Wie KI für weniger Stress am Arbeitsplatz sorgen kann

Künstliche Intelligenz kann vieles schneller, besser und effizienter erledigen als Menschen. Wenn man sie aber nur als Wettbewerber betrachtet, übersieht man leicht das Potenzial, das sie zur Verbesserung der menschlichen Arbeit birgt. 

Als wäre die digitale Arbeitswelt nicht stressbeladen genug, hat Corona ihr in dieser Hinsicht buchstäblich die Krone aufgesetzt. Führungskräften langsam klar, wie verheerend die Folgen sind, insbesondere auch für die psychische Gesundheit von Mitarbeitenden: Die Mehrfachbelastung aus Arbeit, Sorge um Freunde und Familie und natürlich die Angst, vielleicht doch noch den Job zu verlieren oder zu erkranken, ist für die meisten zum traurigen Alltag geworden. Haben es viele geschafft, über die letzten anderthalb Jahre noch irgendwie durchzuhalten, nehmen stressbedingte Erkrankungen und Ausfälle aktuell massiv zu.

Was nützt einem Mitarbeitenden eine Therapie, wenn er/sie im Nachgang wieder genau dem selben Stress ausgesetzt ist?

Mitarbeitende, die vor Beginn der Pandemie schon kurz vor der Überlastung standen (wie zum Beispiel häufig im Pflege- und Gesundheitssektor), kommen jetzt endgültig an ihre Grenzen. Diese Situation stellt für die Betroffenen wie auch für die Unternehmen eine besondere Herausforderung dar, die für jeden verantwortungsbewussten Arbeitgeber höchste Priorität haben sollte.

Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind in ihrer Entwicklung heute so weit, dass sie effektiv dabei unterstützen können, die mentale Gesundheit von Arbeitenden zu fördern und den Wiederaufbau von Geschäftstätigkeiten nach der Pandemie noch effizienter zu gestalten.

Das Problem an der Wurzel packen

Stressbedingte und psychische Erkrankungen sind der Hauptgrund für gemeldete Berufsunfähigkeiten in Deutschland (vgl. dazu Studie der SwissLife). Viele Arbeitgeber haben mittlerweile den Nutzen von spezialisierten, softwarebasierten Mental-Health-Trainings erkannt, um bereits geschädigte Mitarbeitende bei der Behandlung einer Erkrankung zu unterstützen. Doch was nützt es langfristig, eine:n Mitarbeiter:in zu therapieren, nur um sie oder ihn im Nachgang wieder dem gleichen Stress wie zuvor auszusetzen? So entsteht ein Kreislauf, der am Ende im schlimmsten Fall zur Kündigung oder sogar einer Arbeitsunfähigkeit qualifizierter und wertvoller Fachkräfte führen kann. 

Deshalb ist es wichtig, das Problem da anzupacken, wo es beginnt, und das grundsätzliche Stress- und Belastungslevel der Arbeitenden zu senken, bevor stressbedingte Erkrankungen überhaupt entstehen können. Hierfür können KI-Lösungen sehr gut helfen, wenn sie genau für solche Einsätze konzipiert sind.

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KI als Datenanalyse- und Diagnose-Tool

Künstliche Intelligenz kann vor allem eines besonders gut: gigantische Datenmengen innerhalb kürzester Zeit verarbeiten und daraus Handlungsempfehlungen ableiten. Diese Eigenschaft wird bereits in einigen Industriezweigen erfolgreich genutzt, zum Beispiel in der Medizin. So sind Scans, Röntgen- oder CT-Bilder sind oft die einzige Möglichkeit, um herauszufinden, an was ein:e Patient:in leidet und wie er oder sie daraufhin behandelt werden muss. Die Interpretation dieses Bildmaterials ist aber häufig schwierig, denn die Aufnahmen sind komplex und enthalten sehr viele Detailinformationen. Die Fehlerwahrscheinlichkeit steigt, je geringer die Zeit ist, die ein Ärzteteam zur Auswertung benötigt. 

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Das Wissen um diese Fehleranfälligkeit und der Zeitdruck, dem medizinisches Personal in der Regel ausgesetzt ist, sorgen häufig für enormen Stress, denn die Qualität ihrer Arbeit hat einen direkten Einfluss auf die Gesundheit ihrer Patient:innen. KI-Software kann hingegen Hunderttausende von Bildern schneller und zuverlässiger verarbeiten als ein Mensch das mit einem Dutzend könnte. Deswegen gehörten KI-Programme zur Analyse von Röntgen- und Tomographiebildern zu den ersten kommerziell verfügbaren KI-Lösungen. 

Dieses Hilfsmittel nimmt den behandelnden Ärzt:innen viel Druck ab, denn sie können sich dank der KI-Auswertung einer Aufnahme eher darauf verlassen, nichts übersehen zu haben, und können sich dadurch auf die Gesamtdiagnose und Therapie ihrer Patienten konzentrieren. Die Frage ist: Kann dieses Prinzip auch auf andere Industriezweige ausgeweitet werden?

Die KI als Nachtwächter zur Systemüberwachung

Die Antwort ist ja, beispielsweise auf Berufsgruppen, deren Job es ist, technische Systeme zu überwachen. Mitarbeitende, die in Unternehmen für die Systemüberwachung zuständig sind, stehen häufig unter besonderem Stress. Dieser wächst mit der Größe der IT-Infrastruktur und dem Ausmaß der Folgen, die ein IT-Vorfall oder sogar ein Hackerangriff haben könnte. Denn: Ein Vorfall orientiert sich nicht an Werktagen und Arbeitszeiten, er kann jederzeit passieren und muss dann sofort durch das verantwortliche IT-Betriebsteam in Angriff genommen werden.

Jeder vermutete Fehler muss zunächst durch eine Menschen geprüft werden, egal zu welcher Tages- und Nachtzeit.

Fällt beispielsweise an einem Sonntagnachmittag die Website eines Onlinehändlers aus, kann das binnen Stunden zu enormen Umsatzeinbußen führen. Sind nicht die passenden KI-Tools zur Unterstützung vorhanden, passiert es also sehr schnell, dass das verantwortliche Personal sich auch in seiner eigentlichen Freizeit ständig Gedanken über die Funktionalität des Systems machen muss. Jeder vermutete Fehler muss durch eine Menschen geprüft werden, egal, zu welcher Tages- und Nachtzeit. Eine häufige Quelle für Frustrationen hier: Die meisten scheinbaren Vorfälle entpuppen sich am Ende als Fehlalarm – das führt dazu, dass echte Incidents übersehen werden können, wenn ein:e Mitarbeiter:in zum Beispiel bereits durch die letzten zehn Fehlalarme überarbeitet ist.

Das Stresspotenzial steigt mit der Verantwortung

 Ein weiterer Stressfaktor kommt hinzu, wenn die Folgen eines nicht rechtzeitig entdeckten Fehlers mehr als nur wirtschaftliche Konsequenzen haben: Mitarbeitende, die zum Beispiel für die Sicherheit in großen Chemieanlagen oder Kernkraftwerken zuständig sind, wissen, dass ihre Fehler im schlimmsten Fall sogar zu Umweltkatastrophen bis hin zur gesundheitlichen Beeinträchtigung von Menschen führen können. Das Wissen um diese hohe Verantwortung erhöht den Druck der täglichen Arbeit zusätzlich.

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In solchen Fällen ist eine zuverlässige Systemüberwachung auf Basis von intelligenten Observability-Tools die beste Lösung, denn sie kann wie ein stiller Wächter agieren, der alle Systeme 24-Stunden am Tag für die Mitarbeiter:innen überwacht. Und das, ohne müde, unkonzentriert oder gestresst zu werden. Es ist wichtig zu betonen, dass Observability-Tools Menschen nicht ersetzen können – sie unterstützen sie mit dem sicheren Gefühl, Vorfälle nicht mehr übersehen zu können. Da jeder Vorfall trotzdem ein Stressfaktor bleibt, der schnelles Handeln erfordert, kann die KI zusammen mit der Vorfallmeldung auch gleich eine detaillierte, faktenbasierte Handlungsempfehlung und Ersteinschätzung der Situation liefern. Ob gehandelt wird und wie, bleibt nach wie vor den menschlichen Mitarbeiter:innen überlassen.

Auf das Relevante fokussieren

Entscheidend dabei: Die Lösungen reduzieren Fehlalarme und erkennen kritische Situationen und Anomalien auch dann, wenn sie durch das IT-Team vorher nicht als solche definiert worden sind. Durch die Menge an unterschiedlichsten zugrundeliegenden Daten sind diese Systeme also in der Lage, eine:n Mitarbeiter:in auch auf Dinge hinzuweisen, die er oder sie so vorher noch gar nicht als potenziell problematisch erkannt hat. Im Unterschied dazu weisen herkömmliche Monitoring-Tools beispielsweise nur einen Alarm aus, wenn eine spezifische Situation zuvor durch die Administratoren klar als Alarm definiert wurde. Alles, was außerhalb dieser Definition liegt, kann das System nicht als Vorfall erkennen, selbst, wenn es tatsächlich einer ist. 

KI-Systeme sorgen also dafür, dass Fachkräfte sich nur noch auf die Vorfälle konzentrieren können, die auch tatsächlich relevant sind und sich nicht ständig darum sorgen müssen, ob sie bei der Implementierung des Überwachungstools auch nichts vergessen haben. So können Unternehmen die Erfahrung und das Wissen ihrer Angestellten wesentlich effizienter und zielgerichteter einsetzen, was gleichzeitig auch zu einer höheren Zufriedenheit der Mitarbeitenden führt. Zugleich können sie sich auf anspruchsvollere und erfüllendere Aufgaben konzentrieren, für die sie vorher keine Zeit hatten.


Über den Autor

Gregory Ouillon ist Chief Technology Officer des Software-Anbieters New Relic.

 

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