07.06.2023

Datenkompetenz: Warum jedes Unternehmen einen AI Education Strategist braucht

Tizian Kronsbein von DAIN Studios, erklärt im Gastbeitrag, was es mit der neuen Rolle "AI Education Strategist" auf sich hat.
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AI Education Strategist
(c) DAIN Studios
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Eigentlich ist es nichts neues: Wir leben in einer Dataconomy. Der Begriff Dataconomy ist ein metaphorischer Neologismus, der beschreibt, wie wichtig Daten für unsere Wirtschaft geworden sind. Daten sind der Treiber für vieles und vor allem für den Einsatz von KI. Wer das noch nicht wusste, der hat spätestens mit der Veröffentlichung von OpenAIs ChatGPT verstanden, dass sich KI mittlerweile zu einem mächtigen Werkzeug für uns Menschen entwickelt hat und noch weiterentwickeln wird. 

Generative KIs, wie ChatGPT oder Midjourney, werden immer mehr Schritte in unseren Arbeitsprozessen übernehmen können – insbesondere, wenn man diese miteinander kombiniert und sie so selbstständig Aufgaben erledigen können (siehe AutoGPT). Es ist davon auszugehen, dass wir mehr und mehr sogenannte menschlich-maschinelle Interaktionen in unserer Arbeitswelt erleben werden. Die Rollen, insbesondere die der Knowledge Worker, werden nachhaltig neudefiniert werden müssen. Dabei müssen wir ein besonderes Augenmerk darauf legen, dass sich die digitale Spaltung innerhalb unserer Gesellschaften nicht noch intensiviert.

Der AI Education Strategist: Brücke zwischen Datenkompetenz und Unternehmensbedürfnissen

Die Rolle des AI Education Strategist bzw. Data Education Strategist (manchmal auch als Daten-Übersetzer:in bezeichnet) hat sich entwickelt, weil weder die akademischen Institutionen noch die Geschäftswelt genügend Menschen mit den entsprechenden Datenkompetenzen hervorbringt.

In der akademischen Welt – auch wenn es einige Beispiele von durchstartenden Führungskräften gibt – erfüllen Universitäten und Hochschulen nicht die Nachfrage nach Daten- und KI-Profis. Oft sind Kurse entweder zu sehr auf das Geschäft ausgerichtet oder zu stark auf Daten bezogen und bieten nicht die hybriden Profile, die der Markt erfordert. In der Geschäftswelt haben viele Unternehmen schlichtweg nicht die Zeit oder das Know-how, um Lern- und Entwicklungsprogramme in die Arbeitsroutinen zu integrieren.

Einige Unternehmen haben versucht, den Mangel an Fähigkeiten durch die Entwicklung eigener Schulungen zu kompensieren. Unternehmen nutzen Online-Kursanbieter wie Coursera, um bei der Weiterbildung zu helfen. Andere Unternehmen entwickeln spezielle interne Schulungsumgebungen für Data Science und Data Engineering. Diese Programme sind jedoch oft sehr technisch und finden in einer Laborumgebung statt, die wenig Bezug zu den alltäglichen Abläufen eines Unternehmens haben.

Generative KIs, die Inhalte jedweder Art mit wenig menschlichem Eingriff erstellen können, haben den Bedarf an Fachleuten, die die Lücke zwischen KI-Technologien und Geschäftsanwendungen schließen können, noch weiter verschärft. Nicht nur verändern sich Rollenbeschreibungen komplett, Mitarbeiter in Unternehmen benötigen auch ein neues Verständnis im Umgang mit diesen Technologien. Sie müssen sattelfest bei Fragen im Umgang mit diesen Werkzeugen sein, aber auch die generierten Inhalte genaustens verstehen können. Themen wie Datenschutz, Datenethik, Neigungen in Daten (Biases), muss spätestens jetzt, jeder nicht nur mal gehört haben, sondern anwenden können.

Mehr als nur Datenvermittler – Navigatoren in einer datengesteuerten Welt

AI Education Strategists überbrücken die oft vorherrschende Kluft zwischen IT-Funktionen (insbesondere Data & AI Teams) und den Geschäftsbereichen. Kurz gesagt, sie entwerfen den Weg zur Datenkompetenz, etablieren eine Datenkultur innerhalb von Organisationen und ermöglichen es den Mitarbeitern, Probleme selbstständig mit Daten zu lösen.

Neben der Mobilisierung technischer Lernprozesse helfen sie dabei, Data Analysts mit den notwendigen technischen Kompetenzen (z.B. Data Analysis mit Python und das Verwenden von Datenplattformen) auszustatten, und sie zu Citizen Data Scientists weiterzubilden. 

Andere Elemente werden jedoch immer wichtiger. AI Education Strategists müssen sicherstellen, dass Mitarbeiter die ethischen Implikationen und potenziellen Risiken der Nutzung von Generativer KI verstehen, wie Datenschutzbedenken, Voreingenommenheit in generierten Inhalten und das Potenzial für den Missbrauch in der Verbreitung von Fehlinformationen.

Wie der Wandel zur Datenkompetenz anstoßen werden kann

AI Education Strategists konzentrieren sich auf Lernstrategie und Unterrichtsgestaltung. Sie sitzen zwischen den AI-Teams, HR und dem Leadership. Folgende Tätigkeiten sind elementarer Teil der AI Education Strategists:

  • Tiefes Verständnis der Daten- und Geschäftsstrategie der Organisation und ihre Bestandteile.
  • Strukturiertes Erfassen der Data Maturity (Reifegrad der Belegschaft und Organisation als Ganzes): Das bedeutet, dass sie die Plattformen, Anwendungsfälle und Strategien kennen sollten, die entweder vorhanden sind oder in Entwicklung sind, aber auch das Level an Datenkompetenz im Unternehmen.
  • Sie müssen die übergeordneten Lern- und Transformationsziele verstehen: Welche Fähigkeiten existieren bereits in einer Organisation? Welche Schulungen sind derzeit verfügbar? Und wie viele Mitarbeiter sind beteiligt? Wie werden sich Rollen durch KI verändern und welche essenziellen Kompetenzen fehlen der Organisation?
  • Einrichten von Programmen zur Sensibilisierung für die Daten-Transformation: Sie entwickeln Lernreisen basierend auf Geschäftsproblemen. Dies beinhaltet die Vermittlung von Kenntnissen über Methoden, Rahmenbedingungen und praktische Erfahrungen, die zu datenbasierten Lösungen führen.
  • Entwicklung von Schulungsmodulen, die sich auf den verantwortungsvollen Umgang mit Generativer KI konzentrieren und sicherstellen, dass Mitarbeiter sich der potenziellen Fallstricke und der besten Praktiken zur Risikominderung im Zusammenhang mit der Technologie bewusst sind.
  • Organisation von Veranstaltungen: Dazu gehören Aktivitäten wie Webinare, Workshops und andere Zusammenkünfte, die sich auf Daten, Analytik und KI- Projekte konzentrieren. Diese Events sind enorm wichtig für die Datenkultur im Unternehmen.
AI Education Strategist - Data Education Strategist
(c) DAIN Studios

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Heutzutage sind Daten- und KI-Kompetenzen eine kostbare Ressource in der Geschäftswelt. Die Umsetzung der digitalen Transformation erfordert neue, spezialisierte Fähigkeiten, aber es besteht ein starker Wettbewerb um Talente – und das Angebot trifft nicht immer auf entsprechende Nachfrage.

Deshalb sehen wir das Aufkommen des AI Education Strategists. Das Profil wurde entwickelt, um die Datenkompetenz zu stärken und den Mangel an Fähigkeiten zu beheben. Sie schaffen eine Unternehmenskultur rund um das Thema Daten und KI und nutzen Schulungsprogramme, damit Unternehmen die Kraft von Daten und KI entfesseln können.

Darüber hinaus werden AI Education Strategists eine entscheidende Rolle spielen, um Organisationen mit dem notwendigen Wissen und den Fähigkeiten auszustatten, um die Kraft von KI-Technologien verantwortungsvoll zu nutzen und gleichzeitig die damit verbundenen Herausforderungen und Limitationen zu meistern. 


Zum Autor

Tizian Kronsbein kümmert sich als Head of DAIN Academy bei DAIN Studios für die „menschliche Komponente der Datentransformation“ der Kunden. Er ist einer der Mitbegründer und Tought Leader der Data Thinking Methode und weiß durch seine Erfahrung als Data Strategist, worauf es ankommt um Mitarbeiter auf dem Weg zur Datenkompetenz zu begleiten.

Tizian Kronsbein | (c) DAIN Studios
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KI-Zentrum Wien
Christian Helmenstein; Chefökonom der Industriellenvereinigung | © IV.

Ende Oktober schlug die Bundesregierung vor, ein internationales KI-Zentrum in Wien anzusiedeln. Es soll unter dem Dach der UNO stehen und Staaten, Wissenschaft und Wirtschaft zusammenbringen, um das Potenzial von KI auszuloten, ihre Risiken zu erforschen und gemeinsame Standards zu entwickeln.

KI als emotionales Thema

Eine Umfrage unter Österreichs KI-Experten zeigte größtenteils Zustimmung – siehe hier -, aber auch Kritik und mahnende Worte zur richtigen Vorgangsweise bei solch einem Vorhaben.

KI-Zentren, besonders Rechenzentren, stoßen global auf starke Ablehnung, benötigen sie doch enorme Mengen an Strom, Wasser und Flächen. Der Stern schrieb jüngst im Artikel mit dem Namen „Sie bauen Monster in unsere Landschaften“: „In Ohio sind es die neuen Schimpfwörter: Meta, Amazon, xAI, Google, OpenAI“. Darin wurden Rechenzentren als großes Politikum in den USA beschrieben und es wurde gezeigt, wie Anrainer:innen gegen solche Pläne ankämpfen.

In Österreich formierte sich Widerstand gegen das von Google geplante Datenzentrum in Kronstorf, wie der ORF in seiner Dokumentation „Google an der Enns: Der Streit ums Rechenzentrum“ Mitte September zeigte. Auch brutkasten fing damals Stimmen ein, die von „Standort-Fortschritt“ bis hin zu „Vasall Europa“ sprachen.

Bei dem Vorschlag hier handelt es sich explizit nicht um ein Datenzentrum, sondern um einen: „Ort, an dem Menschen aus der ganzen Welt gemeinsam daran arbeiten, das Potenzial von KI auszuloten, ihre Risiken zu verstehen und ihre Zukunft mitzugestalten“, wie Bundeskanzler Christian Stocker (ÖVP) per Aussendung mitteilte.

Christian Helmenstein, Chefökonom der Industriellenvereinigung, sieht in diesem Sinne in Künstlicher Intelligenz eine Schlüsseltechnologie unserer Zeit und erläutert, welche Rolle Österreich künftig dabei spielen könnte.


brutkasten: Herr Helmenstein, wie stehen Sie zu diesem Vorschlag der Bundesregierung ein internationales KI-Zentrum unter dem Dach der UNO nach Wien zu bringen?

Helmenstein: Die Initiative der Bundesregierung halte ich für einen ausgesprochen aussichtsreichen Vorstoß. Künstliche Intelligenz ist eine globale Schlüsseltechnologie, die nicht nur unsere Arbeitswelt, sondern unsere gesamte Lebensrealität durchdringen wird und weder an Staats- noch an Branchengrenzen haltmacht. Ein solches Zentrum sollte dazu beitragen, die Risiken besonders leistungsfähiger KI-Modelle beherrschbar zu machen, zugleich aber helfen, ihre politischen, ökonomischen und gesellschaftlichen Chancen zu erschließen.

Als einer von vier Amtssitzen der Vereinten Nationen bietet Wien dafür hervorragende Voraussetzungen und kann sein Profil als Standort internationaler Organisationen weiter schärfen. Hier hat auch die Internationale Atomenergie-Organisation ihren Sitz, die in der Debatte über eine globale KI-Aufsicht wiederholt als Vorbild genannt wird. Sie verbindet seit Jahrzehnten die Kontrolle einer Hochrisikotechnologie mit der Förderung ihrer friedlichen Nutzung. Genau an diesem Doppelmandat sollte sich auch ein KI-Zentrum orientieren.

Institutionell bewegt sich die Initiative allerdings in einem Spannungsfeld zweier Taktfrequenzen: Neue KI-Modellgenerationen folgen einander im Abstand weniger Monate, internationale Vereinbarungen reifen über Jahre. Wer das eine Tempo mit dem anderen verwechselt, schreibt Regeln für die Technologie von gestern. Ein KI-Zentrum muss daher mit dem Innovationstempo Schritt halten können.

Welche Bedeutung hätte das für den Standort Wien und Österreich?

Ein solches Zentrum wäre ein erheblicher strategischer Standortgewinn. Österreich wird realistischerweise nicht zu den weltweit führenden Entwicklungsstandorten großer KI-Basismodelle (Foundation Models) wie beispielsweise LLMs zählen. Dieses Rennen entscheiden Volkswirtschaften mit anderen Kapital- und Rechenkapazitäten. Sehr wohl aber kann Österreich international eine führende Rolle dabei spielen, KI sicher und produktiv nutzbar zu machen.

Und die Rolle von Wien konkret?

Wien könnte sich als Knotenpunkt für KI-Governance, KI-Anwendungen und den damit verbundenen Technologietransfer etablieren. Der eigentliche wirtschaftliche Mehrwert entsteht allerdings nicht durch das Türschild einer weiteren internationalen Institution, sondern durch die Forschungsprojekte, Investitionen und Kooperationen, die sie auslöst. Ein Zentrum, das nur tagt, belebt den Kongresstourismus. Ein Zentrum, das prüft, forscht und Anwendungen begleitet, zieht internationale Spitzenkräfte, Forschungseinrichtungen sowie innovative Unternehmen und damit Wertschöpfung an.

Das Thema „Rechenzentren“ wird oftmals emotional und kontrovers diskutiert: Gibt es Einwände gegen das KI-Zentrum?

Gegen die Zielsetzung per se nicht, wohl aber gegen eine Umsetzung ohne klares Profil. Das Feld ist zum Teil bereits besetzt, auch innerhalb der UNO, die erst im Vorjahr ein wissenschaftliches KI-Panel und einen globalen Dialog über KI-Governance eingerichtet hat. Genf, Sitz der Internationalen Fernmeldeunion und im Juli Gastgeber der ersten Dialogrunde, ist ein ernstzunehmender Mitbewerber. Ein Wiener Zentrum braucht daher ein eindeutig abgegrenztes Mandat mit operativem Zusatznutzen.

Gerade die Einbettung in die UNO bietet dabei eine besondere Chance. Die EU hat mit dem AI Act ihr Hauptaugenmerk auf Regulierung gelegt und die Fristen für Hochrisikosysteme inzwischen verschoben, unter anderem, weil die notwendigen technischen Standards noch nicht vorlagen. Die UNO kann demgegenüber zusätzlich die Perspektive der Entwicklungs- und Schwellenländer einbringen und den Zugang zu KI sowie ihren Nutzen für die wirtschaftliche Entwicklung stärker in den Vordergrund stellen.

Was bedeutet das für den Umgang mit den KI-Großmächten?

Darin liegt auch ein Schlüssel, um die führenden KI-Nationen einzubinden, allen voran die USA und China. Sie gewinnt man durch den erkennbaren Nutzen gemeinsamer Standards, nicht durch zusätzliche Auflagen allein. Wir brauchen internationale Sicherheitsstandards, aber keine internationale Innovationsbremse.

Was müsste Wien konkret tun, um sich als Zentrum für die Entwicklung und praktische Anwendung von KI zu positionieren? Und auch um praxisnahe Anwendungen in Wirtschaft und Verwaltung einzubringen?

Vielversprechend wäre es, an vorhandene Kompetenzen in Wien anzuknüpfen. Mit der UNIDO ist bereits eine UNO-Organisation ansässig, die sich intensiv mit dem Einsatz von KI für nachhaltige industrielle Entwicklung beschäftigt. Sie betreibt gemeinsam mit Partnern in Shanghai ein KI-Exzellenzzentrum für Industrie und Produktion, das den Technologietransfer in Entwicklungsländer unterstützt, und treibt zugleich im eigenen Haus die Nutzung von KI voran.

Economica unterstützt die UNIDO bei der praktischen Implementierung von KI in ihren Arbeitsabläufen. Aus dieser Zusammenarbeit wissen wir, welch hoher Stellenwert konkreten Anwendungen über die grundsätzlichen Fragestellungen hinaus zukommt. Dabei bestätigt sich: Auch im öffentlichen Sektor hängt die Akzeptanz von KI davon ab, dass Prozessänderungen erklärt werden und sensible Daten unter eigener Kontrolle bleiben. Ein Wiener KI-Zentrum könnte daher eine besonders wertvolle Brücke schlagen: zwischen globaler Governance, technologischer Innovation und ihrer praktischen Umsetzung in Unternehmen und öffentlicher Verwaltung.

Was bedeutet das schlussendlich für eine mögliche Ausrichtung des Zentrums?

Konkret hieße das, Sicherheitsstandards nicht nur zu formulieren, sondern an realen Anwendungen zu erproben und bewährte Lösungen in jene Länder zu tragen, denen dafür die Kapazitäten fehlen. Die besondere Chance Wiens liegt darin, zwei Welten zusammenzubringen, die einander bislang zu selten begegnen: die internationale Verständigung über die Spielregeln der KI und ihre konkrete Anwendung zur Steigerung von Produktivität, Wertschöpfung und Wohlstand. Regeln ohne Anwendung bleiben Papier. Anwendung ohne Regeln verspielt Vertrauen.

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