09.07.2019

Digital Workspace: Hälfte der Österreicher hält ihren Arbeitsplatz für veraltet

Das börsennotierte britisches Markt- und Meinungsforschungsinstitut YouGov hat eine internationale Online-Befragung zum Thema „Der digitale Arbeitsplatz“ durchgeführt. Den Ergebnissen zufolge hält nur knapp die Hälfte der Befragten ihren digitalen Arbeitsplatz für (sehr) modern.
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digitaler Arbeitsplatz
(c) fotolia / Jacob Lund

Die Antworten der aktuellen YouGov-Online-Umfrage im Auftrag von Hirschtec deuten darauf hin, dass Berufstätige in Österreich noch mit dem Digital Workplace zu hadern scheinen. Nur 49 Prozent von ihnen halten den digitalen Arbeitsplatz in ihrem Unternehmen für (sehr) modern.

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Büro-Senioren zufriedener mit dem digitalen Arbeitsplatz

Allerdings stellen ältere Berufstätige dem digitalen Arbeitsplatz (in Bezug auf Hardware, Anwendungsprogramme und den Zugang zur digitalen Arbeitsumgebung von außerhalb des Unternehmens) ein etwas besseres Zeugnis aus als jüngere. Die Umfrage wurde in Österreich unter 250 Personen durchgeführt, die hauptsächlich im Büro arbeiten. So sind 52 Prozent der 35- bis über 55-jährigen Beschäftigten mit der Modernität ihres digitalen Arbeitsplatzes zufrieden, aber nur 44 Prozent der 18- bis 34-jährigen.

YouGov, Umfrage, digitaler Arbeitsplatz, Hirschtec
(c) Hirschtec – Jüngere Mitarbeiter scheinen höhere Anforderungen an den digitalen Arbeitsplatz zu haben als ältere.

Vergleich mit privater Nutzung

Dies legt den Schluss nahe, dass gerade jüngere Berufstätige den Modernitätsgrad des digitalen Arbeitsplatzes stärker damit vergleichen, was sie im privaten Alltag – gerade im Hinblick auf die neuesten Smartphones und Laptop-Modelle, sowie direkte Austauschmöglichkeiten mit Freunden über Social Media – gewohnt sind.

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Beide Altersgruppen scheinen sich jedoch einig zu sein, dass es bei der räumlichen Ausstattung der Büroflächen noch Optimierungsbedarf gibt: Nur knapp die Hälfte (18-34-Jährige: 46 Prozent, 35-55+: 48 Prozent) sagt, dass die Kommunikation der Mitarbeiter untereinander durch eine moderne Gestaltung der Büroräumlichkeiten gefördert wird.

„Sharing-Kultur“ entwickelt digitale Skills schneller

Gleichzeitig fällt jedoch auf, dass eine von transparentem Informationsfluss und Wissenstransfer geprägte Kultur eher von den jüngeren Berufstätigen wahrgenommen wird.

Dies wiederum deutet darauf hin, dass jüngere Berufstätige, die bereits in ihrem privaten Alltag durch die Verwendung sozialer Medien oder Messenger-Diensten eine „Sharing-Kultur“ leben, auch im beruflichen Alltag digitale Tools schneller und intuitiver nutzen. Etwa um sich zu vernetzen, Informationen auszutauschen oder gemeinsam mit Kollegen an Dokumenten zu arbeiten.

Wissenssilos und Herrschaftswissen als Problem

Die Autoren der Studie schätzen, dass ältere Berufstätige in Österreich, die verstärkt auch Positionen im mittleren und höheren Management bekleiden, oft noch mit Wissenssilos und Herrschaftswissen konfrontiert sind.

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Eine mögliche Ursache hierfür sieht das Unternehmen im jahrelang gelernten Verhalten und in der Befürchtung, durch das Teilen von Wissen an Macht zu verlieren. Zusätzlich wirke ein kultureller Wandel in Unternehmen, der noch nicht auf alle Altersgruppen und Hierarchieebenen durchgreife.

Bewusstsein für Digitalisierung wächst

„In den österreichischen Unternehmen scheint es folglich längst ein Bewusstsein für die Relevanz der internen Digitalisierung zu geben. Nur bei der praktischen Umsetzung im Arbeitsalltag gibt es noch Optimierungsbedarf“, so Lutz Hirsch, geschäftsführender Gesellschafter von Hirschtec: „Worauf es für die Unternehmen daher vor allem ankommen wird: Das Feedback ihrer Mitarbeiter aufzugreifen, ihnen eine digitale Arbeitsausstattung zu bieten, die sie bestmöglich im Arbeitsalltag unterstützt und vor allem die Mitarbeiter entsprechend ihrer Bedürfnisse im Umgang mit digitalen Tools und neuen Formen der Kommunikation und Zusammenarbeit zu coachen und weiterzubilden“.


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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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