20.04.2018

Digitale Bildung: Zwischen Lücken im Lehrplan und kompetenten Kindern

Der dritte und letzte Tag des 4GAMECHANGERS 2018 fand unter dem Titel „4 Future“ statt. Und widmete sich in einer Diskussionsrunde gleich der "Zukunft der Bildung" vor dem Hintergrund der rasend schnell verlaufenden digitalen Revolution.
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Digitale Bildung
(c) fotolia.com - Tierney

Wenn bereits Zweijährige mit dem iPad umgehen, ja Medieninhalte gezielt für kleine Kinder produziert werden, lasse sich daraus nicht zwangsläufig ableiten, dass Kinder bis zum Schuleintritt fit im Umgang mit elektronischen Devices sind. Es bleibe oft beim Entertainment, die „Informationsnutzung“ bzw. die „Nutzung für Bedürfnisse der Gesellschaft und Wirtschaft“ blieben außen vor, ist Elisabeth Hornberger von der Trendagentur T-Factory sicher. Aufgabe der Schulen wäre es, diese Lücke zu schließen und digitale Bildung zu vermitteln. Dass dafür Ressourcen zur Verfügung gestellt werden müssten, die nicht zuletzt die Lehrenden mit den entsprechenden Skills ausstatte, sei klar.

+++ Digitalisierung der Klassenzimmer: “Wir brauchen Learntastic statt Runtastic” +++

Wenig Budget für digitale Bildung der Lehrenden

„Digitale Bildung ist eine grundlegende Kompetenz wie Lesen, Schreiben und Rechnen – wer das nicht kann, wird im Leben scheitern“, ergänzte Neos-Chef Matthias Strolz. Es sei deshalb beschämend, dass die Bundesregierung „gerade Mal 500.000 Euro“ für die Vermittlung digitaler Kompetenzen für den österreichischen Lehrkörper budgetiere – dies wären nicht mehr als vier Euro pro Lehrperson. Den Zustand der Schulen, versuchte er mit einem drastischen Vergleich auf den Punkt zu bringen: „Jede McDonald’s-Filiale hat heute WLAN. Die Schulen werden in 20 Jahren noch nicht alle so weit sein“. Ganz im Gegensatz hätten bereits „mehr als zwölf EU-Länder Coding im Lehrplan“. Sein Ansatz: „Wenn Jugendliche mehrere Stunden pro Tag ins Smartphone schauen, dann will ich, dass die verstehen, was dieses Ding zusammenhält und wie es funktioniert“.

Digitale Bildung
(c) Bernhard Madlener: Die Digitalisierung des Bildungssektors war das Top-Thema beim 3. Tag des 4GAMECHANGERS-Festival.

Smartphones als Werkzeuge, nicht als Unterhalter

Die Bedeutung von Bildung im Unterschied zur Ausbildung strich der Gehirnforscher Bernd Hufnagl hervor: Kinder zu früh mit Smartphones spielen zu lassen und zu „berieseln“, sei eine Gefahr für deren Entwicklung. Jedoch sei er weit entfernt davon, die Geräte zu verbannen: „Wenn wir Kindern den Umgang mit Smartphones als Werkzeugen vermitteln, dann ist das gut“. Die aktive Beschäftigung – im Gegensatz zum passiven Konsum – noch dazu in Interaktion mit anderen, ermögliche nachhaltige Wissensvermittlung. Ein gewisser Kanon im Bereich digitale Bildung schaffe zudem eine Art Grundkonsens: „Eine sich wandelnde Gesellschaft vieler Religionen hat nicht mehr den Kitt einer einzigen Religion“. Ohne selbst besonders religiös zu sein, könnte nach Hufnagls Ansicht „Bildung diese Rolle künftig übernehmen“.

Digitale Generation hängt die Alten ab

Alejandro Plater, CEO von A1, äußerte in einem weiteren Podium zur Bildungsfrage ganz andere Bedenken: „Meine Hauptsorge sind nicht die Kids – meine Sorge sind die älteren Generationen“. Je kompetenter nämlich die Kinder und Jugendlichen im digitalen Bereich wären – und hier sehe er eine gute Entwicklung – desto schlechter sieht es bei den Älteren aus. Was bedeutet, dass sich mittelfristig der Facharbeitermangel verstärken und die Zahl älterer Arbeitsloser steigen wird. In diesem Sinn plädierte er gerade im Bereich der Digitalisierung für Initiativen zur Förderung des lebenslangen Lernens.

Schülerinnen lehren Lehrer

Einen besonderen Ansatz zur Stärkung der digitalen Kompetenz bei den Lehrenden vermittelte Dorothee Ritz, General Managerin von Microsoft Österreich. Es gebe bald in jeder Mittelschulklasse drei bis vier Jugendliche, die Experten im beliebten Online-Spiel „Minecraft“ sind, und weitere die zumindest ein bisschen programmieren könnten. In einer Art „Buddy-System“, könnten sie den Lehrenden digitale Bildung vermitteln, wonach diese wiederum befähigt wären, das ganze in ihren Unterricht einzubauen. Eine Vertiefung dieses partnerschaftlichen Ansatzes, der freilich auch einen Abbau von Hierarchien verlangen würde, scheiterte leider an der fortgeschrittenen Uhrzeit.

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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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