Bernard Hampton von der Bank of America

Die heutige Folge des Ich, ich selbst und AI Podcasts, die letzte der 13. Staffel, untersucht, wie die Bank of America eine riesige globale Belegschaft durch Umschulung und Weiterbildung auf eine KI-Zukunft vorbereitet. Bernard Hampton, Leiter der Academy des Finanzinstituts, erklärt, wie sich die Lern- und Entwicklungsorganisation auf die Agilität der Belegschaft und eine Kombination aus technischen und sozialen Kompetenzen konzentriert.

Bernard skizziert einen dreistufigen Ansatz zur Einführung künstlicher Intelligenz und teilt Situationen mit, in denen seiner Meinung nach der Mensch im Entscheidungsprozess bleiben muss.

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Abschrift

Allison Ryder: Welche Lern- und Entwicklungslektionen können wir von einer Organisation mitnehmen, die Hunderttausende von Mitarbeitern im Umgang mit KI schult? Erfahren Sie es in der heutigen Folge.

Bernard Hampton: Ich bin Bernard Hampton von der Bank of America, und Sie hören Ich, ich selbst und AI.

Sam Ransbotham: Willkommen bei Ich, ich selbst und AI, ein Podcast von MIT Sloan Management Review die Zukunft der künstlichen Intelligenz erforschen. Ich bin Sam Ransbotham, Professor für Analytik am Boston College. Ich forsche über Daten, Analytik und KI bei MIT SMR seit 2014 mit Forschungsartikeln, jährlichen Branchenberichten, Fallstudien und mittlerweile 12 Staffeln von Podcast-Episoden. In jeder Folge kommen Unternehmensführer, Spitzenforscher und KI-Entscheider zu Wort, um zu klären, was den KI-Hype vom KI-Erfolg unterscheidet.

Willkommen zurück bei Ich, ich selbst und AI. Heute begrüßen wir Bernard Hampton, Leiter der Academy bei der Bank of America. Die Academy ist eine der größten Lern- und Einarbeitungsorganisationen in der Unternehmenswelt Amerikas und unterstützt weltweit mehr als 200.000 Mitarbeiter. Bernard spielt eine zentrale Rolle bei den Bemühungen der Bank, Talente weiterzubilden, umzuschulen und auf den Einsatz von KI vorzubereiten. Bernard, herzlich willkommen zur Sendung.

Bernard Hampton: Hey, Sam, vielen Dank. [Es ist] großartig, dich kennenzulernen.

Sam Ransbotham: Ich schätze, die meisten Zuhörer kennen die Bank of America ziemlich gut. Sie ist ziemlich riesig. Sie ist eines der größten Finanzinstitute der Welt. Ich habe [es] nachgeschlagen: 70 Millionen Kunden, 35 Länder. Sie ist riesig, aber ich schätze, die meisten Leute kennen die Academy, die Sie leiten, vielleicht nicht. Können Sie uns also ein wenig über die Academy erzählen und wie sie mit der Bank of America zusammenhängt?

Bernard Hampton: Ja, gerne. Die Academy [gibt es] seit 2017. Sie hat unsere frühere Lernorganisation ersetzt und ist die preisgekrönte Einarbeitungs-, Bildungs- und Berufsentwicklungsorganisation der Bank of America, die sich wirklich dem Wachstum und Erfolg der Teammitglieder im gesamten Unternehmen widmet.

Bei der Academy konzentrieren wir uns intensiv auf die Agilität der Belegschaft. Damit meine ich, dass es darum geht, die richtigen Fähigkeiten schneller in den richtigen Rollen aufzubauen, und wir verbessern kontinuierlich Prozesse und suchen nach Möglichkeiten für operative Exzellenz oder die Einführung neuer Technologien oder Methoden, um dieses Ziel zu erreichen. Das dreht sich wirklich um die Mobilität, Weiterbildung und Bereitschaft einer KI-gestützten Belegschaft.

Sam Ransbotham: Wissen Sie, wir sind irgendwie gleich. Ich unterrichte ein paar hundert Studenten pro Jahr, und Sie haben 200.000. Das ist ungefähr dasselbe, oder?

Bernard Hampton: Fast.

Sam Ransbotham: Der Umfang scheint ziemlich atemberaubend – der Umfang in Kombination mit der Geschwindigkeit des Wandels von allem, was passiert. Wie managen Sie diese beiden Dinge gleichzeitig?

Bernard Hampton: Unsere Academy-Pfade konzentrieren sich wirklich auf technische Fähigkeiten, Daten- und KI-Kompetenz, kundenorientierte Exzellenz und Führungsfähigkeiten, die skalieren. Wenn wir also an die sich ändernden Prioritäten im gesamten Unternehmen für bestimmte Zielgruppen denken, tun wir ein paar Dinge. Erstens haben wir eine interne, traditionelle Lern- und Fähigkeitenorganisation, aber gleichzeitig kombinieren wir diese mit Fachwissen aus dem Geschäftsbereich. In den letzten Jahren sind innerhalb meiner Organisation etwa 750 Personen aus dem Geschäftsbereich in die Academy gewechselt und zu vollwertigen Academy-Teammitgliedern geworden, die diese reale Intelligenz in die Organisation einbringen.

Sam Ransbotham: Das klingt gut, und ich mag die Idee, aber es scheint wirklich schwierig zu sein. Ich denke, vor etwa einem Jahr musste jeder [das Gefühl haben] Prompt Engineering zu lernen. Und dann war RAG [Retrieval-Augmented Generation] das Neueste. Dann hat man das Gefühl, dass diese Themen so schnell kommen. Und eigentlich könnte ich das heutige Thema auswählen, aber wir nehmen etwa einen Monat vor der Ausstrahlung auf, also wird es dann wahrscheinlich schon Schnee von gestern sein. Wie halten Sie damit Schritt? Wie entwerfen Sie einen Prozess, der auf dieses Maß an Agilität reagieren kann?

Bernard Hampton: KI hat uns definitiv eine ganze Menge Spielraum und Möglichkeiten geschaffen. Sie hat die Lernprioritäten in Richtung schnellerer Kompetenz in Kernrollen, besserem kritischem Denken und Entscheidungsfindung, wie Sie sich vorstellen können, stärkerer Kommunikations- und Beziehungsfähigkeiten und dann praktischer KI-Kompetenz, die mit der täglichen Arbeit verbunden ist, verschoben.

Wenn wir KI-basierte Lernmodule verwenden, geht es nicht darum zu sagen: „Oh, wir stellen jemandem ein KI-Tool vor, um das Lernen zu unterstützen.“ Es geht darum, in realen, praktischen Begriffen darüber nachzudenken, wem wir letztendlich dienen, was wir erreichen wollen, und dann rückwärts zu arbeiten und die beste Lösung zu bestimmen, die es uns in großem Maßstab ermöglicht, praktisch, faktenbasiert zu sein, jemandem zu helfen, sich auf Kernkompetenzen zu konzentrieren und sie zu entwickeln, und zwar auf eine Weise, die psychologisch sicher, aber auch ansprechend ist.

Sam Ransbotham: Sie haben Dinge wie Kommunikationsfähigkeiten erwähnt, gleichzeitig haben Sie auch KI-technische Fähigkeiten erwähnt. Wenn Sie über das Spektrum von sehr weichen Fähigkeiten im Vergleich zu den eher technischen Fähigkeiten nachdenken, wo liegen Ihre Herausforderungen? Womit haben Sie mehr Schwierigkeiten? Oder wie unterscheiden sich die Herausforderungen für jede dieser Arten von Lernerfahrungen?

Bernard Hampton: Letztendlich war es unglaublich wichtig, dass wir beide im Auge behalten. Ich meine, es ist heute einfach, und KI dominiert die meisten Nachrichtenzyklen. Sie dominiert, was Sie online lesen. Es ist das lustige Thema, über das man spricht, während die Realität ist, dass es kein Spielzeug ist – Unternehmen, [die] das wirklich ernst nehmen, werden von oben herab in der Führungsebene beginnen und Fähigkeiten in diesem Bereich entwickeln, damit es durch die Organisation fließt. Diejenigen, die vielleicht nicht so ernst sind, werden es wie ein Spielzeug behandeln, mit dem man eine Weile spielt und dann weglegt.

Gleichzeitig spielt im Hintergrund das Konzept, dass wir glauben, dass Menschen immer die Führung bei KI übernehmen sollten, und unsere Fähigkeit, über beide gleichzeitig zu sprechen, zeigt, dass die Bedeutung menschlicher Fähigkeiten weiterhin wirklich wichtig und ein entscheidender Differenzierungsfaktor ist, wenn man anfängt, über Dinge wie Empathie, Zuhören, Urteilsvermögen und Entscheidungsfindung nachzudenken. [Sie] werden weiterhin unglaublich wichtig, während gleichzeitig technische KI-Kompetenz unglaublich wichtig wird.

Die anderen beiden Dinge, die ich als Hintergrund für beide nennen würde, sind, dass KI weiterhin die Art und Weise, wie wir arbeiten, mit immer schnellerem Tempo verändern wird, wie wir uns alle vorstellen können, wenn wir die Technologie für das annehmen, was sie letztendlich für uns tun kann, während wir gleichzeitig weiterhin berücksichtigen müssen, wie Karrieremobilität aussieht und wo sich die Belegschaft auf ihrem Kompetenzweg befindet.

Wenn sich die Arbeit verändert, brauchen Sie möglicherweise weniger Leute für bestimmte Aufgaben, aber letztendlich sind wir ein kundenorientiertes Unternehmen. Und wir möchten nicht nur mehr Leute, die mit Kunden interagieren, sondern auch darüber nachdenken, was mehr Leute den Kunden bringen könnten, wenn sie weniger Zeit mit administrativen oder aufgabenbezogenen Funktionen verbringen würden, um wirklich die Bedürfnisse, Ziele und Vorgaben der Kunden zu unterstützen und zu verstehen, wo auch immer sie im Spektrum stehen?

Sam Ransbotham: Ich werde diese Statistik falsch wiedergeben, und Sie können mich korrigieren, aber ich glaube, ich habe irgendwo gelesen, dass Sie etwa 40 % Ihrer Stellen intern besetzen. Das erfordert, schätze ich, viel Weiterbildung und Umschulung. Liegt dort die Herausforderung? Oder ist das Ziel, mehr interne oder mehr externe Kräfte einzusetzen, oder wie denken Sie über diese Mischung?

Bernard Hampton: Sie liegen sehr nah dran. Wir haben letztes Jahr 20.000 Leute eingestellt, darunter 2.000 von unseren Campus-Einstellungen für Studenten – fast 45 % der offenen Stellen wurden letztes Jahr intern besetzt, was weiter unterstreicht, warum Qualifizierung und Weiterbildung in der gesamten Organisation so wichtig sind.

Sam Ransbotham: Ich habe irgendwo gelesen, dass Sie über den Wunsch sprechen, Talente umzuverteilen, anstatt die Mitarbeiterzahl zu reduzieren. Ich denke, es gibt da draußen derzeit eine Schlagzeile. Es scheint, als ob jedes Mal, wenn ich die Nachrichten anschaue, „Unternehmen X hat die Mitarbeiterzahl um Tausende reduziert, alles wegen KI“ zu lesen ist. Erstens bin ich ohnehin skeptisch, dass das tatsächlich an KI liegt. Aber ich denke, Sie haben sich öffentlich zu einem anderen Ansatz bekannt, anstatt diese Reduzierung vorzunehmen. Was ist Ihr Gedanke dazu?

Bernard Hampton: Unser CEO hat sich sehr klar geäußert, und es geht wirklich um unsere Kunden, um unsere Teamkollegen und um die Gemeinschaften. Wenn man also an einen Arbeitgeber unserer Größe und unseres Umfangs denkt, wird das Wissen der Organisation und unsere Kundenverbindung sehr wichtig. Für unsere Teamkollegen haben wir gesagt, dass Sie im Laufe der Zeit vielleicht weniger Leute für bestimmte Funktionen in der Organisation brauchen, aber gleichzeitig gibt es Möglichkeiten für Reinvestitionen.

Unsere Chance liegt also in der Erkenntnis, dass unsere Mitarbeiter der Organisation einen großen Mehrwert bringen. Sie haben Engagement und ein gewisses Maß an Loyalität gezeigt, und diejenigen, die weiter lernen wollen oder neugierig und agil sind, denen stellen wir weiterhin Werkzeuge zur Verfügung, damit sie im Laufe ihrer Karriere eine Karriere mit so viel Mobilität haben können, wie sie möchten. Gleichzeitig bringen sie ein Maß an Fachkenntnis und Erfahrung mit, das für unsere Kunden und die Organisation von Vorteil ist, sei es im Risikobereich oder in einer kundenorientierten Rolle. Wir möchten, dass sie weiterhin ihr Bestes geben können und Freude daran haben. Und unsere Ergebnisse zum Mitarbeiterengagement bestätigen das ebenfalls.

Sam Ransbotham: Sie haben eine riesige Vielfalt an Leuten in Ihrer Organisation, von hochtechnisch bis völlig nichttechnisch. Wie finden Sie heraus, wer was wissen muss? Das überfordert mich.

Bernard Hampton: Kurz gesagt, jeder muss etwas wissen. Ich denke, in seiner einfachsten Form betrachten wir KI auf drei verschiedenen Ebenen. Auf Ebene eins geht es um jede Rolle und Funktion. Es geht um die persönliche Nutzung von Werkzeugen. Es geht um persönliche Produktivität. Also hat heute jeder Zugang zu einer Version von KI, um das, was er heute tut, zu verbessern und über Dinge nachzudenken, bei denen er schreiben oder Informationen analysieren, etwas vorbereiten oder aufgabenorientierte oder administrative Funktionen ausführen muss. Wir möchten, dass sie sich sicher und fähig fühlen, KI auf kreative Weise zu nutzen, um ihre Arbeitslast zu vereinfachen.

Nun, auf der einen Seite kann man sicherlich sagen: „Oh, ich spare eine Menge Zeit. Ich kann durchatmen und mich zurücklehnen“, aber die Realität ist, dass das beste Maß dafür ist, was man aus dieser gesteigerten Fähigkeit macht. Und wir denken darüber so: Wie messen wir den Übergang von Menschen, die alles tun, von der eigenen Weiterbildung bis hin zur Nutzung dieser Zeit für wertschöpfendere Aktivitäten, die dem Kunden zugutekommen, der Produktivität der Organisation oder der Unterstützung eines anderen, der sich um einen Kunden kümmert?

Und dann gibt es eine zweite Ebene der KI, die wirklich um Funktionen geht. Wir nehmen einzigartige Systeme. Vielleicht gibt es eine Gruppe, die ein bestimmtes System am häufigsten nutzen muss, und wir kuratieren den Einsatz von Agenten, um Informationen zu entschlüsseln, zusammenzustellen und zu aggregieren, die diese eine Funktion in einer bestimmten Gruppe vereinfachen.

Und dann gibt es Ebene drei, wo wir an große Arbeitsabläufe, mehrere Datenquellen und mehrere beteiligte Agenten denken, und das ist in der Regel in großem Maßstab und horizontal in der gesamten Organisation.

Nun, jede dieser Ebenen bringt letztendlich ziemlich große Gewinne für die Organisation, die ein Bild der Produktivität ergeben. Das ermöglicht es uns im Laufe der Zeit, wenn diese Produktivität steigt, zu entscheiden, wo es Möglichkeiten für eine Umsetzung gibt oder wo es Möglichkeiten gibt, dass man vielleicht eine Rolle nicht ersetzt, aber das bedeutet nicht, dass man in eine Situation geraten muss wie in manchen Unternehmen, die letztendlich groß angelegte Entlassungen verursachen.

Sam Ransbotham: Diese Ebenen sind interessant, und ich bin froh, dass Sie die Messung erwähnt haben, insbesondere bei der ersten. Ich bin sicher, dass die Bank of America, wie überall sonst auch, eine ganze Reihe von KPIs hat, die messen, was passiert, und die Produktivität und Effizienz messen. Wenn ich darüber nachdenke, mache ich mir Sorgen, dass die Verbreitung dieser Art von Messungen dazu führen wird, dass wir uns wirklich auf das konzentrieren, was Sie Ebene eins nennen, was viel einfacher zu messen ist. Es wird gut zu den bestehenden KPIs passen, im Gegensatz zu Ebene drei, die eher übergreifend zu sein scheint. Sie hat die Chance, das Gleichgewicht innerhalb von Organisationen zu verändern.

Wie verhindern Sie, dass alles zu einer Ebene-eins-Art wird – „Hey, lasst uns effizienter und produktiver werden“?

Bernard Hampton: Aus unserer Sicht bedeutet das, dass (1) Sie sie alle gleichzeitig durchführen, und (2) auf der anderen Seite ein großer Teil der Arbeit, die wir in der Academy leisten, nicht nur darin besteht, bei der Entwicklung von Werkzeugen und Ressourcen zu helfen, um KI-Kompetenz in der gesamten Organisation und die Bereitschaft zur Nutzung dieser Werkzeuge zu fördern, sondern auch unsere Fähigkeitsbibliothek hilft uns, kontinuierlich Möglichkeiten für Teamkollegen zu schaffen, in sich selbst zu investieren. Es gibt also ein Gleichgewicht dessen, was Sie messen. Manchmal kann diese Messung Legacy-Systeme betreffen, die Sie in Bezug auf neuere Systeme, die KI-orientierter sind oder Technologie, die es Ihnen ermöglicht, besser mit Kunden zu kommunizieren, auslaufen lassen möchten.

Der andere Teil davon ist die Messung, wie viel Zeit wir mit hochwertiger Arbeit verbringen. Und das ist nicht unbedingt eine Funktion der reinen Produktivitätsmessung. Sie haben ein paar verschiedene Auslöser. Sie haben den einen, der besagt, dass Leute dazu übergehen, Dinge selbst zu erledigen. Und der andere ist, dass Sie die Anzahl der Leute, die diese Arbeit erledigen, auf das reduzieren, was für das Volumen dessen, was übrig bleibt, angemessen ist.

Sam Ransbotham: Gibt es Dinge, die Sie auf dem Papier betrachtet haben, die ein guter Ort für den Einsatz von KI sein könnten, bei denen Sie aber entschieden haben, dass sich das Risiko nicht gelohnt hat? Oder wie vermitteln Sie einige dieser Richtlinien, und wo sollten wir Werkzeuge einsetzen, anstatt wo könnten wir Werkzeuge einsetzen?

Bernard Hampton: Denken Sie darüber nach, worin KI wirklich gut ist. KI ist wirklich gut in der Recherche. Sie ist wirklich gut im Schreiben, bei administrativen Funktionen. Sie ist gut bei Aufgaben. KI ist nicht gut bei Urteilsvermögen, das einen Menschen im Kreislauf erfordert.

Wenn wir über das Was und das Wie in unserem Schulungsprozess nachdenken, setzen wir KI ein, um Lernen (1) praktischer, (2) relevanter und (3) skalierbar zu machen. Das umfasst KI-gestützte Lernerfahrungen wie Simulationen, geführtes Üben. Die Academy nutzt KI-Konversationssimulatoren, um Teamkollegen dabei zu helfen, Soft Skills durch interaktives Rollenspiel und Coaching aufzubauen und zu stärken, und dabei zu verbessern. [Es ist] KI-gesteuert, wohlgemerkt. Und dann ist es darauf ausgelegt, die Bereitschaft von Teamkollegen in verschiedenen Rollen zu beschleunigen, die Karrieremobilität zu unterstützen und sicherzustellen, dass die menschliche Aufsicht im Mittelpunkt der Lernerfahrung bleibt.

Dadurch können wir gewissermaßen sagen: „Hey, hier ist, was KI wirklich sehr gut kann.“ Wir möchten Menschen in eine Situation versetzen, in der sie ihre Fähigkeiten erleben und verbessern. Diejenige, die ich besonders meine, ist eine interaktive Plattform, die es Teamkollegen ermöglicht, reale Szenarien zu üben. Das ist eine großartige Nutzung von KI, wenn man darüber nachdenkt, wie man jemanden in einer sicheren, simulierten Umgebung in eine Situation eintauchen lässt. Letztendlich fördert es Stolz, Kompetenz und Professionalität.

Sam Ransbotham: Oh, das gefällt mir sehr gut. Wir haben vor ein paar Jahren eine Studie durchgeführt, bei der wir es als Selbstbestimmung bezeichnet haben. Wenn Sie das Gefühl hatten, mehr Autorität zu haben, wenn Sie sich selbstbewusster fühlten, wenn Sie das Gefühl hatten, bessere Beziehungen zu Menschen zu haben, wenn Sie sich gut fühlten bei dem, was Sie tun, dann ist die Wahrscheinlichkeit größer, dass Sie diese Werkzeuge nutzen, auch wenn Sie denken, dass es Werkzeuge sein könnten, die uns als Menschen „ersetzen“, und das ist überhaupt nicht die Perspektive. Und ich liebe diesen Simulationsaspekt.

Schauen Sie The Good Place, die Fernsehserie? Ich empfehle sie. Ich finde sie urkomisch. Aber eines der Szenarien in The Good Place ist, dass jemand eine Simulation durchläuft, in der er sich von seiner Freundin trennt. Man bekommt nicht viele Chancen, sich von seiner Freundin zu trennen, und man möchte es richtig machen. Für die Liebenden da draußen sage ich, dass er feststellt, dass es keine gute Möglichkeit gibt; es wird trotzdem schmerzhaft sein.

Aber worüber Sie da sprechen, ist, dass Leute schwierige Dinge an sicheren Orten üben, Dinge, die wir nicht oft üben können. Welche Arten von Dingen setzen Sie in dieser interaktiven Simulationsumgebung ein? Ich bin neugierig auf die tatsächlichen Dinge, die Leute üben können.

Bernard Hampton: Diese werden hauptsächlich in unseren Umgebungen mit hohem Volumen und hohem Tempo eingesetzt. Denken Sie an unsere Contact Center. Denken Sie an die 3.500 Finanzzentren im ganzen Land und die Spitzenzeiten, die zu verschiedenen Zeiten auftreten. In jedem von ihnen, ob in einer langsamen oder schnellen Phase, brauchen wir Leute, die gutes Urteilsvermögen an den Tag legen, die dafür sorgen, dass ein Kunde das Gefühl hat, von jemandem gehört zu werden, der einfühlsam ist und daran arbeitet, ihm zu helfen, und der letztendlich darauf fokussiert ist, was der Kunde erreichen möchte.

Es könnte also alles sein, vom Einlösen eines Schecks bis zur Durchführung einer komplexen Transaktion. Wir versetzen Menschen in reale Situationen, in denen sie auf einen Avatar reagieren können, der wie ein lebendiger, sprechender, atmender Kunde aussieht. Sie können sich in verschiedenen Szenarien engagieren und erhalten Echtzeit-Feedback zu Ihrer Handhabung, zu Ihrer Nutzung von Werkzeugen und Ressourcen im Prozess und dazu, wie Sie Ihr Urteilsvermögen einsetzen. Das ist also eines.

Zweitens, wenn ich an den Menschen an der Spitze denke, ist eine der Schlüsselfragen hinter der Entwicklung, Schulung und korrekten Nutzung von Technologie in Situationen, in denen Sie, sagen wir, fünfmal hintereinander eine risikoreiche Transaktion bearbeiten. Wenn Sie eine Art KI verwenden würden und sie würde „ja, ja, ja“ sagen. Die Schlüsselfrage muss sein: „Nun, was passiert beim sechsten Mal?“ Schaut Sam darauf und sagt: „Nun, es hat fünfmal hintereinander ja gesagt. Das ist wahrscheinlich dasselbe“? Die Fähigkeit, den Menschen an der Spitze zu erkennen, besteht darin, Szenarien zu nutzen, die Menschen darauf vorbereiten zu sagen: „Was sollte ich als Mensch verwenden?“, um die Richtigkeit der empfohlenen Aktion zu validieren, die in diesem Moment stattfindet. Wir müssen diese Überlegungen also immer im Hinterkopf behalten, um sowohl unsere Kunden als auch die Organisation zu schützen und dem Kunden ein großartiges Erlebnis zu bieten.

Sam Ransbotham: Sie haben eine riesige Organisation. Sie haben viele Ressourcen und Skaleneffekte, die Sie dafür einsetzen können. Was ist der Rat an Leute, die diese Ressourcen für die Entwicklung einer solchen Infrastruktur möglicherweise nicht haben? Funktionieren einige dieser Dinge auch in kleinen Teilen gut, oder brauchen sie einen großen Maßstab, um zu funktionieren?

Bernard Hampton: Wissen Sie was? Das tun sie absolut. Tatsächlich gibt es noch ein paar andere Routinen, die wir haben. Ja, es gibt einige zusätzliche Dinge, die wir messen, wie Systeme, die wir für andere auslaufen lassen wollen. Wir messen, wie viele Prompts eine Organisation pro Geschäftsbereich schreibt. Was ist also die Art der KI-Adoptionskultur einer einzelnen Gruppe innerhalb der Organisation? Auf einige dieser Dinge hätten die meisten Zugriff, je nachdem, welche KI-Tools sie gewählt haben und wie ihre Infrastruktur aussieht.

Aber einige der besten Ratschläge, die wir bekommen, kommen tatsächlich auf mehreren Ebenen. Wir haben dies kürzlich in einer Gruppe auf Führungsebene in der gesamten Organisation durchgeführt. Wir trafen uns mit verschiedenen Teilen der Organisation außerhalb unserer eigenen, mit funktionsübergreifenden Gruppen auf mehreren Ebenen, und führten Hunderte dieser Zuhörsitzungen durch, bei denen wir 20, 30 Personen auf einmal zusammenbrachten und begannen, sie nach ihren Gedanken zu KI zu befragen. Was finden sie hilfreich? Worüber sind sie noch neugierig? Wo brauchen sie Hilfe? All diese Ideen und Rückmeldungen generieren alles von Feedback für meine Gruppe, während wir Schulungen aufbauen und entwickeln; Feedback für unsere Technologiegruppe und den Rat, während wir darüber nachdenken, was als Nächstes kommt; oder die Filterung, welche priorisierten Hauptprojekte und Initiativen das Unternehmen als Nächstes unterstützen sollte, um unsere Teammitglieder zu unterstützen?

Also kann jeder einfach mit Menschen sprechen und ihnen zuhören, wenn man ein Tool einsetzt, und daraus ergibt sich die Möglichkeit, Prioritäten zu setzen, und das ist ein Wert, unabhängig von der Größe der Organisation.

Sam Ransbotham: Ich denke, das ist eine großartige Art, darüber nachzudenken. … Dinge, die nicht viele Ressourcen zur Umsetzung erfordern, scheinen völlig im Bereich der meisten Organisationen zu liegen.

Bernard Hampton: Ich spreche mit Unternehmen aller Größen. Auf dieser Reise war Neugier für mich wichtig. Sie war auch für mein Führungsteam wichtig. Wir treffen uns mit einigen der größten Unternehmen der Welt, aber wir treffen uns auch mit mehreren mittelgroßen und kleinen Organisationen, weil ich darüber nachdenke, wie unsere Kunden möglicherweise darüber denken und was sie brauchen. Wie denke ich über Gruppen, die eine andere Größe und einen anderen Maßstab haben als andere? Was könnten ihnen entgehen? Was könnten uns entgehen? Diese allgemeine Neugier und das Lernen aus Fehltritten und aus Erfolgen anderer Unternehmen ist ein wichtiger Ort, um in den Dialog zu treten und darüber nachzudenken, was man zuerst und als Nächstes tut, damit man nicht nur experimentiert, sondern wirklich bewusst entscheidet, was man übernimmt. Was ist der Grund, der den Menschen am Ende das Vertrauen gibt, warum ich als Nächstes X, Y oder Z erlebe?

Sam Ransbotham: Mir gefällt, dass Sie Fehltritte erwähnt haben. Ich denke, wir zögern immer zu sehr, zuzugeben, dass wir jemals etwas falsch gemacht haben. Wissen Sie, die meisten Leute außer mir haben in der Vergangenheit Dinge falsch gemacht. Aber die Idee, Feedback zu bekommen, ist wirklich enorm, und Sie haben das im Simulationsteil erwähnt.

Ich stelle fest, dass Schüler Tests nicht so sehr ablehnen, wie man denkt, weil sie die Dinge sehen, die sie nicht gut können und wo sie sich verbessern können. Wir verbessern uns sehr gerne. Ich denke, das war ein Thema, das in dem, worüber Sie sprechen, durchgeklungen ist; lassen Sie die Leute wissen, in welchen Bereichen sie sich verbessern können und wie sie sich verbessern können, und die Leute mögen das im Allgemeinen.

Ich habe meine Schüler erwähnt. Sie haben erwähnt, dass 40 %, 45 % Ihrer Leute intern sind. Wenn ich richtig rechne, bedeutet das, dass 55 % oder 60 % von extern kommen. Welche Art von Ratschlag können Sie Menschen geben, die jetzt in die Arbeitswelt eintreten? Auf welche Fähigkeiten sollten sie ihrer Meinung nach achten, um jetzt ein aktiver Teil der Arbeitswelt zu sein?

Bernard Hampton: Erstens, ich denke, Sie haben das richtige operative Wort genannt, als Sie Fähigkeiten erwähnten, denn eines ist klar geworden: Technische Fähigkeiten oder die Halbwertszeit technischer Fähigkeiten sind wahrscheinlich in meinem Erwachsenenleben kürzer geworden als je zuvor, und zu erkennen, worüber wir in unserem Unternehmen ständig sprechen, nämlich Klarheit, Lernagilität und intellektuelle Neugier. Diese Dinge weiterhin in den Vordergrund zu stellen, ist eine unglaublich wichtige Eigenschaft.

Wir sprechen nicht nur hier bei der Bank of America ziemlich oft darüber, sondern speziell Neugier hält einen relevant, und das schließt neue Technologien ein. Wenn ich heute an KI denke, sollte es keine Angst vor dem Unbekannten sein, sondern die Gelegenheit, etwas zu begrüßen, das in der heutigen und morgigen Umgebung genauso wichtig sein wird wie die Nutzung von Telefon oder E-Mail, um Geschäfte zu tätigen.

Ich würde jedem, der über sein zukünftiges Berufsleben nachdenkt, sagen: Seien Sie bewusst darin, sich selbst herauszufordern. Wählen Sie anspruchsvolle Aufgaben, wenn Sie die Gelegenheit dazu haben, das baut eine Fähigkeit auf, die Sie wiederverwenden können, und seien Sie dann ein großartiger Teamkollege, indem Sie von anderen lernen und mit ihnen teilen. Zusammenarbeit ist eine so wichtige Eigenschaft in diesem Arbeitsumfeld. Unternehmensübergreifend sind die Zeiten des Arbeitens in Silos, insbesondere wenn Sie in einem Kundengeschäft arbeiten, Ihr Bedarf an anderen und das Nachdenken über die Macht der Organisation mit dem Kunden im Mittelpunkt könnten nicht wichtiger sein. Und dann, abschließend, würde ich sagen, entwickeln Sie weiterhin menschliche Fähigkeiten weiter und erkennen Sie, dass die Stärke von Ethik, Urteilsvermögen und Entscheidungsfindung weiterhin extrem wichtig ist.

Sam Ransbotham: Mir gefällt, dass Sie über viele dieser Dinge nachgedacht haben, vielleicht viel tiefer als ich. Eines der Dinge, die wir in der Show manchmal machen, und ich denke, es würde Ihnen Spaß machen, ist, Ihnen einfach eine Reihe von Schnellfeuerfragen zu stellen.

Was, glauben Sie, machen die Leute derzeit falsch bei künstlicher Intelligenz? Sie sehen viele Leute, die diese Technologie lernen – was machen sie falsch?

Bernard Hampton: Wahrscheinlich fallen mir zwei Dinge ein. Erstens, dass sie verschwinden wird, dass es eine Modeerscheinung ist, und zweitens, zu denken, dass sie an sich bedeutet, dass alle Arbeitsplätze verschwinden werden.

Sam Ransbotham: Was bewegt sich bei KI schneller oder langsamer, als Sie dachten?

Bernard Hampton: Wahrscheinlich bewegt sich die Einführung schneller, und ich denke, das hat vielleicht mehr mit dem Ansatz zu tun, den wir als Organisation gewählt haben. Ich denke, was sich langsamer bewegt – ich sage langsamer, aber es ist auch in einem angemessenen Tempo – wir sind eine stark regulierte Branche, also werden wir immer bedacht vorgehen.

Es ist kaum zu glauben, dass wir vor etwas mehr als einem Jahrzehnt noch keine KI-Lösung für Kunden hatten, aber heute haben wir eine, die Kunden mehr als 169 Millionen Mal pro Quartal nutzen, und das Wachstum setzt sich Quartal für Quartal fort. Also sage ich, einige Dinge bewegen sich langsamer, aber es ist angemessen mit der richtigen Risikoeinstellung gemessen.

Sam Ransbotham: Wie ziehen Sie persönlich den größten Nutzen aus einem KI-Tool, einfach in Ihrem täglichen Leben? Was bringt Ihnen am meisten?

Bernard Hampton: Ich verwende es sicherlich zum Schreiben. Ich verwende es, um Informationen zu analysieren, und verwende KI, um Informationen zu kuratieren. Ich denke immer darüber nach, wie wir unsere Schulungslösung auf eine skalierbare Weise integrieren und weiterentwickeln, die ihren Bedürfnissen entspricht. Manchmal geht es um individuelle Produktivitätstools, und manchmal geht es um einen Anbieter oder ein Tool, das wir möglicherweise bauen, das skalierbar ist und das dazu beiträgt, dass wir das Kompetenzniveau schneller aufbauen, als wir es auf andere Weise könnten, oder vielleicht anders als das, was wir heute tun.

Sam Ransbotham: Kompetenz schneller aufbauen – das scheint eine gute Art zu sein, dies abzuschließen. Ich denke, das ist der Kern dessen, was Sie zu tun versuchen. Ich denke, es ist eine überwältigende Herausforderung in dem Maßstab, in dem Sie es versuchen. Danke, dass Sie heute Ihre Gedanken dazu geteilt haben. Danke, dass Sie dabei waren.

Bernard Hampton: Gern geschehen. Es war großartig, bei Ihnen zu sein.

Sam Ransbotham: Vielen Dank, dass Sie uns für eine weitere Staffel von Ich, ich selbst und AIbegleitet haben. Wir hatten einige wirklich interessante Gespräche über Lernen und KI-Entwicklung, und unsere Diskussionen über die Auswirkungen von KI auf die Arbeitswelt fühlen sich besonders wichtig an. Wir haben mit Taylor Stockton vom US-Arbeitsministerium, Andrew Palmer von Der Ökonomund heute mit Bernard gesprochen. Es ist schwer, einen Favoriten auszuwählen! Wir werden diesen Sommer mit Bonusfolgen aus einem eher akademischen Forschungswinkel zurück sein. Wir ermutigen Sie, unseren Podcast weiter zu bewerten und uns Kommentare oder Anfragen zu Themen zu senden, die wir behandeln sollen. Vielen Dank, dass Sie uns helfen, Ich, ich selbst und AI so erfolgreich zu machen.

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