KI | 12. April 2024

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KI ist nicht nur ein Werkzeug zur Erweiterung menschlicher Aufgaben, sondern eine aufstrebende Arbeitswelt, die Arbeitskraft und Software in einem einzigen Markt vereint

NFX hat kürzlich einen Artikel mit dem Titel „Die KI-Belegschaft ist da: Der Aufstieg eines neuen Arbeitsmarktes“, in dem die Verschmelzung von Arbeit und Software aufgrund der Fortschritte in der künstlichen Intelligenz erörtert wird. Der Wandel schafft erhebliche Chancen für Innovationen und neue Geschäftsmodelle und verändert Branchen, indem er traditionelle SaaS-Funktionen durch umfassende KI-gesteuerte Lösungen ersetzt.

• Traditionell war Software ein Werkzeug, um Menschen dabei zu helfen, effizienter zu arbeiten. Die KI ändert dies jedoch, indem sie ganze Aufgaben selbstständig übernimmt und im Wesentlichen die Bereiche Software und Arbeit in einem vereint. Dies bedeutet, dass Unternehmen möglicherweise anfangen zu sehen Software nicht nur als Werkzeug, sondern als aktiver Teil der Belegschaft. Da KI mehr Arbeit übernimmt, die traditionell von Menschen erledigt wird, besteht eine große Chance für die Entstehung neuer Unternehmen. Diese Unternehmen können KI nutzen, um Dinge zu erledigen billiger, schneller und möglicherweise besser als Menschen. Es wird erwartet, dass die Konvergenz der Arbeits- und Softwaremärkte nicht nur den Marktumfang erweitert, sondern auch die Gewinnmargen erhöht.

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• KI kann effizient Überwachen Sie Transaktionen auf Compliance und ungewöhnliche Aktivitäten Dies könnte auf Betrug oder Verstöße gegen gesetzliche Vorschriften hinweisen. Die Fähigkeit der KI, große Datenmengen schnell zu analysieren, verringert den Bedarf an umfangreichen Teams von Compliance-Beauftragten.
• KI-Algorithmen können Risiken schneller und genauer einschätzen und die Kreditwürdigkeit bestimmen als herkömmliche Methoden. Diese Automatisierung könnte den Bedarf reduzieren menschliche Underwriter, insbesondere in einfachen, weniger komplexen Fällen.

Wird wahrscheinlich transformiert

• Während KI viele analytische Aufgaben bewältigen kann, wird menschliches Wissen weiterhin von entscheidender Bedeutung sein, insbesondere für komplexe Entscheidungen. Finanzanalysten müssen von der traditionellen Zahlenverarbeitung zur Interpretation von KI-generierten Daten und zum Treffen strategischer Entscheidungen auf der Grundlage dieser Analyse übergehen.
• Während grundlegende Kundeninteraktionen automatisiert werden können, Es werden sich hochrangige Kundenmanagement- und Beratungsfunktionen entwickeln. Fachleute in diesen Positionen müssen KI-Tools in ihre Arbeit integrieren, um eine verbesserte, personalisierte Beratung anzubieten und dabei KI für Datenanalysen und prädiktive Erkenntnisse zu nutzen.
• Da Fintech-Unternehmen zunehmend auf KI setzen, wird die Bedeutung von Internet-Sicherheit wächst. Fachleute in diesem Bereich müssen sich mehr auf die strategische Überwachung und weniger auf die routinemäßige Überwachung konzentrieren, da die KI für Letzteres zuständig ist. Sie müssen außerdem Fähigkeiten im speziellen Umgang mit KI-Sicherheitsrisiken entwickeln.

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• Innovationsrollen bei der Entwicklung neuer Fintech-Produkte und -Dienstleistungen wird sich mit zunehmenden KI-Fähigkeiten verändern. Diese Fachleute müssen verstehen, wie sie KI in Finanzdienstleistungen integrieren und innovative Angebote schaffen können, die Technologie nutzen, um den sich ändernden Verbrauchererwartungen gerecht zu werden.

Wahrscheinlich wird es eine erhöhte Nachfrage geben

• Da KI eine zentrale Rolle im Fintech-Bereich einnimmt, steigt die Nachfrage nach Experten für KI und maschinelles Lernen wird in die Höhe schnellen. Diese Fachkräfte werden für die Entwicklung, Verfeinerung und Wartung von KI-Systemen von entscheidender Bedeutung sein.
• Da KI-Systeme bei Finanzentscheidungen immer stärker zum Einsatz kommen, steigt die Notwendigkeit Fachleute, die sich auf die ethischen Auswirkungen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften spezialisiert haben von KI-Systemen wird zunehmen. Zu diesen Aufgaben gehört es sicherzustellen, dass KI-Systeme fair, transparent und innerhalb der rechtlichen Rahmenbedingungen funktionieren.
• Fachkräfte mit Kenntnissen in cHange-Management und Integration von KI in bestehende Systeme wird stark nachgefragt sein. Sie helfen Unternehmen dabei, reibungslos auf neue Technologien umzusteigen und stellen sicher, dass sich die Mitarbeiter an neue Tools und Prozesse anpassen.

Heutige Arbeitskräfte vs. KI-Software-Arbeitskräfte

Die folgende Tabelle zeigt, wie die KI-Software-Belegschaft deutliche Vorteile in Bezug auf Effizienz und Skalierbarkeit bietet, gleichzeitig aber auch Herausforderungen bei der Wahrung der menschlichen Note und der Gewährleistung eines ethischen Einsatzes von Technologie mit sich bringt. Da sich KI in der gesamten Wirtschaft weiter verbreitet, wird sich die Arbeitslandschaft erheblich verändern und Anpassungen im Personalmanagement, bei der Arbeitsgestaltung und bei den regulatorischen Rahmenbedingungen erfordern.

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Auswirkungen und Beispiele auf die Personalkosten

• KI erfordert normalerweise eine höhere Anfangsinvestition als einen menschlichen Arbeiter einzustellen.
• KI tendiert dazu im Laufe der Zeit kostengünstiger, insbesondere wenn die Software mehrere menschliche Mitarbeiter ersetzen oder deren Produktivität erheblich steigern kann.
• KI-Systeme bieten beispiellose Skalierbarkeit und sind rund um die Uhr verfügbar, was den Bedarf an zusätzlicher menschlicher Arbeitskraft außerhalb der Geschäftszeiten oder in Spitzenzeiten drastisch reduzieren kann.

Siehe:  IWF warnt vor den Auswirkungen von KI auf globale Arbeitsplätze

• Jobs, die beinhalten hohes Volumen sich wiederholender Aufgaben, wie die Dateneingabe im Kundenservice oder die Erstellung von Standarddokumenten, zeigen das größte Kostenersparnis wenn es durch KI ersetzt wird.
• Rollen, die erfordern Umgang mit komplexen Datensätzen kann aufgrund der auch erheblich von KI profitieren Hohe Effizienz und geringere Fehlerquoten.
• Positionen, die davon profitieren Dauerbetrieb ohne PausenB. im Vertrieb oder im Kundensupport, können durch KI erhebliche Kostensenkungen erzielen.

Szenario 1: Kundenservice

• Menschliche Arbeiter: Beinhaltet normalerweise Gehälter, Schulungskosten, Sozialleistungen und Gemeinkosten für den physischen Arbeitsplatz. Kundendienstmitarbeiter könnten das Unternehmen jährlich 40,000 US-Dollar pro Mitarbeiter kosten.
• KI-Software (Chatbots): Die anfängliche Entwicklung und Integration könnte 50,000 US-Dollar kosten, die jährliche Wartung und Updates kosten etwa 10,000 US-Dollar. Allerdings kann ein KI-System die Arbeitsbelastung mehrerer Vertreter rund um die Uhr bewältigen.
• Jahr 1: Mensch (1 Person) = 40,000 $; AI = 60,000 $ (Anfang + Wartung)
• Jahr 2 und darüber hinaus: Mensch (1 Person) = 40,000 $ jährlich; AI = 10,000 $ jährlich
• Ersparnis:  Durch die Umstellung auf KI-Chatbots könnten pro ersetzter Rolle über einen Zeitraum von fünf Jahren etwa 110,000 US-Dollar eingespart werden. In diesem Szenario wird davon ausgegangen, dass ein einziges KI-System mehrere menschliche Rollen ersetzen und so die Einsparungen weiter steigern kann.

Szenario 2: Datenanalyse

• Menschliche Analysten: Die Gehälter für qualifizierte Datenanalysten können bis zu 70,000 US-Dollar pro Jahr betragen, zuzüglich der Kosten für laufende Schulungen und Softwarelizenzen.
• KI-Software (Datenanalysetools): High-End-Systeme können für rund 100,000 US-Dollar entwickelt oder lizenziert werden, die jährlichen Wartungskosten liegen bei etwa 20,000 US-Dollar. Diese Systeme können komplexe Analysen viel schneller als Menschen durchführen und größere Datensätze verarbeiten.
• Jahr 1: Mensch (1 Analyst) = 70,000 $; KI = 120,000 $

Siehe:  OSC/EY-Bericht: KI in Fintech-Anwendungsfällen

• Jahr 2 und darüber hinaus: Mensch (1 Analyst) = 70,000 $ jährlich; AI = 20,000 $ jährlich
• Ersparnis: KI-Tools bieten erhebliche Einsparungen, insbesondere aufgrund ihrer Fähigkeit, große Datensätze und komplexe Analysen effizienter zu verarbeiten als menschliche Analysten. Das Einsparpotenzial über fünf Jahre beträgt rund 230,000 US-Dollar pro ersetzter Analystenrolle.

Szenario 3: Verkauf

• Menschliches Verkaufspersonal: Einschließlich Gehalt, Provisionen und Ausgaben kann die Gesamtsumme 80,000 US-Dollar pro Person und Jahr erreichen.
• KI-Software (Automatisierte Vertriebssysteme): Die Ersteinrichtung eines robusten automatisierten Vertriebssystems könnte 150,000 US-Dollar kosten, die laufenden Kosten für Support, Updates und Integration betragen etwa 30,000 US-Dollar pro Jahr.
• Jahr 1: Mensch (1 Verkäufer) = 80,000 $; KI = 180,000 $
• Jahr 2 und darüber hinaus: Mensch (1 Verkäufer) = 80,000 $ jährlich; AI = 30,000 $ jährlich
• Ersparnis: Automatisierte Vertriebssysteme bieten durch kontinuierlichen Betrieb und den Wegfall von Provisionsauszahlungen einen erheblichen Return on Investment. Über einen Zeitraum von fünf Jahren könnten sich die Einsparungen auf insgesamt 220,000 US-Dollar pro ersetztem Verkäufer belaufen.

Siehe:  Das ethische Dilemma der KI wächst mit zunehmender Innovation

Diese Szenarien zeigen, dass KI zwar höhere Vorabkosten mit sich bringt, die langfristigen Einsparungen und Effizienzgewinne die Investition jedoch rechtfertigen können, insbesondere bei Rollen, die durch hohes Volumen, Wiederholbarkeit und den Bedarf an Geschwindigkeit und Genauigkeit gekennzeichnet sind.

Schlusswort

Wenn Unternehmen KI nutzen, um traditionelle Rollen zu verbessern oder zu ersetzen, optimieren sie nicht nur ihre Abläufe, sondern sind auch bereit, die Kosten erheblich zu senken und einen Blick in eine Zukunft zu werfen, in der digitale Mitarbeiter genauso alltäglich sind wie ihre menschlichen Kollegen. Dieser Wandel ist zwar eine Herausforderung, stellt aber auch eine Grenze voller Chancen für diejenigen dar, die bereit sind, die nächste Welle des technologischen Fortschritts anzunehmen.

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• Quelle: https://ncfacanada.org/the-rise-and-implications-of-a-new-ai-software-workforce/