ist vorgezeichnet: hohe Selbstbestimmung auf der einen Seite bei gleichzeitiger Einkommensunsicherheit auf der anderen Seite. Wie unsere Gesellschaft durch diese neuen Arbeitsformen ein stabiles Rentensystem finanzieren will, ist eine interessante Anschlussfrage.

Auswirkungen von Arbeit 4.0: Routinearbeiten fallen weg

Ein weiteres wichtiges Kennzeichen und Merkmal der typischen Auswirkungen von Arbeit 4.0: Die Automatisierung von Arbeitsprozessen schreitet rasant voran. Maschinen steuern sich künftig selbst. Neue Berufsbilder entstehen, klassische Berufsfelder wie beispielsweise die Buchhaltung werden plötzlich nicht mehr benötigt, da Buchungsvorgänge per Software automatisch stattfinden. Aber auch das bekannte Berufsfeld des Wareneingangsprüfers ist nicht mehr notwendig, wenn alle Waren mittels Funkerkennung über einen RFID-Transponder vom Herstellungs- bis zum Empfangsort lückenlos nachverfolgt und dokumentiert werden können. Das lästige und aufwändige Zählen und Inventarisieren entfällt, bei vielen großen Textilherstellung übrigens heute schon Standard. Der Einsatz von digitalem High-Tech führt unweigerlich zu Rationalisierungsprozessen: In Japan hat der Lebensversicherer Fukoku Mutual Life Insurance im vergangenen Jahr (2017) bekannt gegeben, dass er in seiner Zahlungsabteilung 30 Prozent der Mitarbeiter durch den Einsatz künstlicher Intelligenz ersetzen will. Ihre Arbeit, dazu zählt das Einlesen von Ärzteberichten oder die systematische Ablage von Operationsdaten, übernimmt künftig das Watson-System des amerikanischen Unternehmens IBM. Perspektivisch soll Watson auch überprüfen, ob die Auszahlungen an die Versicherten korrekt verlaufen. In der ersten Phase betreffen die Auswirkungen von Arbeit 4.0 also vor allem Routinearbeiten, die auf standardisierten Vorgängen und Daten beruhen. Diese fallen zunehmend weg – und zwar branchenübergreifend. Welche Berufsfelder davon betroffen werden, wird momentan heiß diskutiert. Das Spektrum geht vom mittleren Management bis weit in Sektoren, in denen ein eher niedrigeres Qualifikationsniveau erforderlich ist wie beispielsweise Lkw- oder Taxifahrer.

Zusammenarbeiten im Projekt

Exzellentes Prozess- und Projektmanagement-Know-how gefragt

Im nächsten Schritt von Arbeit 4.0 wird die künstliche Intelligenz à la Watson eigenständig Empfehlungen aussprechen oder sogar Entscheidung treffen. Durch die Verarbeitung von riesigen Datenmengen in Echtzeit können dies Entscheidungen in vielen Fällen präziser und mit einer geringeren Fehlerquote getroffen werden, als wenn diese ein einzelner Mensch treffen müsste – so lautet das Versprechen, das Unternehmen und zahlreiche Manager mit der neuen Arbeitswirklichkeit verbinden. Aller Wahrscheinlichkeit nach werden wir in Zukunft eine weitere Spreizung der Arbeitsgesellschaft haben. Auf der einen Seite betreuungsintensive soziale Tätigkeit wie im Krankenhaus oder in der Pflege, die nach wie vor sehr stark nach dem klassischen Modell funktionieren. Das heißt, mit einem hohen Bedarf an persönlicher Präsenz und mit starren Arbeitszeiten verbunden. Auf der anderen Seite hochqualifizierte Tätigkeiten wie Programmierer, Data Scientists, Mobile Developper, Software-Entwickler oder Content-Manager. Hier finden sich auf der einen Seite echte Spezialisten zusammen. Eine Studie der Boston Consulting Group geht von 1 Million Arbeitsplätzen aus, die allein in Deutschland im Bereich IT- und Datenanalyse neu entstehen.

In der Arbeitswelt von morgen werden aber auch gut geschulte Generalisten gebraucht, die verstärkt fachlich übergreifend zusammenarbeiten. Damit sie in ihren Berufen erfolgreich sind, müssen sie bestes Prozess- und Projektmanagement Know-how besitzen sowie über eine sehr gute Branchenkenntnis verfügen, um bedarfsgerechte Lösungen zu entwickeln. Diese kenntnisreichen Allrounder müssen in der Lage sein, sich in ihren Projekten in schneller Zeit mit wechselnden Kompetenzen einzubringen. Das verlangt von ihnen lebenslanges Lernen und hervorragende Soft-Skills, um mit unterschiedlichsten Arbeitssituationen und Kulturen klarzukommen und sich sicher in wechselnden Arbeitskontexten sicher zu bewegen. Auch hier zeigen sich die Auswirkungen von Arbeit 4.0 deutlich: Nur wer sich selbst permanent weiterentwickelt und weiterbildet, hält Schritt.

Kollege Roboter

Ein letzter Aspekt, der die Arbeitswelt 4.0 heute schon prägt aber in Zukunft noch wichtiger wird, betrifft die Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Das Schlagwort vom „Kollegen Roboter“ trifft diesen Veränderungsprozess recht gut. Künftig werden wir es mit sogenannten „Cobots“ (Collaborative Robots) zu tun haben, die gemeinsam mit menschlichen Kolleginnen und Kollegen an Werkstücken arbeiten und sich gegenseitig ergänzen. Diese neue Robotergeneration ist mit sogenannten selbstoptimierten Algorithmen ausgestattet bzw. per Internet mit großen Datenbanken verbunden. Und sie sind in der Lage, von ihren menschlichen Kollegen zu lernen und mit der Zeit hochkomplexe Tätigkeit auszuführen. Vielleicht wird es per Spracherkennung schon bald möglich sein, direkt mit ihnen zu sprechen und mit ihnen die beste Herangehensweise zu diskutieren, sodass der Lernprozess auch auf Seiten von uns Menschen gefördert wird. Klingt das in Ihren Ohren wirklich noch unrealistisch? Es gibt Unternehmen, in denen das heute schon Alltag ist. Diese Unternehmen sind natürlich innerhalb ihrer Branche ausgeprägte Innovatoren. Aber wenn die Experimente erfolgreich sind, bilden sie Blaupause für viele andere Unternehmen, die unweigerlich nachziehen werden.

Ein Tag, 4 Bühnen, 40+ Speaker und über 1000 Besucher, jede Menge Networking und viele frische Ideen. Unser Social Media Manager Markus Köckert besuchte letzte Woche die Allfacebook Marketing Conference in München und zeigte sich vor allem von der aktuellen Themenvielfalt und professionellen Organisation begeistert. Hier sein Bericht:

App-gesteuerte Organisation

Schon im Vorfeld der Facebook-Konferenz wurde durch den Veranstalter, auf die App Topi hingewiesen, in der man sich mit den teilnehmenden Besuchern aber auch Speakern vernetzen konnte. Komfortabel war auch das Timetable-Feature, mit dem man sich seinen individuellen Tagesplan zusammenklicken konnte. Das hat tatsächlich Arbeit abgenommen. Während der Vorträge konnte man über die App zudem direkt Fragen an die Speaker stellen. Genial!

Nichts für Langschläfer: die Facebook Advertising Hacks

Da die #AFBMC, wie das offizielle Hashtag lautet, stets eine 1-Tages-Veranstaltung ist, klingelte an diesem Tag auch der Wecker ungewöhnlich früh. Die Begrüßung durch die Veranstalter erfolgte bereits 8.45 Uhr in den heiligen Hallen der Münchener Messe. Kurz darauf ging es jedoch gleich ans Eingemachte und Larry Kim von der Chatbotschmiede MobileMonkey verriet uns seine ultimativen Facebook Advertising Hacks und wie man den dafür relevanten Content identifiziert. Dafür ist es jedoch wichtig überhaupt tendenziell wirklich viel Content zu produzieren, um später die wirklich relevanten und engagement-starken Inhalte (Unicorns) von dem Rest (Donkeys) zu trennen. Wirklich cool war auch die Idee, bei der interessensbasierten Aussteuerung von Facebook-Anzeigen, relevante Interessen (etwa bei einem Modeinteressierten: Mode) mit scheinbar irrelevanten Interessen (etwa Game-of-Thrones) zu kombinieren und dann Anzeigen auszusteuern, die diese beiden Interessen scheinbar kombinieren, etwa eine Anzeige, die sich in diesem Fall um Mode dreht aber im Stile von Game-of-Thrones gestaltet ist.

Mit der richtigen Gebotsstrategie auf Facebook zum Erfolg

Weiter ging es bei der Allfacebook Marketing Conference mit dem Thema Facebook-Gebotsstrategien. Wie jeder weiß, gewinnt bei Facebook in der Regel das höchste Gebot; der letztendliche Preis wird vom zweithöchsten Angebot bestimmt. Daher ist zwar die Auswahl des richtigen Gebotstyps sehr essenziell, jedoch ist für den Erfolg einer Anzeige der facebook-eigene Relevanzscore mindestens genauso wichtig. Prinzipiell gibt es bei Facebook die folgenden Gebotstypen:

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Hat eine Kampagne ein ganz klar formuliertes Ziel, wie eine Conversion, sollte man die Anzeigen eher auf oCPM oder CPA einstellen, anstatt etwa auf Klicks zu setzen, auch wenn das zunächst teurer erscheint aber aus Erfahrung meist deutlich effektiver ist. Allerdings benötigt hier Facebook einige Zeit um genügend relevante Conversions zu sammeln, um auf diese Gebotsstrategie wirklich gut zu optimieren. Facebook selbst gibt 20 – 50 Conversions pro Tag an, um die sogenannte Lernphase zu konditionieren. Zu Beginn sollte man hier also mit wesentlich höheren Geboten experimentieren, um die Zeit dieser Lernphase möglichst gering zu halten.
Weiterhin wurden noch viele nützliche Best-Practice-Beispiele zu den einzelnen Targeting-Ebenen auf Facebook gezeigt, worauf beim Setup von den Core-, Lookalike- und Custom Audiences zu achten ist. Außerdem sollte man bei seinen Anzeigen stets diese verschiedenen Zielgruppen gegeneinander ausschließen, um diese nicht sozusagen doppelt zu bespielen. Dabei hilft das facebookeigene Overlap-Tool.

Relevante Social Media Reportings für die richtigen Zielgruppen erstellen

Nach einem wirklich gönnerhaften Mittagsbuffet mit sogar einer eigenen Softeisbar bei der Allfacebook Marketing Conference, widmete sich die Agentur Projecter der Frage, wie man bessere Social Media Reportings machen kann. Im Fokus sollten immer die folgenden drei Dinge stehen: Messen, Attributieren und Handeln. Zu Beginn sollte man sich immer im Klaren sein, dass je nach Datenquelle es IMMER Abweichungen bei den Zahlen gibt, etwa den gemessenen Conversions zwischen Facebook selbst und Google Analytics. Das hat ganz vielfältige Gründe und sollte stets im Hinterkopf behalten werden. Tendenziell sollte man vor allem die Auswahl der reporteten Kennzahlen auf die jeweilige Zielgruppe im Unternehmen abstimmen.

Weniger als 50 % der Adressaten von Reportings öffnen diese auch tatsächlich regelmäßig. Denn logischerweise braucht der Geschäftsführer in der Regel mit weniger Kennzahlen konfrontiert werden, als der Marketing-Chef, den nicht interessiert OB eine Kampagne erfolgreich war, sondern WIE sie dies war. Hier kann eben die eine oder andere Kennzahl mehr helfen. Grob kann man sich je nach Werbeziel aber an folgenden Werten orientieren:

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Das Problem ist zudem, dass von den verschiedenen Adressaten in einem Unternehmen Reportings nicht mit dem gleichen Verständnis aufgenommen werden. Deswegen wird etwa für Geschäftsführer ein einfaches Ampel-System vorgeschlagen, für Vertrieb ein perfomancegetriebener Bericht, für die PR-Abteilung ein eher kurzes ausformuliertes Statement zu relevanten Metriken, wie Reichweite und Interaktionen bis hin zum ganzen Marketing-Team, welchem der komplette und ausführliche Report immer zugänglich gemacht werden soll. Zu guter Letzt sollte man natürlich auch in der Lage sein aus seinen Kennzahlen die richtigen Handlungen abzuleiten, also ggf.:

Vom perfekten Instagram-Posting, iPhone-Fotografie über Datenschutz hin zu Lead-Formularen

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Den größten WOW-Faktor der Allfacebook Marketing Conference löste eindeutig Phil Wennker mit seiner Präsentation zum Thema künstliche Intelligenz und Instagram aus. Mithilfe verschiedener Programme und großer Datenmengen untersuchten er und sein Team, welche Postings genau auf Instagram für das Phantasialand wirklich gut ankommen. Und das genau ist hier wirklich wörtlich zu nehmen. Es ging viel um kleine Details, die einen Unterschied bei der Reichweite und dem Engagement ausmachen. Speziell für das Phantasialand haben etwa klassische Foodporn-Bilder die Engagement-Rate von 15 Prozent und die Einblendung von großflächig dargestellten Einzelpersonen um 10 Prozent gesenkt. Auch konnte ein konkreter Unterschied festgestellt werden, von welchem Winkel aus ein Bild aufgebaut war. Irre! Und für Unternehmen, die auf mobiles Marketing setzen, enorm aufschlussreich.

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Praktischer ging es beim anschließenden iPhone-Fotografier-Workshop los. Gezeigt wurde neben der richtigen Benutzung der hauseigenen Kamera, vor allem viele verschiedene nützliche Tools. Eine kleine Auswahl, der bei der Allfacebook Marketing Conference genannten, daher an dieser Stelle:

Natürlich darf auf einer Social Media Veranstaltung wie der Allfacebook Marketing Conference auch der rechtliche Aspekt nicht zu kurz kommen. Deswegen informierte Rechtsanwalt Herr Dr. Thomas Schwenke vor allem über die vieldiskutierte neue Datenschutzgrundverordnung, kurz DSGVO. Man sollte wegen der neuen Änderungen noch genauer auf ein rechtlich konformes Handeln und das Anzeigen von verschiedenen Datenverarbeitungs-Mechanismen anzeigen. Andernfalls könnte es in der Zukunft aufgrund steigender Abmahnungen durchaus teuer für Unternehmen werden. Auch sollte die Datenverarbeitung von Partnerunternehmen klar geregelt werden, etwa dem eigenen Webhoster, Freelancern oder Cloud-Diensten. Empfohlen wurden hier immer sogenannte Auftragsverarbeitungsverträge aufzusetzen, um auf der sicheren Seite zu sein.

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Der letzte Vortrag wurde unerwartet noch einmal sehr technisch und drehte sich um Facebook-Lead-Formulare. Diese sind eine schöne Möglichkeit für Unternehmen, um Conversions zu generieren. Facebook-Lead-Formulare sind in der Regel immer denen auf der eigenen Website vorzuziehen. Warum? Weil der Nutzer viel wahrscheinlicher direkt auf Facebook konvertiert, als wenn er extra einen weiteren Klick tätigen muss. Auch sollten diese Lead-Formulare so viele Daten wie nötig, aber so wenig wie möglich abfragen. Mit dieser Erkenntnis, zahlreich vertilgten kostenlosen Süßigkeiten und natürlich vielen neuen Ideen für karriere tutor®, endete ein spannender Tag bei der Allfacebook Marketing Conference in München.