Framework für KI-Fähigkeiten: Strategische Delegierung, Ausrichtung und agentische KI für Führungskräfte

1. Einführung in das Agentic AI-Modell: Lassen Sie uns verschiedene KI-Modelle oder ein genetisches Framework verstehen oder ein genetisches Framework Wir haben LLM, was an sich schon sehr intelligent ist. Du kannst Fragen stellen, es kann antworten. Aber genau wie der Praktikant keine Dateien öffnen kann, nicht die neuesten Regeln nachschlagen kann, sich nicht erinnern kann, was du ihm gestern gesagt hast. Das ist eine Einschränkung. Ein erweitertes LLM ist so, als würde man diesen Praktikanten zu einem sachkundigen Mitarbeiter oder zu einem Wissensarbeiter mit drei zusätzlichen Superkräften aufrüsten: Tools zum Abrufen und Gedächtnis Lassen Sie uns die Funktionen zum Abrufen und zum Zugriff auf externes Wissen aufschlüsseln, zum Zugriff auf externes Wissen aufschlüsseln, z. B. indem Sie dem Praktikanten Zugriff auf den Aktenschrank Ihres Unternehmens und die Aktenschrank Ihres Unternehmens Dies ist eine ähnliche Funktion , die der erweiterte LLM-Abruf-Teil Lassen Sie uns über ein Beispiel aus dem Gesundheitswesen nachdenken. Bevollmächtigte, die zuvor autorisiert wurden, ziehen die neuesten Regeln für den Zahler heran, bevor sie eine Anfrage stellen Beispiel Hypothek: Mitarbeiter für die Einrichtung von Krediten rufen aktualisierten Zinsregeln bevor sie die Dokumente verfassen Verliehen, vermeiden Sie die Verschwendung manueller Nachschlagevorgänge und reduzieren Sie die Anzahl der Nacharbeiten, wenn veraltete Regeln verwendet werden Das zweite sind Tools, die Fähigkeit, innerhalb von Systemen zu agieren Anstatt nur Richtlinien zu lesen, kann sich der Praktikant jetzt in Portale einloggen und Aufgaben ausführen. Der Mitarbeiter meldet sich bei einem Zahlungsportal an und reicht die Vorabinformationen Agenten rufen die Credit Bureau API auf, um Kredit-Scores abzurufen. Das ist also erweitertes LLM. Wir wollen die Anzahl der Übergaben durch Menschen reduzieren , sodass die Zykluszeit schneller wird Die dritte wichtige Fähigkeit ist das Gedächtnis, die Fähigkeit, sich im Laufe der Zeit an den Kontext zu erinnern Der Praktikant führt ein Notizbuch , um alles aus vergangenen Besprechungen festzuhalten , und stellt Sie nicht zweimal nach derselben Frage. Nehmen wir ein Beispiel aus dem Gesundheitswesen. Patient Experience Board erinnert sich an Ihre letzte Abrechnungsanfrage und fährt reibungslos fort. Kreditassistent erinnert sich, dass der Einkommensnachweis des Kreditnehmers der letzten Sitzung fehlte Verbessern Sie die Rendite beim ersten Durchgang. Ziel ist es, Fehler aufgrund von fehlendem Kontext zu reduzieren. Wenn Sie Abruf, Tools und Speicher kombinieren, erhalten Sie nicht einfach einen Chatbot Sie haben einen Agenten, der in der Lage ist, nachzuschlagen, zu handeln und weniger Übergaben vorzunehmen, weniger Wartezeiten und weniger Nacharbeiten vorzunehmen, was wiederum zu kürzeren Zykluszeiten und höherer Genauigkeit führt kürzeren Zykluszeiten Heute benötigt eine Krankenschwester 20 Minuten für die Bearbeitung von Verweigerungen. Sie sucht nach den Regeln für Kostenträger, ruft sie ab, loggt sich in drei Systemtools und merkt sich die vergangenen Ablehnungsfälle aus dem Speicher Stellen Sie sich nun vor, ein erweitertes LLM erledigt das innerhalb von Sekunden. Das ist der Sprung von KI als Helfer. KI ist ein Teammitglied. Ein Flugzeug LLM kann Eingaben entgegennehmen und Ihnen die Ausgabe geben. Das ist nützlich, aber begrenzt. Es vergisst den Kontext. Sie können nicht immer auf die neuesten Daten zugreifen, und es ist nicht für die Verwendung externer Tools konzipiert Ein erweitertes LLM behebt dieses Problem, indem das Modell mit drei wichtigen Erweiterungen, Abruftools und Speicher verbindet Abruftools und Beim Abrufen geht es um den Zugang zu Wissen. LLM kann externe Datenbanken, Wissenssysteme oder Dokumente abfragen , um Fakten in Echtzeit abzurufen Gesundheitswesen, vor dem Verfassen der Zusammenfassung die Krankengeschichte vor dem Verfassen Hypothek, die vor der erneuten Bewertung die aktualisierten Kreditwürdigkeit und Policen abruft vor der erneuten Bewertung die aktualisierten Kreditwürdigkeit und Policen Tools haben die Fähigkeit zu handeln. LLM kann APIs aufrufen, Workflows auslösen und Taschenrechner ausführen Rufen Sie ein Tool zur Betrugserkennung auf und lösen Sie ein RPA-Board aus, um das Passwort zurückzusetzen Das ist die Fähigkeit. Erinnerung ist Kontinuität im Laufe der Zeit. Das LLM kann sich an frühere Interaktionen, Präferenzen und frühere Aktionen erinnern , Präferenzen und frühere Aktionen Erinnern Sie sich an Markentöne in mehreren Pressemitteilungen. Erinnern Sie sich an den Lernfortschritt eines Schülers , um den Unterricht individuell zu gestalten. Zusammen machen diese Erweiterungen den LLM-Mitarbeiter zu einem Business-Grade-Mitarbeiter, der sich an die Vergangenheit erinnern, Fakten abrufen und Maßnahmen ergreifen kann , anstatt nur Text zu generieren nur Stellen Sie sich einen einfachen LLM als einen klugen Praktikanten vor. Es kann Fragen beantworten vergisst aber nach dem Meeting alles Ein erweitertes LM ist so, als würde man dem Praktikanten Zugriff auf Tools und Speicher geben dem Praktikanten Zugriff auf Tools und , mit denen sichergestellt werden kann, dass es wertvoller und unternehmenstauglicher wird. 2. Führungskräfte denken mit KI: Wenn KI in jedem Tool als Co-Pilot fungiert, dann müssen wir die Piloten ausbilden, nicht die Passagiere. Daher sind wir alle hier. Die vier Ds des AI Capability Framework. Dieses Framework wurde entwickelt, um wichtige Fragen für Führungskräfte zu beantworten. Wie können wir KI-Kompetenz in großem Maßstab aufbauen, nicht nur bei der Nutzung von KI Die vier Ds bieten eine auf Führungskräfte ausgerichtete Fähigkeitenübersicht. Die erste ist Delegierung. Nicht alles muss der KI übergeben werden. Führungskräfte müssen definieren, was von Natur aus menschliche Urteile, Werte und Beziehungen bleibt , Werte und Beziehungen was mit KI kodifiziert und skaliert werden kann Diese Entscheidung ist strategisch und nicht operativ. Unangebrachte Delegierung birgt Risiken. Umsichtiges Delegieren schafft Hebelwirkung. Das zweite D steht für Richtung. KI ist nur so effektiv wie die Klarheit des Problems, das sie lösen soll. Viele gescheiterte KI-Pilotprojekte sind nicht auf schwache Algorithmen zurückzuführen, sondern auf die schlechte Formulierung der Geschäftsanforderungen zum Beispiel bei Finanzdienstleistungen die Frage gestellt wird, Wenn zum Beispiel bei Finanzdienstleistungen die Frage gestellt wird, Betrug zu vermeiden, hat KI Probleme. Wenn es jedoch so formuliert wird, dass innerhalb von 5 Minuten ungewöhnliche Transaktionen über 10.000$ erkannt werden, gedeiht das System Die Leser müssen bei der Formulierung der Frage auf Präzision bestehen. Das dritte D steht für Erkennung. Die KI wird Ihnen Antworten geben, aber Führungskräfte müssen die Muskeln aufbauen, um sie zu hinterfragen. Nicht alles, was möglich ist, ist richtig. Hier nehmen die Seniorenteams eine kritische Bewertung vor. Die Ergebnisse der KI werden mit dem Fachwissen, der Einhaltung der Vorschriften und den Geschäftsergebnissen verglichen. Und schließlich Sorgfalt. Der verantwortungslose Einsatz von KI ist gefährlich. Ethische Schutzmaßnahmen, Datenverwaltung und regulatorische Vorausschau sind keine Backoffice-Aufgaben Sie sind die Prioritäten der Vorstandsetage. Für Führungskräfte im Bereich Transformation ist Sorgfalt die Grenze zwischen der Skalierung von Verantwortung und der Schaffung systematischer Risiken. Skalierung von Verantwortung und der Schaffung systematischer Risiken. In diesem Framework geht es weniger darum, wie man ein Tool benutzt. Es geht eher darum, wie man es in einem KI-gesteuerten Unternehmen verantwortungsbewusst führt . Nachdem wir uns nun mit den vier Ds befasst haben, wollen wir sie mit unserem Organisationsdesign verbinden. Wie Führungskräfte diese Fähigkeiten in Teams, Führungsstruktur und Kultur integrieren können . Wir wissen, wie man KI einsetzt, aber was noch wichtiger ist, Sie werden wissen, wie man mit KI denkt. Diese Aussage ist der Kern dessen, warum wir heute hier sind. Die meisten Organisationen bringen Menschen bei, wie man KI einsetzt, wie man Eingabeaufforderungen durchführt, wie man ein Modell ausführt, wie man eine Aufgabe automatisiert. Das ist nützlich, aber es ist nicht transformativ. Für Führungskräfte besteht das wahre Unterscheidungsmerkmal darin, zu lernen, mit KI zu denken Das bedeutet, KI nicht mehr nur als ein Instrument in der Ecke zu betrachten , sondern sie zu einem Vordenker zu machen, wenn es darum geht, wie Probleme formuliert, Entscheidungen getroffen und Chancen erkannt werden Überlegen Sie sich das. Der Einsatz von KI ist so, als würde man E bitten, eine Zusammenfassung eines Marktberichts zu erstellen. Beim Herumbasteln mit KI stellt sich die Frage, welche Muster sie über das Kundenverhalten erkennen lässt und welche Geschäftsmodelle sich daraus ergeben würden Die erste ist taktischer Natur. Der zweite ist strategisch. Bei Transformationsprogrammen unterscheidet diese Unterscheidung zwischen kurzfristigen Effizienzmaßnahmen und einer unternehmensweiten Neuerfindung Führungskräfte, die nur wissen, wie man KI einsetzt, werden Produktivitätssteigerungen erzielen Führungskräfte, die wissen, wie man mit KI denkt, werden die Branche neu erfinden Wenn Sie also über Ihre Rolle nachdenken, fragen Sie sich, ich KI als Taschenrechner oder als Co-Stratege behandle Diese Denkweise wird den Wettbewerbsvorteil in den nächsten zehn Jahren prägen Wettbewerbsvorteil in den nächsten Schauen wir uns nun an, wie sich diese Denkweise in Fähigkeiten niederschlägt. Die spezifische Sprachkompetenz, die Führungskräfte in ihren Teams aufbauen müssen , um vom Einsatz von KI zum Denken mit KI überzugehen 3. Was ist Delegation: Engagement ist die erste und wichtigste Kompetenz im AI Capability Framework Für Transformationsführer ist die eigentliche Frage nicht, ob KI etwas bewirken kann Es geht darum, ob sie es tun sollte. Lassen Sie uns dies anhand von zwei Bereichen zum Leben erwecken , in denen viele von Ihnen die direkte Aufsicht haben Kundendienstabteilung und die Schadensbearbeitung Im Kundenservice kann KI die erste Auswahl übernehmen, Anfragen weiterleiten, den VIP-Status erkennen und Kundenhistorien abrufen Das funktioniert am besten delegiert. Sie wiederholen sich, basieren auf Regeln und sind anfällig für menschliche Fehler, wenn sie manuell ausgeführt werden Aber wenn es darum geht, mit emotionalen Eskalationen umzugehen, einen wertvollen Kunden zu halten oder eine Ausnahme aus Kulanz zu machen, dann ist das menschliches Gebiet KI zu delegieren, würde das Vertrauen und die Beziehungen unserer menschlichen Kunden untergraben Vertrauen und die Beziehungen Bei der Bearbeitung von Schadensfällen zeichnet sich KI durch die Validierung von Formularen, Überprüfung des Versicherungsschutzes und die Identifizierung betrügerischer Auffälligkeiten aus. Durch die Delegierung dieser Schritte wird die Zykluszeit drastisch reduziert. Aber abschließende Streitbeilegungsgespräche, Streitbeilegung und politische Ausnahmen erfordern immer noch menschliche Aufsicht, da sie Urteilsvermögen, Empathie und Risiko miteinander verbinden Bei der Kompetenz der Delegierung geht es darum, Grenzen zu ziehen. Wo verleiht uns KI Geschwindigkeit, Genauigkeit und Skalierbarkeit, wo bewahrt menschliches Eingreifen Vertrauen, Nuancen und Verantwortung? bewahrt menschliches Eingreifen Vertrauen, Nuancen und Verantwortung Führungskräfte, die das falsch verstehen, verschwenden entweder menschliche Kapazitäten geringwertiger Arbeit oder setzen das Unternehmen einem Reputations - und Compliance-Risiko Lassen Sie mich klarstellen, worum es beim AI Capability Framework geht und worum es nicht Es geht nicht darum, die zehn wichtigsten Eingabeaufforderungen auswendig oder dem neuesten Hack auf Chat GPT oder Copilot nachzujagen Diese Tricks wurden innerhalb weniger Wochen veraltet. Was zuletzt ist, sind die Fähigkeiten, die Gewohnheit, die Fähigkeiten, das Urteilsvermögen Sie bei jeder KI-Interaktion mitbringen. Stellen Sie sich das so vor, wie Sie über N oder Six Sigma denken Tools entwickeln sich weiter, aber die Denkweise und die Disziplin bleiben bestehen. 4. Delegierung: Problembewusstsein: Delegation und Problembewusstsein. Bevor wir über KI sprechen, lassen Sie uns über uns sprechen. Der Eckpfeiler einer guten Delegation ist nicht Technologie. Es ist Klarheit. Erfolg beginnt damit wir genau wissen, was wir erreichen wollen. Allzu oft beeilen sich Teams, KI anzuwenden, ohne das eigentliche Ziel zu definieren. Das Ergebnis sind schnellere Ergebnisse , die das Geschäftsproblem nicht wirklich lösen. Bevor Sie also KI einsetzen, machen Sie eine Pause und stellen Sie vier einfache , aber aussagekräftige Fragen. Was genau versuche ich zu erreichen? Möchte ich die Bearbeitungszeit für Reklamationen verkürzen und die Problemlösung beim ersten Anruf in meiner Kundendienstabteilung verbessern ? Was genau sehe ich mir an? Wie sieht Erfolg aus? Es ist eine kürzere Bearbeitungszeit, weniger Fehler, ein höherer NPS oder geringere Servicekosten Wir brauchen dafür Klarheit. Welche Art von Arbeit ist erforderlich? Ist es einfach, aber zeitaufwändig, wie die Zusammenfassung einer 20-seitigen Richtlinie Ist es ungewiss und explorativ, wie das Auffinden neuer Betrugsmuster, oder ist es urteilsintensiv, wie der Umgang mit unzufriedenen VIP-Kunden Wo ist KI der beste Ort? Wo muss der Mensch das Sagen behalten? KI kann entwerfen, zusammenfassen und klassifizieren. Der Mensch kann entscheiden, interpretieren und Rechenschaft übernehmen. Beim Delegieren geht es nicht darum, Arbeit auszulagern. Es geht darum, komplexe Arbeitsabläufe in Teile zu zerlegen und jedes Teil dem richtigen Partner zuzuweisen Mensch oder KI. Wenn wir mit klaren Zielen beginnen, wird Delegierung strategisch. Hier kommen Effizienz und Effektivität zusammen. Danke. Wir sehen uns in der nächsten Lektion. 5. Delegierung: Plattformbewusstsein: Delegierung und Sensibilisierung der Plattform. Sobald wir uns über unser Problem im Klaren sind, ist die nächste Fähigkeit das Bewusstsein für Plattformen. Nicht alle KI-Plattformen sind auf die gleiche Weise aufgebaut. Einige sind blitzschnell, aber oberflächlich, andere langsam, aber besser im Argumentieren Andere setzen auf Kreativität, Marketingtexten und das Generieren von Bildern Andere sind auf Datengenauigkeit optimiert , sodass sie besser mit strukturierten Inhalten wie Rechnungen oder Reklamationen umgehen wie Rechnungen oder Das ist wichtig, denn die Wahl der falschen Plattform ist so, als würde man einem Suchenden einen Hammer geben Das Tool selbst ist nicht schlecht, aber es ist falsch für den Job geeignet Wenn Sie beispielsweise Geschwindigkeit und Skalierbarkeit benötigen, B. Tausende von Kunden-E-Mails nach Stimmungen durchsuchen müssen, können Sie sich für ein einfaches Klassifizierungsmodell entscheiden Wenn Sie Urteilsvermögen und Argumentation benötigen , wie zum Beispiel die Analyse eines Betrugsfalls, benötigen Sie ein Argumentationsmodell , das die Logik erklären kann Wenn Sie ein kreatives Problem lösen möchten, z. B. den Self-Service-Ablauf Ihres Kunden neu überdenken, ist vielleicht ein generatives Modell gefragt, das gemeinsam mit Ihnen ein Brainstorming durchführen kann Und hier ist der wichtige Teil. Sperren Sie Ihr Team nicht auf nur eine Plattform. Das Feld bewegt sich zu schnell. Ermutigen Sie zum Experimentieren. Geben Sie Ihren Analysten und Ops-Managern die Möglichkeit, zwei oder drei Plattformen nebeneinander auszuprobieren Führungskräfte im Bereich Transformation lernen diese Lektion mithilfe von RPA-, BPM- und Lean-Tools Die Stärke liegt nicht in einer einzigen Plattform. Es geht darum zu wissen, welche Plattform zu dem Problem passt. Also hier ist der Mindset-Wandel. Delegieren ist nicht nur, welche Aufgabe ich der KI gebe? Es geht auch darum, welche Plattform für diese Aufgabe am besten geeignet ist. Auf diese Weise kombinieren Sie Problembewusstsein mit Plattformbewusstsein, um KI zu einem strategischen Partner zu machen , anstatt aus einer leeren Box. Danke. Wir sehen uns in der nächsten Lektion. 6. Delegierung: Aufgabenverteilung: Delegation und Aufgabenverteilung. Sobald Sie sich über Ihr Ziel und die verfügbaren KI-Plattformen im Klaren sind , beginnt die eigentliche Kunst, zu entscheiden , wie die Aufgabe zwischen Mensch und KI aufgeteilt werden soll. Es geht nicht darum, Menschen zu ersetzen. Es geht um Ausgewogenheit. Stellen Sie sich drei Bereiche vor Automatisierung und Aufgaben, die KI sicher und wiederholt bewältigen kann Dies sind die routinemäßigen, auf Regeln basierenden Schritte , bei denen Skalierung wichtiger ist als Urteilsvermögen Automatisches Extrahieren von Antragsnummern aus dem PDF-Formular und Verschlagwortung von Supportanfragen nach Kategorien, bevor sie weitergeleitet Bei Augmentation geht es um eine Aufgabe , bei der Mensch und KI Seite an Seite arbeiten Hier hilft KI, die Dinge zu beschleunigen und die Optionen zu erweitern, aber der Mensch behält die Kontrolle Ein politischer Analyst bittet KI, eine Variante der Klausel zu entwerfen und dann die passende zu verfeinern Ein Kundenservice-Leiter entwickelt gemeinsam mit KI E-Mail-Vorlagen passt dann den Ton für sensible Nur menschliches Urteilsvermögen, die Aufgabe, die niemals delegiert werden sollte Dies sind die Entscheidungen, die menschliches Bewusstsein, Kontext, Rechenschaftspflicht und Nuancen erfordern Kontext, Rechenschaftspflicht und Entscheidung, ob ein grenzwertiger Versicherungsanspruch abgelehnt werden soll. Oder eine Compliance-Interpretation vorzunehmen , die mit regulatorischen Risiken verbunden ist Und dann gibt es noch eine vierte Kategorie, die es wert ist, hervorgehoben sich wiederholende Arbeiten von geringem Wert, Dinge, für die kein Experte seine Zeit aufwenden sollte Dies sind perfekte Kandidaten für KI-Agenten. Dinge wie die Erstellung von Besprechungsnotizen, die Erstellung des ersten Berichtsentwurfs oder die Konsolidierung von Routinemetriken Die Leitfrage für Sie als Transformationsführer lautet also Sie als Transformationsführer Welcher Teil Ihres Prozesses ist bereit für eine sichere Automatisierung? Wo kann Augmentation durch Steigerung der menschlichen Leistungsfähigkeit mehr Wert schaffen durch Steigerung der menschlichen Leistungsfähigkeit mehr Wert Welcher Bereich muss menschenorientiert bleiben , um Urteilsvermögen und Vertrauen zu schützen Und welche sich wiederholenden Aufgaben können wir getrost an KI-Agenten weitergeben Die richtige Balance unterscheidet Unternehmen , die KI einfach einsetzen, von Unternehmen, die mit KI wirklich Mehrwert schaffen Danke. Wir sehen uns in der nächsten Lektion. 7. Zweites D: Richtung: Das zweite D des KI-Fähigkeitsrahmens ist Richtung. Lassen Sie uns etwas tiefer in diese Richtungskompetenz eintauchen Überlegen Sie, wie Sie ein neues Teammitglied informieren können. Sie sagen nicht einfach, lösen Sie das SLA-Problem. Sie geben den Kontext an, was das SLA ist, warum es wichtig ist, welche Tools verfügbar sind, auf welche Ausnahmen Sie achten müssen und wie das endgültige Ergebnis aussehen sollte Das ist Richtung. Ersetzen Sie jetzt dieses Teammitglied durch ein KI-System. Das Prinzip ändert sich nicht. Wenn man Kontext und Klarheit überspringt, die KI zu vagen oder falschen Ergebnissen und die Schuld wird zu Unrecht der Technologie zugeschoben In Wirklichkeit war es ein Kommunikationsfehler. Bei der Ausrichtung geht es darum , wie Sie mit KI kommunizieren. Es steht im Mittelpunkt fast jeder menschlichen KI-Interaktion. klare Richtung verwandelt KI von einer Blackbox in einen Partner Eine schlechte Richtung reduziert es auf ein Geräusch. Lassen Sie uns das anhand eines domänenübergreifenden Beispiels verdeutlichen. Wenn Sie über eine Dienstleistung eines Gesundheitsdienstleisters nachdenken, fassen Sie, anstatt KI zu fragen, anstatt KI zu fragen, den Patientenknoten zusammen und richten Sie ihn so, dass es aussagekräftig ist, dass Sie die letzten drei Besuche zusammenfassen, Medikamentenänderungen und den bevorstehenden Test hervorheben Nehmen wir ein Beispiel aus dem Schadenregulierungsprozess. Sagen Sie nicht, überprüfen Sie diesen Anspruch. Überprüfen Sie stattdessen, ob dieser Antrag Betrug besteht, indem Sie die Reparaturkosten mit historischen Mustern vergleichen . Dabei wird festgestellt, Anomalie bei über 20% liegt Nehmen wir ein Beispiel aus der Hypothek. Sie nicht „Antragsverfahren “, sondern sagen Sie: Extrahieren Sie die Einkommens - und Beschäftigungsdaten, kennzeichnen Sie die fehlenden Dokumente schätzen Sie die Genehmigungswahrscheinlichkeit auf der Grundlage der versicherungstechnischen Regeln ab Wenn ich an die Medien- oder Kommunikationsabteilung denke, können Sie, statt „ Entwurf einer Pressemitteilung“ zu sagen, statt „ Entwurf einer Pressemitteilung“ zu sagen, etwas konkreter sein, indem Sie in einem selbstbewussten Ton sagen, dass Sie eine Pressemitteilung mit 400 Wörtern für ein B-to-B-Publikum entwerfen eine Pressemitteilung mit 400 Wörtern für selbstbewussten Ton sagen, dass Sie eine Pressemitteilung mit 400 Wörtern für ein B-to-B-Publikum Vorteile von Vorschriften und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften hervorheben Die Führungskompetenz stellt sicher , dass KI effektive, effiziente, ethische und sichere Arbeit leistet effiziente, ethische und sichere Genau das Ergebnis, um das sich Führungskräfte bei der Transformation kümmern, wenn Sie die Leitung übernehmen KI ist kein Ratespieler sondern leistet einen echten Beitrag 8. Richtung: Bei On geht es nicht um clevere Formulierungen oder knifflige Aufforderungen. Stellen Sie sich das so vor, als würden Sie eine SOP oder ein Prozessdokument schreiben. Sie übersetzen die Geschäftslogik in KI-lesbare Anweisungen So wie Sie einen neuen Analysten an Bord holen, sagen Sie nicht einfach, finden Sie es heraus Sie sagen ihnen, wie das Ergebnis aussehen sollte, welchen Ansatz sie verwenden sollten und welcher Ton beibehalten werden sollte. Schlechte Regie führt zu Nachbesserungen. Wenn KI einen falschen Ton, ein falsches Format oder eine fehlende Logik liefert , muss jemand das korrigieren Das tötet die Adoption. Jede schlechte Ausgabe zerstört das Vertrauen des Benutzers. Beständigkeit stellt sich nur ein, wenn die Richtung klar ist. Bei Ausrichtung geht es auch um Regierungsführung. Es geht darum, KI an Geschäftsregeln auszurichten , ohne neuen Code zu schreiben. In jedem Transformationsprogramm, das Sie geleitet haben, haben Sie dies bereits getan. Sie haben definiert, wie Erfolg aussieht. Sie entscheiden über den Ansatz oder die Methode und stimmen den Ton und das Verhalten ab. Das werden also Ihre drei wichtigen Richtungssäulen. Jetzt wenden Sie einfach dieselbe Strenge an, wenn Sie mit KI interagieren Fangen wir mit der ersten Dimension der Richtung an. Das ist Produktrichtung. Denken Sie darüber nach, wie oft KI Sie enttäuscht, nicht weil das Modell schwach ist, sondern weil wir ihm nicht genau gesagt haben, was wir KI ist kein Gedankenleser. Wenn Sie es raten lassen, wird das Ergebnis oft verfehlt. Produktorientierung bedeutet, vier einfache, aber aussagekräftige Fragen im Voraus zu beantworten Was ist der Kontext für diese Arbeit? Was genau sollte die KI tun? Welches Format sollte die Ausgabe haben? Wer ist das Publikum und welcher Stil ist angemessen? Lassen Sie uns dies anhand einiger HR-Beispiele für einige Teilprozesse in die Realität einiger HR-Beispiele für einige Teilprozesse in die Team zur Talentakquise. Anstatt eine Richtung vorzugeben und der Bewertung den Lebenslauf mitzuteilen, der Bewertung den Lebenslauf mitzuteilen, geben Sie eine klare Produktbeschreibung. Fassen Sie diesen Lebenslauf in drei Stichpunkten zusammen. Der Abschnitt sollte relevante Fähigkeiten, relevante Erfahrungen und evidenzbasierte Stärken enthalten relevante Erfahrungen und evidenzbasierte Stärken Vermeiden Sie es, auf Persönlichkeiten oder demografische Merkmale zu schließen. Hier weiß die KI jetzt, was sie einbeziehen und was sie vermeiden muss. Nehmen wir ein Beispiel aus dem Leistungsmanagement, anstatt zu sagen, schreiben Sie Feedback für diesen Mitarbeiter, geben Sie eine Produktrichtung entwerfen Sie ein verhaltensorientiertes Leistungsfeedback. Strukturieren Sie es in eine Leistung und Stärken, Entwicklungsbereiche und nächste Schritte. Verwenden Sie einen neutralen, unterstützenden Ton , der für eine Zwischenbeurteilung geeignet ist. Es ist nicht zu vermuten, dass die KI jetzt einen Plan hat. Lassen Sie uns über die politische Mitteilung nachdenken. Anstatt die KI zu bitten, die neue Urlaubspolitik zu erklären , geben Sie dem Produkt die Richtung vor. Schreiben Sie eine 150 Wörter umfassende Mitarbeitermitteilung, der Sie die neue Urlaubsrichtlinie erläutern. Verwenden Sie eine einfache Sprache, vermeiden Sie HR-Jargons und schließen Sie mit zwei klaren Handlungsschritten ab Das Publikum besteht aus allen Mitarbeitern unserer Organisation. Sie können den Namen der Organisation angeben, wenn Sie möchten. Dies gewährleistet Klarheit, Ton und Struktur, die Kommunikationsstandards der Personalabteilung entsprechen. Wir werden noch ein Beispiel aus dem Employee Relationship Team nehmen . Anstatt die KI zu fragen, fassen Sie diese Beschwerde zusammen und geben Sie eine klare Produktrichtung Fassen Sie die Beschwerde des Mitarbeiters in einem sachlichen chronologischen Format zusammen und geben Sie Daten, ergriffene Maßnahmen und beteiligte Bitte interpretieren Sie keine Emotionen und weisen Sie keine Schuldzuweisungen zu. Dadurch bleibt die Ausgabe konform und die Untersuchung ist bereit. Warum ist die Ausrichtung des Produkts also wichtig? Das liegt daran, dass KI einen Plan hat, wenn Sie eine klare Produktausrichtung angeben KI einen Plan hat, wenn Sie eine Sie lassen es nicht raten. Sie stellen explizite Anforderungen, sodass das Ergebnis mit Ihrem Ziel, Ihren Standards und Ihrer Zielgruppe übereinstimmt , Ihren Standards und Ihrer Zielgruppe Sobald Sie sich über die Ausrichtung des Produkts und das Was im Klaren sind , besteht der nächste Schritt darin, das Wie Hier kommt die Prozessrichtung ins Spiel. Das werde ich in meinem nächsten Kurs behandeln. 9. Prozessrichtung: Schauen wir uns nun die zweite Dimension der Richtung an. Prozessrichtung, das Wie. In komplexen oder regulierten Umgebungen sind Methoden genauso wichtig wie das Ergebnis. Denken Sie an Ihr eigenes Team. Manchmal ist es dir nicht nur wichtig , dass die Arbeit erledigt wird. Sie interessieren sich auch dafür , wie es erledigt wird. Das Gleiche gilt für EI. Bei der Prozesssteuerung bestimmen Sie den Ansatz der KI. Die Ergebnisse sind nicht nur schnell, sondern auch zuverlässig und konform. Es gibt mehrere Möglichkeiten, dies zu tun. Allgemeine Anleitungen, wie der Umgang mit einem Handbuch, schrittweise Anleitung wie das Geben eines Rezepts, funktionierende Beispiele, die das zeigen, so mache ich das. Das ist wichtig, weil KI bereits über eine breite Ausbildung verfügt, aber sie kennt Ihren Kontext nicht, es sei denn, Sie erklären ihn. Sie möchten also Fragen beantworten wie, auf welche Datenquelle sie zurückgreifen sollte? Welche Probleme müssen behandelt werden und in welcher Reihenfolge? Welcher Workflow- oder Analysestil sollte verwendet werden? Lassen Sie uns das anhand eines Beispiels aus Ihren Domains begründen. Dienstleistungen von Gesundheitsdienstleistern. Anstatt Patientennotizen zusammenzufassen, sollten Sie beispielsweise die letzten drei Besuche in chronologischer Reihenfolge zusammenfassen, die Medikamentenänderungen hervorheben und dann alle bevorstehenden Tests kennzeichnen Wenn Sie dem Prozess die Richtung vorgeben, betreiben Sie kein Mikromanagement Sie gestalten die KI-Methode so , dass sie Ihre Geschäftsregeln widerspiegelt So verhindern Sie Fehler, reduzieren Nacharbeiten und stellen die Einhaltung der Vorschriften sicher Danke. Wir sehen uns in der nächsten Lektion. 10. Leistungsausrichtung: Richtung der Leistung. Wenn es eine Erkenntnis aus diesem Modul gibt, dann ist es diese. KI ist keine Datenbank. Es ist kein Verkaufsautomat. Es speichert nicht einfach Fakten oder gibt eine feste Antwort heraus KI ist ein interaktives System, oder genau wie Menschen ändert sich ihr Verhalten, je nachdem, wie Sie es steuern Hier kommt Performance Direction ins Spiel. Bei Performance Direction geht es darum , zu bestimmen, wie die KI denken, reagieren und sich präsentieren soll. Es geht nicht darum, was KI produziert. Das ist Produktrichtung. Es geht nicht darum, wie KI die Schritte ausführen soll. Das ist Prozessrichtung. Bei Performance Direction geht es um die Persönlichkeit und das Verhalten des Outputs. Bevor Sie anfangen, mit KI zu arbeiten, stellen Sie sich vier Fragen. Brauche ich einen Assistenten , der sich auf richtige Antwort beschränkt, oder einen Partner, der mehrere Möglichkeiten auslotet Möchte ich, dass die KI Annahmen in Frage stellt oder einfach meine Anweisungen genau befolgt? Sollte das Ergebnis detailliert und reichhaltig oder präzise und auf den Punkt gebracht sein reichhaltig oder präzise und auf den Punkt gebracht Möchte ich die Argumentation Schritt für Schritt oder nur die endgültigen, ausgefeilten Antworten Diese Entscheidungen haben einen dramatischen Einfluss auf die Qualität und den Nutzen der Ergebnisse Lassen Sie uns das innerhalb der Personalabteilung verwirklichen. Performance Direction, schauen wir uns einige Beispiele an. Anstatt zu sagen, dass Sie eine Antwort auf eine Mitarbeiterbeschwerde entwerfen , bietet Ihnen die Leistungsbeschreibung Optionen wie das Verfassen einer ruhigen, neutralen, auf die Richtlinien ausgerichteten Antwort, die sich für die formelle Kommunikation eignet. Oder Sie könnten eine Richtungsweisung geben und eine unterstützende, einfühlsame Bestätigung aus zwei Sätzen schreiben , bevor die Personaluntersuchung Gleiche Aufgabe, völlig andere Leistungserwartungen. Nehmen wir noch ein Beispiel aus dem Talentakquisitionsteam. Anstatt KI zu sagen, schreiben Sie Feedback zum Vorstellungsgespräch, geben Sie die Richtung vor und schreiben ein strukturiertes Feedback in kompetenzbasiertem Format Vermeiden Sie Persönlichkeitsbeurteilungen. Oder Sie können sagen, schreiben Sie eine kurze Zusammenfassung für den Manager, in der Stärken, Risiken und Einstellungsempfehlungen hervorgehoben werden. Performance Direction sorgt für Fairness und Klarheit bei der Einstellungskommunikation Nehmen wir ein Beispiel aus der LND-Abteilung. Anstatt zu sagen, dass diese Richtlinie erklärt wird, können Sie das Verhalten spezifizieren Erläutern Sie diese Richtlinie in einer einfachen und lernerfreundlichen Sprache als ob Sie den neuen Mitarbeitern etwas beibringen würden, oder erläutern Sie diese Richtlinie in einer ausführlichen Sprache auf Managerebene mit Beispielen und Implikationen Dadurch ändern sich der Ton, die Tiefe und der Grad der Komplexität der Ergebnisse. Leistungsmanagement: Anstatt zu sagen, dass diese Einschätzung zusammenfassen, können Sie festlegen, wie sich KI Fassen Sie die Bewertung in einer handlungsorientierten Sprache zusammen und vermeiden Sie generische handlungsorientierten Fassen Sie das Ganze anhand von Coaching-Schwerpunkten zusammen und priorisieren Sie die Verbesserung des Wachstums . Richtung der Leistung bestimmt, ob KI wie ein Coach oder ein politischer Administrator klingt Warum ist das eine wichtige Fähigkeit, die Sie kennen müssen? Denn ohne sie verhält sich KI generisch. Damit wird KI einem Präzisionsinstrument, das sich an Ihre Zielgruppe anpasst, unabhängig davon, ob es sich um Mitarbeiter, Manager, Personalabteilung, Führungskräfte oder neue Mitarbeiter handelt . Es versteht den Zweck der Kommunikation. Handelt es sich um Feedback, Kommunikation, Coaching oder Dokumentation? Es versteht den Ton, sollte es einfühlsam, bestimmt , neutral oder formell Die Ausgabe kann in einem kurzen, strukturierten und detaillierten Stil definiert werden strukturierten und detaillierten Stil Wenn Sie also die Produktausrichtung, das, was Sie wollen, die Prozessleitung, wie das geht, und die Leistungsrichtung, wie sie sich verhalten sollte, kombinieren das, was Sie wollen, die Prozessleitung, wie das geht, und die Leistungsrichtung, wie sie sich verhalten sollte, ist KI einfach kein Assistent. Es wird zu einem denkenden Partner, der HR-Ergebnisse produziert , die genau Ihren Standards entsprechen. Zu diesem Zeitpunkt beginnt KI, echten Geschäftswert zu bieten. Jetzt, wo Sie wissen, wie Sie KI in die richtige Richtung lenken können, besteht der nächste Schritt darin, die Disziplin zu entwickeln , KI-Ergebnisse kritisch zu bewerten, sodass Sie eine Antwort nie für bare Münze nehmen. Das werden wir im nächsten Video behandeln. 11. Vorbereitung auf Prozessausrichtung: Schauen wir uns nun die zweite Dimension der Ausrichtung an, Prozessrichtung, das Wie. In der Personalabteilung ist die Art und Weise, wie die Arbeit erledigt wird , genauso wichtig wie das Endergebnis. Denken Sie an Ihr eigenes HR-Team. Es reicht nicht aus, dass die Aufgabe erledigt ist. Es muss präzise, fair und in Übereinstimmung mit den Richtlinien erledigt werden. Das Gleiche gilt für die Arbeit mit EI. Prozessleitung leitet die KI-Methoden so, dass die Ergebnisse nicht nur schnell, sondern auch zuverlässig, strukturiert und sicher sind. Es gibt mehrere Möglichkeiten, dem Prozess eine Richtung zu geben. Eine allgemeine Anleitung ist so, als würde man jemandem ein Spielbuch aushändigen. schrittweise Anleitung ist so, als würde man ein Verfahren oder ein SOP-Handbuch geben Sie können auch einige praktische Beispiele geben z. B. zeigen, wie die Personalabteilung dies normalerweise tut. Dieser Prozess der Prozesssteuerung ist sehr wichtig, da KI über eine breite Ausbildung verfügt, aber sie kennt Ihren HR-Kontext nicht, es sei denn, Sie geben ihn an. Bei der Prozesssteuerung klären Sie also, welche Daten zuerst verwendet werden sollen? Was muss nacheinander überprüft werden? Welcher Analysestil ist für HR geeignet? Welche Schritte sind für die Einhaltung der Vorschriften zwingend erforderlich? Lassen Sie uns dies anhand von Beispielen aus HR-Subprozessen begründen. Für ein Team zur Talentakquise müssen Sie, anstatt nur zu sagen, dass Sie diesen Lebenslauf anstatt nur zu sagen, dass Sie diesen Lebenslauf überprüfen, eine Prozessrichtung vorgeben Extrahieren Sie zunächst die für die Stelle relevanten Fähigkeiten, ordnen Sie sie dann den Stellenanforderungen zu, identifizieren Sie dann faktengestützte Trends und listen Sie schließlich fehlende oder unklare Informationen auf, und listen Sie schließlich fehlende oder unklare Informationen die der Personalvermittler weiterverfolgen Wie Sie sehen, beeinflusst dies die faire und systematische Bewertung von Bewerbern durch KI faire und systematische Bewertung von Bewerbern durch Wenn ich Beschwerden und Untersuchungen aus dem Prozess der Mitarbeiterbeziehung herausnehmen muss, anstatt zu sagen, diese Beschwerde zusammenfassen zu müssen, geben wir eine Prozessrichtung Führen Sie die Ereignisse in chronologischer Reihenfolge auf, heben Sie nur dokumentierte Fakten hervor und identifizieren Sie dann Bereiche, die weiterer Klärung bedürfen Interpretiere keine Emotionen und weise keine Schuldzuweisungen zu. Dies verhindert ungenaue Annahmen. Das nächste Beispiel aus dem Performance-Management-Team könnte sein, dass statt eines Entwurfs eines Leistungsfeedbacks die Richtung für den Prozess vorgegeben wird Beginnen Sie mit der Identifizierung messbarer Erfolge, verknüpfen Sie dann Verhalten mit Kompetenz, skizzieren Sie dann Entwicklungsbereiche in neutraler Sprache und enden Sie neutraler Sprache und enden mit den nächsten Schritten, die auf den Leistungsrahmen abgestimmt sind den Leistungsrahmen Sie können sehen, dass wir sehr detaillierte Anweisungen gegeben haben, den Prozess, dem es folgen muss Das sorgt für Fairness und Kohärenz. Gehen wir zur politischen Mitteilung über und sagen nicht, dass wir diese Politik erläutern, sondern wenn wir einem Prozess die Richtung vorgeben, sagen wir, dass wir ihn in drei Teile unterteilen Was die Politik in einfachen Worten bedeutet. Wann gilt diese Richtlinie? Wo funktioniert es nicht? Was die Mitarbeiter als Nächstes tun müssen, ist jegliche juristische Fachsprache zu vermeiden, sofern dies nicht erforderlich ist Dies gewährleistet Klarheit und Zugänglichkeit. Erstellen Sie eine Trainingszusammenfassung. Stattdessen kann ich eine klare Prozessrichtung vorgeben, die wichtigsten Lernziele herausfiltern, dann das Feedback der Mitarbeiter zu Themen zusammenfassen und dann alle wiederkehrenden Qualifikationslücken kennzeichnen, die nachbearbeitet werden müssen Das verbessert die Gewinnung von Erkenntnissen. Sie haben also vielleicht verstanden warum die Prozesssteuerung wichtig ist. Wenn Sie die Prozessleitung vorgeben, verwalten Sie KI nicht bis ins kleinste Detail Sie gestalten die angewandte Methode so, dass sie den HR-Standards, Richtlinien und Compliance-Erwartungen entspricht So verhindern Sie Fehler, reduzieren Nacharbeiten und sorgen für Fairness Dies trägt auch dazu bei, die Konsistenz zu verbessern und die politische Abstimmung sicherzustellen Die Prozesssteuerung macht KI von einem schnellen Tool zu einem zuverlässigen HR-Partner. Ich werde dich in der nächsten Dimension sehen. 12. Schwache Richtung: Eine schwache Richtung wäre, eine Kunden-E-Mail über eine Verzögerung zu schreiben. Die KI-Ausgabe wäre wie, lieber Kunde, Ihr Produkt ist verspätet. Wir entschuldigen uns. Eine klare Ausrichtung würde sich auf den Produktprozess und die Leistung erstrecken Sie werden also sagen, schreiben Sie eine dreizeilige E-Mail an einen VIP-Kunden, der eine dreitägige Verzögerung bei der Lieferung erlebt hat . Nennen Sie den Grund dafür vom Verkäufer und bieten einen 10% -Rabattgutschein und halten Sie den Ton warm , aber professionell. Die KI-Ausgabe wird sehr unterschiedlich sein. Dort heißt es: „Sehr geehrter Herr Ramesh, wir entschuldigen uns für die dreitägige Verzögerung durch ein Lieferantenproblem verursacht Als Zeichen der Entschuldigung hier einen Rabatt von 10% für Ihre nächste Bestellung. Vielen Dank für Ihre Geduld Dasselbe KI-Modell, gleiche Technologie. Der einzige Unterschied war die Richtung. Daher ist es wichtig, diese Fähigkeit zu entwickeln. Wenn jemand sagt, es handele sich nur Aufforderung oder um eine schnelle technische Umsetzung, lautet die Antwort nein Bei der Ausrichtung geht es um betriebliche Klarheit. So wie RPA scheitert, wenn wir mit falschen Schritten automatisieren, scheitert KI ohne klare Richtung Diese Disziplin verhindert Missbrauch und hilft, Vertrauen aufzubauen Sie in Ihren letzten Transformationsprojekten falsch kommuniziert, Wie oft haben Sie in Ihren letzten Transformationsprojekten falsch kommuniziert, was zu Nacharbeit, Verzögerungen und Kostenüberschreitungen KI ist nicht anders. Die Kosten einer schlechten Regie sind dieselben. Nacharbeit, Frustration und Vertrauensverlust. Eine gute Ausrichtung zahlt sich auch aus: kürzere Zykluszeiten, höhere Qualität und 13. Drittes D: Erkennung: Nachdem wir uns nun mit der Richtung befasst haben, gehen wir zur Erkennung von Gegenstücken über. Wenn es darum geht, klar zu kommunizieren, was Sie wollen, geht es bei der Erkennung um Qualitätskontrolle, um die Bewertung, ob das, was die KI produziert hat, tatsächlich für HR-Nutzung geeignet ist. Dies ist eine der wichtigsten Kompetenzen als Führungskräfte, denn unabhängig davon, wie fortschrittlich das Modell ist, kann und wird KI Argumentationsfehler machen, Ihren Kontext falsch interpretieren, Ihren Kontext falsch interpretieren geht es bei der Erkennung um Qualitätskontrolle, um die Bewertung, ob das, was die KI produziert hat, tatsächlich für HR-Nutzung geeignet ist. Dies ist eine der wichtigsten Kompetenzen als Führungskräfte, denn unabhängig davon, wie fortschrittlich das Modell ist, kann und wird KI Argumentationsfehler machen, Ihren Kontext falsch interpretieren, voreingenommen oder unvoreingenommen produzieren konformes Einfrieren. Es kann wichtige Beweise übersehen oder zu Reaktionen führen, die Sie nicht erwartet Erkennung müssen Sie jedes Mal eine Pause einlegen und drei Fragen stellen Ist diese Ausgabe wertvoll oder problematisch? Zeigt es die Stärke von KI oder zeigt es ihre Grenzen auf? Ist es einsatzbereit oder muss es verfeinert werden, bevor es Mitarbeiter oder Manager erreicht? verfeinert werden, bevor es Mitarbeiter oder Manager erreicht Für eine gute Erkennung sind zwei Dinge erforderlich. Ihr Fachwissen im HR-Bereich, Ihre Fähigkeit, Qualität im HR-Kontext zu beurteilen. Nehmen wir also ein Beispiel. Sie können sofort erkennen, ob KI eine Fähigkeit falsch interpretiert oder etwas Unterscheidendes abgeleitet hat eine Fähigkeit falsch interpretiert oder etwas Unterscheidendes abgeleitet Sie können sehen, ob das Feedback verhaltens- oder persönlichkeitsbasiert ist verhaltens- oder persönlichkeitsbasiert Sie können feststellen, ob die Zusammenfassung der Beschwerde sachlich und neutral ist und ob sie für eine Untersuchung bereit Abteilung für Vergütung und Sozialleistungen angeht, wissen Sie, ob KI die Zulassungskriterien falsch verstanden und die Gehaltsbestandteile falsch berechnet Wir müssen die Grenzen von EI verstehen und wissen, wo KI in der Regel EI fabriziert manchmal Details , die nie im Dokument enthalten waren Sie können Feedback schreiben , das selbstbewusst klingt, aber gegen die Personalpolitik oder den Fairnessstandard verstößt KI kann Töne falsch interpretieren zu hart oder zu lässig werden KI kann handschriftliche Notizen und H-Fälle oder Ausnahmen übersehen und H-Fälle Schauen wir uns ein Beispiel an. KI entwirft eine Ankündigung über eine neue Urlaubspolitik, aber der Wortlaut klingt ungewollt Erkennung sagt dir, dass der Ton das Vertrauen schädigt, wenn er veröffentlicht wird. 14. Agent-KI-Aktivität: Lassen Sie uns verstehen, wie Sie Ihren persönlichen KI-Plan erstellen können . Ich werde Ihnen einige Aktivitäten vorstellen, die Ihnen helfen können, Ihre aktuellen Fähigkeiten einzuschätzen und Ihnen wie Sie Ihre Kompetenz rund um das FOD AI Capability Framework ausbauen können das FOD AI Capability Der erste Schritt besteht also darin, Ihre aktuellen Fähigkeiten anhand von Beispielen zu bewerten Ihre aktuellen Fähigkeiten anhand von Beispielen zu Nehmen wir an, Sie möchten sich selbst anhand der FOD-Kompetenz bewerten sich selbst anhand der FOD-Kompetenz Sie könnten sagen, dass ich ein Anfänger bin und nicht viel Ahnung davon habe Sie könnten sagen, ich entwickle immer noch Fähigkeiten, um dieses Ziel zu erreichen, oder ich bin ein selbstbewusster Benutzer des Frameworks Die Vorlage ist also sehr einfach. Sie haben die Kompetenz in der ersten Spalte. Sie bewerten sich selbst. Es ist eine Selbsteinschätzung. Welche Stärken haben Sie Ihrer Meinung nach in diesem Bereich, und welche Lücke möchten Sie schließen? Sie sind also beispielsweise ein NOS-Benutzer. Was sind Ihrer Meinung nach die Lücken und Sie möchten sie füllen? Nehmen wir also einige Beispiele , die ich aufgefüllt habe. Einer meiner Freunde arbeitete also im Personalbereich für das Talentakquisitionsteam. Also haben wir alle vier Kompetenzen in der ersten Spalte bewertet , nämlich Delegierung, Beschreibung, Erkennung und Sorgfalt Bei der ersten Kompetenz, die sie als entwicklungsfähig eingestuft hat, handelt es sich also um eine Selbsteinschätzung, die Ich helfe dir nur zu verstehen, wie die Tabelle gefüllt werden muss Also Delegation, bei der es um Entwicklung geht, ihre Stärke ist, dass sie KI anweisen kann, das SVS zusammenzufassen Und die Lücke, die sie geschlossen hat, ist, dass sie nicht gut darin ist zu entscheiden, wann KI einen Kandidaten nicht überprüfen sollte Wie Sie auf dem Bildschirm sehen können, ist dies die Vorlage , die von ihr ausgefüllt wurde , oder? Sie werden also leicht verstehen, dass Sie für jedes der Ds im Kompetenzrahmen eigene Bewertung vornehmen , diese Stärken identifizieren und die Lücken schließen werden diese Stärken identifizieren und die Lücken schließen Die zweite ist die Beschreibung. Sie hat also angegeben, dass sie sich weiterentwickelt. Sie ist gut darin, einige grundlegende Aufforderungen zu schreiben, aber sie tut sich schwer, Beispiele zu geben, und sie hat Schwierigkeiten, den richtigen Ton und die richtigen Einschränkungen Erkennung ist das dritte D des KI-Fähigkeitsrahmens. Sie schätzt sich selbst ein und kann offensichtliche Fehler erkennen, aber es ist schwierig, die Voreingenommenheit in den KI-generierten Kandidatenübersichten zu erkennen den KI-generierten Kandidatenübersichten Sorgfalt. Sie hat sich selbst als „Developing Score Sie kennt die Datenschutzbestimmungen, ist sich aber nicht sicher, wie sie entscheiden soll welche Kandidatendaten sicher hochgeladen werden dürfen. Lassen Sie uns nun ein weiteres Beispiel aus dem Kreditversicherungsteam nehmen aus dem Kreditversicherungsteam Also noch einmal die Kompetenz, das Rating, die Stärke und die Lücken Das ist also der andere Freund von mir, der es bewertet hat. Diligence hat es also als gut eingestuft, KI zu bitten, wichtige Finanzdaten zu extrahieren, aber nicht sicher, wann KI Empfehlungen geben sollte, anstatt sie nur zusammenzufassen Beschreibung, souverän im Umgang der Beschreibung , da klare Anweisungen zu Ton und Format gegeben werden können klare Anweisungen zu Ton und Ich muss an der mehrstufigen Eingabeaufforderung arbeiten. Die dritte Stufe ist die Erkennung. Es befindet sich in der Entwicklungsphase, gut und kann Zahlen überprüfen, muss aber Halluzination von Finanzkennzahlen aufdecken Die für den Teil „Sorgfaltspflicht“ zuständige Kreditversicherungsbeauftragte hat sich selbst als Novas bezeichnet oder bewertet. Sie ist sich des Compliance-Risikos bewusst, ist sich aber nicht sicher, was Gehen wir also zum nächsten Beispiel über den Gesundheitsdienstleistern über Also auch hier sind Force Ds aufgeführt, Beschreibung der Delegation, Erkennung und Sorgfalt, und sie haben für jede dieser Kompetenzen Punkte erzielt Sie haben die Stärken der einzelnen Kompetenzen und die Lücken, die geschlossen werden müssen , Wie Sie also sehen können, ist es wichtig, dass wir diese Punktzahlen zur Selbsteinschätzung unserer Kompetenzen auffüllen Das kann uns helfen zu verstehen, was wir noch lernen müssen Der zweite Schritt würde über die drei Arten der KI-Interaktion nachzudenken. Erinnerst du dich an die drei Modi? Ja, das ist Automatisierung, Erweiterung und Entscheidungsfreiheit. Sie müssen angeben, wie hoch Ihr Komfortniveau ist. Die Vorlage ist also wieder sehr einfach, wie Sie auf dem Bildschirm sehen können. Das heißt, die Modi sind aufgelistet: Automatisierung, Erweiterung und Agentur Was ist das Komfortniveau? Es ist hoch, mittel oder niedrig, und Ihr Kommentar. Lassen Sie uns das anhand eines Beispiels verstehen. Aus der Personalabteilung eines LND-Teams hat die Person also bewertet, dass die Automatisierung, der Komfort sehr hoch ist, KI verwendet, um MCQ-Fragen und Zusammenfassungen zu generieren Erhöhung, das Komfortniveau ist mittel. Sie haben versucht, es für die gemeinsame Gestaltung von Lernreisen zu nutzen Gestaltung von Lernreisen Behörde, so wenig, hat keine KI-Agenten für automatisch generierte Berichte eingesetzt und ist KI-Agenten für automatisch generierte Berichte daher mit diesem Teil der Art der Interaktion mit KI nicht vertraut . Kommen wir nun zum nächsten Beispiel für die Identifizierung von Schwerpunktbereichen, richtig? Also nochmal, hier, Kompetenz, ich kann zuerst Prioritäten setzen Zunächst werde ich meine Fähigkeiten in der Vier-D-Kompetenz, d. h. Delegieren, Beschreibung, Erkennung und Sorgfalt, beurteilen h. Delegieren, Beschreibung, und mich auf Beschreibung und Erkennung konzentrieren Sie setzen also eine Priorität, wo immer Sie das Gefühl haben, zuerst diese Kompetenz im Detail erlernen zu wollen Diese beiden Kompetenzen werden sich am stärksten auf meine berufliche Leistung auswirken , da ich häufig mit KI arbeite, um Zusammenfassungen zu verfassen, HR-Inhalte zu verfassen, Dokumente zu analysieren und die Entscheidungen zu unterstützen Die zweite Frage ist, warum diese Kompetenzen wichtig sind. Ich benötige eine ausführliche Erklärung. Also hier, warum ist die Beschreibung wichtig? Warum ist das eine Priorität zuerst diese Kompetenzen erlernt? Mir ist aufgefallen, dass, wenn meine Eingabeaufforderungen nicht detailliert sind, zu generische, vom Ton her nicht übereinstimmende, unvollständige oder nicht auf meine Wünsche ausgerichtete Ausgabe getroffen Ton her nicht übereinstimmende, unvollständige oder nicht auf meine Wünsche ausgerichtete Klare Anweisungen, qualitativ hochwertige Ausgabe, aber vage Anweisungen führen zu zufälligen, inkonsistenten Ergebnissen . Beschreibung ist mein größter Hintern. Wie ich davon profitieren werde, dass die HR-Prozesse einheitlicher werden. Beispiel, Leitfäden für Vorstellungsgespräche, Erstellung von JD. Zusammenfassungsaufgaben im Bankwesen werden genauer Beispiel: Zusammenfassung von Richtlinien. Ein Mitarbeiter eines Gesundheitsdienstleisters könnte sagen, dass die administrativen Aufgaben im Gesundheitswesen, wie z. B. Zusammenfassungen, Jargons und Fehler vermieden werden Wenn das Beispiel aus Medieninhalten endlich den Tonanforderungen der internen Kommunikation und des Newsletters entspricht internen Kommunikation und des Newsletters Womit muss ich aufhören? Ich sollte aufhören, einzeilige Eingabeaufforderungen zu schreiben , keine Beispiele zu geben, nicht den Ton oder die Zielgruppe zu definieren, nicht zu spezifizieren, nicht zu spezifizieren, was nicht enthalten sein soll, und erwarten, dass KI den Kontext auf magische Weise versteht Also das sind die Dinge, mit denen ich aufhören sollte. Nun, Muh, warum habe ich die Priorität der Erkennung als meine zweite Priorität gewählt , mit der ich arbeiten möchte? KI produziert oft erfundene Details, falsche Argumentation, übertriebene Behauptungen und voreingenommene Ausdrucksweise Erkennung hilft mir, Ergebnisse kritisch zu bewerten , anstatt alles zu glauben, was KI sieht Ich werde in der Personalabteilung davon profitieren, ich Vorurteile bei Zusammenfassungen von Lebensläufen vermeiden werde Im Bankwesen werde ich Zahlen verifizieren, anstatt den halluzinierten Daten zu vertrauen Für einen Leistungserbringer im Gesundheitswesen werde ich davon profitieren, wenn ich sage, dass ich unbeabsichtigte klinische Interpretationen vermeide Aus Sicht der Medien werden Sie vielleicht sehen, dass ich verhindern werde, dass KI unbestätigte Behauptungen oder Statistiken generiert Was ich damit aufhören muss den ersten Entwurf als endgültig zu akzeptieren, vorausgesetzt, dass die Zahlen korrekt sind, und zu vergessen, KI nach dem Vertrauenswert zu fragen KI ableiten zu lassen, demografische Details wie A, Geschlecht usw. abzuleiten, ohne sie mit dem Quelldokument abzugleichen. Der dritte Schritt wäre wertvollste Fähigkeit, die man innerhalb der einzelnen Kompetenzen aufbauen Sie müssen tiefgründig, spezifisch und fachlich relevant sein Priorität Nummer eins war also die Beschreibung. Also das ist die Fähigkeit zum Bauen. Das ist die erste Fertigkeit, die vielschichtige Anweisungen gibt. Das ist eine Fähigkeit, die ich in die Beschreibung einbauen möchte. Nehmen wir ein Beispiel. Anstatt zu sagen, fasse diesen Lebenslauf zusammen, würde ich eine Zusammenfassung dieses Lebenslaufs schreiben und mich nur auf die Fähigkeiten und Erfahrungen konzentrieren, nur auf die Fähigkeiten und Erfahrungen konzentrieren die für den Job relevant sind Lassen Sie sich nicht auf Alter, Geschlecht, Persönlichkeit oder Bildungsqualitäten schließen , Persönlichkeit oder Nennen Sie drei Stärken, einen Entwicklungsbereich und begründen Sie alles mit Beweisen Spezifizierter Ton und Zielpublikum. Kommunikation in den Medien. Das Beispiel lautet: Schreiben Sie ein Investor-Update mit 200 Wörtern in einem vertrauensvollen, datengestützten Ton. Vermeiden Sie Ziele wie „ Fantastisches“ und „Revolutionäres“. Verwende kurze Sätze. Die dritte Fähigkeit ist, dass ich kontextreiche Aufforderungen geben möchte Beispiel: Könnten wir diesen Patientenfall nur zur administrativen Dokumentation zusammenfassen diesen Patientenfall nur zur administrativen Dokumentation Diagnostizieren Sie nicht, empfehlen Sie keine Behandlungen und interpretieren Sie keine Systeme Geben Sie Beispiele und Einschränkungen erstellen Sie eine Zusammenfassung der Bewertung, die jedem Format oder diesem Format folgt und Annahmen ausschließt Ich möchte meine zweite Priorität auf die Fähigkeiten im Bereich Beschreibung konzentrieren meine zweite Priorität auf die Fähigkeiten im Bereich Beschreibung Die Fähigkeit, die ich aufbauen möchte, besteht also darin, vielschichtigen Unterricht zu geben. Eine gute Aufforderung an die Personalabteilung teilt der KI mit, worauf sie sich konzentrieren, was sie vermeiden sollte und welchen Strukturen sie folgen soll. Anstatt also zu sagen, fassen Sie diesen Lebenslauf zusammen, ist eine starke Aufforderung an die Personalabteilung, diesen Lebenslauf zusammenzufassen, sich nur auf berufsrelevante Fähigkeiten und Erfahrungen zu konzentrieren drei Stärken mit Belegen aus dem Lebenslauf anzugeben Ein Entwicklungsbereich: Auch faktengestützte Regeln lassen keinen Rückschluss auf ein Geschlecht, eine Persönlichkeit Dies vermeidet Vorurteile und gibt der KI eine klare Richtung. Das Skill-Tool besteht darin, Ton und Publikum zu spezifizieren. Verschiedene HR-Aufgaben erfordern unterschiedliche Umgangsformen, sei es Führungsstärke, Empathie, Neutralität oder Korrektur Das Beispiel hier könnte also dieses Richtlinienupdate in einem klaren, einfachen Ton für die Mitarbeiter neu zu formulieren einfachen Vermeiden Sie Fachjargons im Personalwesen. Verwenden Sie kurze Sätze und geben Sie eine unterstützende Botschaft. Die Tonrichtung verhindert Missverständnisse. Bei der dritten Fähigkeit, die ich aufbauen möchte, geht es um kontextreiche Eingabeaufforderungen KI wird weitaus genauer wenn Sie einen HR-spezifischen Kontext bereitstellen Fassen Sie diese Mitarbeiterbeschwerde in der Personaluntersuchung geben Sie nur sachliche Ereignisse, Daten und Maßnahmen Sie keine Schuldzuweisungen, interpretieren Sie keine Emotionen und bieten Sie keine Lösungen Das Hinzufügen von Kontext verhindert, dass KI unsichere Annahmen trifft Bei Fähigkeit vier geht es darum, Beispiele und Einschränkungen zu nennen. KI zu zeigen, wie gut aussieht , hilft ihr, Ihre Erwartungen zu erfüllen. Beispiel: Erstellen Sie eine Leistungsbeurteilung mit derselben Struktur wie in diesem Beispiel, mit den wichtigsten Erfolgen, Stärken und Entwicklungsbereichen, wie z. B. der nächsten Aufgabe . Bleiben Sie neutral und vermeiden Sie unbegründete Behauptungen Dieses Beispiel und die Einschränkung sorgen dafür, dass das Ergebnis konsistent und unvoreingenommen Nun, Erkennung, richtig? Nochmals, ich nehme einige Beispiele, die nur aus der Personalabteilung stammen. Wenn also Erkennung die Fähigkeit ist , die Sie aufbauen möchten, bedeutet Erkennung in der Personalabteilung, die Ergebnisse der KI sorgfältig, kritisch und sicher zu bewerten . Sie verlassen sich also niemals auf Annahmen, Vorurteile oder unbegründete Aussagen der ersten Skala würde es darum gehen, nach Argumenten zu fragen und Schritte zu überprüfen KI kommt manchmal zu Schlussfolgerungen, die logisch erscheinen, aber nicht auf dem Ausgangsmaterial basieren Wenn Sie also einen Lebenslauf überprüfen, bitten Sie um Transparenz, anstatt die Ergebnisse blind zu akzeptieren bitten Ihre Aufforderung sollte Ihnen genau zeigen, welche Zeilen Sie im Lebenslauf angeben und welche Stärken Sie identifiziert haben, unterstützen Wenn etwas nicht direkt im Lebenslauf enthalten ist , markieren Sie es bitte. Warum ist das wichtig? Weil es KI daran hindert Fähigkeiten zu erfinden oder auf Persönlichkeitsmerkmale zu schließen Auch bei dieser Fähigkeit könnte es darum gehen, Vorurteile und schädliche Annahmen zu identifizieren Verzerrungen können in den Ergebnissen der Personalabteilung nur dann leicht auftreten , wenn sie nicht überwacht werden. Lassen Sie uns darüber nachdenken, eine Leistungsbeurteilung zu verfassen. Wenn KI schreibt, scheint John unmotiviert zu sein. Fragen Sie die KI, welche Beweise aus dem Verhalten des Dokuments dafür sprechen Es gibt keine, instruiere, schreibe nur verhaltensbasierte Faktenbeobachtungen Entferne jegliche Interpretation der Persönlichkeit. Es stellt sicher, dass das Feedback fair, vertretbar und gesetzeskonform bleibt . Überprüfung der Domaingenauigkeit KI kann Personalrichtlinien, Rahmenbedingungen und rechtliche Grenzen missverstehen , Rahmenbedingungen und rechtliche Grenzen Wenn ich über die Interpretation einer Richtlinie nachdenke, frage nach deinem Vertrauen in jeden Begriff der Personalabteilung, den du benötigst, zum Beispiel konstruktives Feedback, Fehlverhalten oder PIP Heben Sie alles hervor, was unter 80% liegt. Überprüfen Sie dann manuell alles oder alles , was Sie für unsicher halten. Falsche HR-Terminologien können zu rechtlichen und ethischen Risiken führen Kontrastierende Ergebnisse sorgen für Tonalität, Klarheit und Angemessenheit Manchmal müssen Sie verschiedene Stile identifizieren, um eine Auswahl treffen zu können Ein Beispiel aus der Mitarbeiterkommunikation würde EI bitten, drei Versionen zu generieren. Eine konservative Variante, die ein formales Minimum an Emotionen verwendet. Zweitens eine unterstützende Version, einfühlsam und bombenartig, und die dritte könnte eine neutrale, das heißt eine knappe Version mit klaren Fakten sein . Beurteilen Sie dann, was zur Situation passt. Zum Beispiel die Ankündigung einer neuen Richtlinie im Vergleich zur Behebung einer Beschwerde Verschiedene HR-Szenarien erfordern unterschiedliche Töne, und die kontrastierende Version hilft Ihnen dabei , den sichersten und effektivsten Ton zu wählen Welchen KI-Interaktionsmodus werde ich priorisieren. Der wichtigste Verbesserungsmodus ist die Augmentation. 15. Vielen Dank, dass Sie sich für den Kurs KI-Agenten entschieden haben.: Am Ende dieses Kurses möchte ich einen Moment innehalten und etwas Einfaches und Aufrichtiges sagen . Ich danke dir. Danke, dass ihr meine Schüler seid. Und vielen Dank, dass Sie sich die Zeit genommen haben und diesen Kurs mit mir abgeschlossen haben. Du hast dir nicht nur die Lektion angesehen. Sie haben sich mit komplexen Ideen auseinandergesetzt, von grundlegenden Sprachen und Modellen bis hin zu vollständig autonomen Agentensystemen Sie untersuchen, was einen Agenten vom Arbeitsablauf unterscheidet Sie haben gelernt, wie Augmented LLMs Abruf, Tools, Gedächtnis und Argumentation kombinieren Tools, Gedächtnis und Argumentation Sie untersuchen reale Architekturmuster wie Prompt-Chaining, Routing, Optimizer, Parallelisierung und Orchestrierung Am wichtigsten ist, dass Sie jetzt etwas Mächtiges verstehen. Bei agentischer KI geht es nicht darum, Komplexität zu erhöhen . Es geht darum, das richtige Maß an Autonomie zur richtigen Zeit für das richtige Problem hinzuzufügen an Autonomie zur richtigen Zeit für das richtige Nach Abschluss dieser Lektion verfügen Sie nun über einen praktischen Rahmen für die Entwicklung zuverlässiger, transparenter und wartbarer KI-Systeme ob Sie nun autonome Agenten-, Taskplaner- oder Tool-Enabler-Workflows entwickeln , Sie verwenden KI nicht mehr nur, Sie Und das ist wichtig. Kontinuierliche Verbesserung, ob im KI-Betrieb oder in der Führung, beginnt immer mit Menschen, die sich dafür entscheiden, zu lernen. Leute wie du. Lass mich ein bisschen über mich erzählen. Wer bin ich außerhalb dieser Klasse? Ich bin Dimple Sangui, Instruktionsdesigner, Entwickler KI-Fähigkeiten, Unternehmenstrainer und Gründer der aVisa Im Laufe der Jahre habe ich mit Fachleuten und Organisationen aus verschiedenen Branchen zusammengearbeitet und ihnen dabei geholfen, Systeme zu entwickeln, die effizient, intelligent und zukunftsfähig sind , intelligent Mein Ziel war schon immer klar, komplexe Konzepte praktisch umzusetzen, leistungsstarke Tools zugänglich zu machen und Einzelpersonen dabei zu helfen, Fähigkeiten zu entwickeln , die wirklich etwas bewirken. Dieser Kurs ist nur ein Teil dieser Mission. Aber deine Reise endet nicht hier, und ich würde mich freuen, wenn wir in Verbindung bleiben würden. Sie können sich mit mir auf Linden verbinden, wo ich regelmäßig Einblicke in KI-Systeme, kontinuierliche Verbesserung, Produktivität und Führung gebe Du kannst auch meiner WhatsApp-Community beitreten , um kurze Mikrolektionen und einige praktische Tools Beispiele aus der Praxis und von Dozenten geleitete Programme zu erhalten, die meistens kostenlos erhältlich sind Wenn Sie strukturiertes, tieferes Lernen wünschen, schauen Sie sich die Aviza Learning-App an. Dort finden Sie zusätzliche Kurse, Vorlagen, Zertifizierungsprogramme und Herausforderungen für geführtes Lernen Entwickeln Sie weiter, lernen Sie weiter, experimentieren Sie weiter, entwerfen Sie weiterhin Systeme, die besser denken und intelligenter arbeiten Am wichtigsten ist, dass Sie weiterhin in sich selbst investieren. Nochmals vielen Dank, dass meine Schüler sind und Teil dieser Lernreise sind. Wir sehen uns in der nächsten Klasse. Ich danke dir.