Diese Technologien sollen die digitale Arbeit revolutionieren

Das gesprochene Wort ersetzt in immer mehr Anwendungsfällen Tastatur und Maus, Datenanalyse wird durch eine Reihe neuer Entwicklungen für mehr – und vor allem für kleinere – Unternehmen zugänglich. Gartner hat die Technologien identifiziert, die in den nächsten Jahren die digitale Arbeit prägen werden. 

Diese Technologien sollen die digitale Arbeit revolutionieren
Spracherkennung und Chatbots werden schon bald aus unserem Arbeitsalltag nicht mehr wegzudenken sein, prognostizieren die Analysten des Marktforschungsunternehmens Gartner. (Bild: Gartner)

Im Rahmen seiner jährlichen Auflistung der wichtigsten Zukunftstechnologien haben die Marktforscher von Gartner dieses Jahr gesondert einige unter ihnen identifiziert, die vor allem in der digitalen Arbeitswelt eine Rolle spielen werden. Die zwei dominierenden Themen sind dabei der Einzug von Sprache zur Interaktion mit Computern und Online-Diensten sowie die Demokratisierung der Datenanalyse. Hier die Technologien im Detail.

Sprachassistenten

Die Spracherkennung soll in den nächsten Jahren von zentraler Bedeutung sein, davon sind die Gartner-Experten überzeugt. Immer seltener sollen Tastatur und Maus zum Einsatz kommen, stattdessen soll in natürlicher Sprache mit digitalen Assistenten interagiert werden. Gartner bestätigt, dass der Einsatz von Chatbots und Virtual Personal Assistants (VPAs) im Unternehmensumfeld immer stärker zugenommen hat. Schon in den nächsten beiden Jahren werde diese Technologie auf breiter Basis eingesetzt werden.

„Egal ob privat oder bei der Arbeit – die Nutzer greifen immer häufiger ohne Tastatur auf Anwendungen zu“, sagt Matthew Cain, Vice President bei Gartner. Im Consumer-Bereich werde diese Technologie bereits auf Smartphones, Spielkonsolen und bei smarten Lautsprechern eingesetzt. „Sprache-zu-Text-Anwendungen haben stark zugenommen, vor allem weil Chatbots und Virtual Personal Assistants in Unternehmen jetzt häufiger genutzt werden.“

Die virtuellen Assistenten werden jedoch nicht nur von der Spracherkennung profitieren. Auch Künstliche Intelligenz und lernende Maschinen werden künftig berufliche wie private Nutzer unterstützen. Diese Intelligenzen im Hintergrund beobachten das Verhalten des Anwenders, erstellen und pflegen Datenmodelle und prognostizieren Handlungen oder schlagen Aktionen vor. „Sogenannte Trigger (Auslöser), die durch das Verhalten des Nutzers oder durch zuvor definierte Ereignisse ausgelöst werden, werden virtuelle Assistenten optimieren“, glaubt Van Baker, Research Vice President bei Gartner.

Chatbots

Chatbots sind textbasierte Dialogsysteme, über die Nutzer mit Online-Diensten kommunizieren, sei es per Chat-Fenster oder über natürliche Sprache. Sie sind bereits heute im Einsatz, vor allem eigebettet in Hotlines oder im Kundendienst. In den nächsten vier Jahren soll die Verbreitung dieser Programme ein steiles Wachstum erfahren und auch in andere Unternehmensbereiche Einzug halten. Diese Aussage kann Gartner auch mit den Ergebnissen einer aktuellen Studie untermauern: Momentan haben lediglich 4 Prozent der Unternehmen Chatbots installiert, doch 38 Prozent aller Organisationen planen fest mit dem Einsatz  dieser Technologie oder experimentieren zumindest damit.

Chatbots lernen, was der Nutzer braucht – und liefern es ihm

Für unsere Arbeitswelt werde das einen entscheidenden Wandel mit sich bringen, sagen die Gartner-Analysten voraus. Anwender werden dann nicht mehr lernen müssen, wie man mit einer herkömmlichen Benutzerschnittstelle eines Programms zurecht kommt. Vielmehr werde der Chatbot lernen, was der Nutzer braucht. Gartner erwartet dadurch einen deutlichen Schub für die Produktivität und Effektivität am Arbeitsplatz. Aber auch andere Bereiche wie Schulungen werden dadurch in Unternehmen künftig effektiver ablaufen.

Augmented Analytics

Augmented Analytics ist eine Technologie, deren Entwicklung zur Zeit in Riesenschritten voranschreitet und die den Zugang zur Datenanalyse dramatisch erleichtern soll. Konventionelle Datenanalyse-Software ist durch Produkte wie Tableau oder Qlik um einiges umgänglicher geworden, doch diese Produkte dienen lediglich der Visualisierung von Daten und der Darstellung von Analysen. Die Selektion und Verknüpfung relevanter Datensätze sowie die richtige Fragestellung, die zu Einsichten führt, hängt immer noch von Menschen mit entsprechenden Kenntnissen im Umgang mit Daten und den Produkten des Unternehmens ab – vor allem aber von Datenanalysten, und die sind bekanntlich schwer zu finden. 

Augmented Analytics macht Datenanalyse auch für Kleinunternehmen zugänglich.

Genau diese anspruchsvolleren Arbeitsschritte soll Augmented Analytics durch den Einsatz von maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz automatisieren. Einmal aufgesetzt soll eine Augmented Analyse-Software die Daten eines Unternehmens automatisch durchgehen, bereinigen, analysieren und die gewonnenen Erkenntnisse in Handlungsempfehlungen für die Führungskräfte übersetzen, ohne dass Techniker diesen Prozess begleiten müssen. Augmented Analytics hat laut Gartner daher das Potenzial, Datenanalyse auch für kleinere Unternehmen nutzbar zu machen. 

IBM sowie die oben genannten Qlik und Tableau arbeiten mit Hochdruck daran, ihre Produkte in diese Richtung weiterzuentwickeln, und es gibt eine Reihe interessanter Startups wie Humanlytics, die wertvolle Innovationen in diesem Bereich beisteuern. Innerhalb der nächsten vier Jahren soll Augmented Analytics die Auswertung von Informationen so einfach anwendbar machen, dass jeder die Möglichkeit bekommen soll, aus Daten schlau zu werden.

Citizen Data Scientists und Personal Analytics

Personal Analytics liefert die Datenbasis, über die virtuelle Assistenten ihren „Meister“ kennenlernen

Augmented Analytics soll die Expertendisziplin Datenanalyse endgültig in den Mainstream holen. Wenn die Nutzung von Analyse-Tools keine besonderen Fertigkeiten mehr voraussetzt, kommt es nur noch darauf an, inhaltlich die richtigen Fragen zu stellen. Genau hier sieht Gartner die sogenannten Citizen Data Scientists ins Spiel kommen. Diese werden als Leute definiert, die zwar keine Datenprofis sind, aber allein durch ihr fachliches Know-how hochwertige Datenmodelle und Datenanalysen entwickeln. Laut Gartner soll bis 2020 ein Großteil der Datenanalysen von diesen Teilzeit-Datenexperten erstellt werden. Bis heute ist das noch die Domäne hochspezialisierter Data Scientists.

Personal Analytics sammelt Informationen aus dem Arbeitsumfeld eines Mitarbeiters, um daraus Schlüsse zu ziehen und ihn bei seiner Tätigkeit zu unterstützen. Laut Gartner bildet Personal Analytics auch die analytische Grundlage für Virtual Personal Assistants. Aus diesen Daten lernen VPAs, wie genau ihr „Meister“ arbeitet, welche Vorlieben er hat oder welche wiederkehrenden Tätigkeiten er nach welchem Muster abarbeitet, und helfen ihm dabei, diese Prozesse schneller und effizienter zu gestalten.  Wenn sie beispielsweise mitbekommen, dass er jeden Montagnachmittag ein festes Meeting hat, für das er bestimmte Statistiken braucht, bereiten sie die Statistiken im Vorfeld vor und halten sie für das Meeting bereit.

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