Spotify<\/a>.<\/p>\nAbschrift<\/h4>\n Allison Ryder:<\/strong> Welche Lern- und Entwicklungslektionen k\u00f6nnen wir von einer Organisation mitnehmen, die Hunderttausende von Mitarbeitern im Umgang mit KI schult? Erfahren Sie es in der heutigen Folge.<\/p>\nBernard Hampton:<\/strong><\/strong> Ich bin Bernard Hampton von der Bank of America, und Sie h\u00f6ren Ich, ich selbst und AI<\/cite>. <\/p>\nSam Ransbotham:<\/strong> Willkommen bei Ich, ich selbst und AI<\/cite>, ein Podcast von MIT Sloan Management Review<\/cite> die Zukunft der k\u00fcnstlichen Intelligenz erforschen. Ich bin Sam Ransbotham, Professor f\u00fcr Analytik am Boston College. Ich forsche \u00fcber Daten, Analytik und KI bei MIT SMR<\/cite> seit 2014 mit Forschungsartikeln, j\u00e4hrlichen Branchenberichten, Fallstudien und mittlerweile 12 Staffeln von Podcast-Episoden. In jeder Folge kommen Unternehmensf\u00fchrer, Spitzenforscher und KI-Entscheider zu Wort, um zu kl\u00e4ren, was den KI-Hype vom KI-Erfolg unterscheidet.<\/p>\nWillkommen zur\u00fcck bei Ich, ich selbst und AI<\/cite>. Heute begr\u00fc\u00dfen wir Bernard Hampton, Leiter der Academy bei der Bank of America. Die Academy ist eine der gr\u00f6\u00dften Lern- und Einarbeitungsorganisationen in der Unternehmenswelt Amerikas und unterst\u00fctzt weltweit mehr als 200.000 Mitarbeiter. Bernard spielt eine zentrale Rolle bei den Bem\u00fchungen der Bank, Talente weiterzubilden, umzuschulen und auf den Einsatz von KI vorzubereiten. Bernard, herzlich willkommen zur Sendung.<\/p>\nBernard Hampton:<\/strong> Hey, Sam, vielen Dank. [Es ist] gro\u00dfartig, dich kennenzulernen. <\/p>\nSam Ransbotham:<\/strong><\/strong> Ich sch\u00e4tze, die meisten Zuh\u00f6rer kennen die Bank of America ziemlich gut. Sie ist ziemlich riesig. Sie ist eines der gr\u00f6\u00dften Finanzinstitute der Welt. Ich habe [es] nachgeschlagen: 70 Millionen Kunden, 35 L\u00e4nder. Sie ist riesig, aber ich sch\u00e4tze, die meisten Leute kennen die Academy, die Sie leiten, vielleicht nicht. K\u00f6nnen Sie uns also ein wenig \u00fcber die Academy erz\u00e4hlen und wie sie mit der Bank of America zusammenh\u00e4ngt? <\/p>\nBernard Hampton:<\/strong> Ja, gerne. Die Academy [gibt es] seit 2017. Sie hat unsere fr\u00fchere Lernorganisation ersetzt und ist die preisgekr\u00f6nte Einarbeitungs-, Bildungs- und Berufsentwicklungsorganisation der Bank of America, die sich wirklich dem Wachstum und Erfolg der Teammitglieder im gesamten Unternehmen widmet. <\/p>\nBei der Academy konzentrieren wir uns intensiv auf die Agilit\u00e4t der Belegschaft. Damit meine ich, dass es darum geht, die richtigen F\u00e4higkeiten schneller in den richtigen Rollen aufzubauen, und wir verbessern kontinuierlich Prozesse und suchen nach M\u00f6glichkeiten f\u00fcr operative Exzellenz oder die Einf\u00fchrung neuer Technologien oder Methoden, um dieses Ziel zu erreichen. Das dreht sich wirklich um die Mobilit\u00e4t, Weiterbildung und Bereitschaft einer KI-gest\u00fctzten Belegschaft. <\/p>\n
Sam Ransbotham:<\/strong> Wissen Sie, wir sind irgendwie gleich. Ich unterrichte ein paar hundert Studenten pro Jahr, und Sie haben 200.000. Das ist ungef\u00e4hr dasselbe, oder? <\/p>\nBernard Hampton:<\/strong> Fast. <\/p>\nSam Ransbotham:<\/strong> Der Umfang scheint ziemlich atemberaubend \u2013 der Umfang in Kombination mit der Geschwindigkeit des Wandels von allem, was passiert. Wie managen Sie diese beiden Dinge gleichzeitig? <\/p>\nBernard Hampton:<\/strong> Unsere Academy-Pfade konzentrieren sich wirklich auf technische F\u00e4higkeiten, Daten- und KI-Kompetenz, kundenorientierte Exzellenz und F\u00fchrungsf\u00e4higkeiten, die skalieren. Wenn wir also an die sich \u00e4ndernden Priorit\u00e4ten im gesamten Unternehmen f\u00fcr bestimmte Zielgruppen denken, tun wir ein paar Dinge. Erstens haben wir eine interne, traditionelle Lern- und F\u00e4higkeitenorganisation, aber gleichzeitig kombinieren wir diese mit Fachwissen aus dem Gesch\u00e4ftsbereich. In den letzten Jahren sind innerhalb meiner Organisation etwa 750 Personen aus dem Gesch\u00e4ftsbereich in die Academy gewechselt und zu vollwertigen Academy-Teammitgliedern geworden, die diese reale Intelligenz in die Organisation einbringen. <\/p>\nSam Ransbotham:<\/strong> Das klingt gut, und ich mag die Idee, aber es scheint wirklich schwierig zu sein. Ich denke, vor etwa einem Jahr musste jeder [das Gef\u00fchl haben] Prompt Engineering zu lernen. Und dann war RAG [Retrieval-Augmented Generation] das Neueste. Dann hat man das Gef\u00fchl, dass diese Themen so schnell kommen. Und eigentlich k\u00f6nnte ich das heutige Thema ausw\u00e4hlen, 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 Ma\u00df an Agilit\u00e4t reagieren kann? <\/p>\nBernard Hampton:<\/strong> KI hat uns definitiv eine ganze Menge Spielraum und M\u00f6glichkeiten geschaffen. Sie hat die Lernpriorit\u00e4ten in Richtung schnellerer Kompetenz in Kernrollen, besserem kritischem Denken und Entscheidungsfindung, wie Sie sich vorstellen k\u00f6nnen, st\u00e4rkerer Kommunikations- und Beziehungsf\u00e4higkeiten und dann praktischer KI-Kompetenz, die mit der t\u00e4glichen Arbeit verbunden ist, verschoben. <\/p>\nWenn wir KI-basierte Lernmodule verwenden, geht es nicht darum zu sagen: \u201eOh, wir stellen jemandem ein KI-Tool vor, um das Lernen zu unterst\u00fctzen.\u201c Es geht darum, in realen, praktischen Begriffen dar\u00fcber nachzudenken, wem wir letztendlich dienen, was wir erreichen wollen, und dann r\u00fcckw\u00e4rts zu arbeiten und die beste L\u00f6sung zu bestimmen, die es uns in gro\u00dfem Ma\u00dfstab erm\u00f6glicht, 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.<\/p>\n
Sam Ransbotham:<\/strong> Sie haben Dinge wie Kommunikationsf\u00e4higkeiten erw\u00e4hnt, gleichzeitig haben Sie auch KI-technische F\u00e4higkeiten erw\u00e4hnt. Wenn Sie \u00fcber das Spektrum von sehr weichen F\u00e4higkeiten im Vergleich zu den eher technischen F\u00e4higkeiten nachdenken, wo liegen Ihre Herausforderungen? Womit haben Sie mehr Schwierigkeiten? Oder wie unterscheiden sich die Herausforderungen f\u00fcr jede dieser Arten von Lernerfahrungen? <\/p>\nBernard Hampton:<\/strong> 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, \u00fcber das man spricht, w\u00e4hrend die Realit\u00e4t ist, dass es kein Spielzeug ist \u2013 Unternehmen, [die] das wirklich ernst nehmen, werden von oben herab in der F\u00fchrungsebene beginnen und F\u00e4higkeiten in diesem Bereich entwickeln, damit es durch die Organisation flie\u00dft. Diejenigen, die vielleicht nicht so ernst sind, werden es wie ein Spielzeug behandeln, mit dem man eine Weile spielt und dann weglegt. <\/p>\nGleichzeitig spielt im Hintergrund das Konzept, dass wir glauben, dass Menschen immer die F\u00fchrung bei KI \u00fcbernehmen sollten, und unsere F\u00e4higkeit, \u00fcber beide gleichzeitig zu sprechen, zeigt, dass die Bedeutung menschlicher F\u00e4higkeiten weiterhin wirklich wichtig und ein entscheidender Differenzierungsfaktor ist, wenn man anf\u00e4ngt, \u00fcber Dinge wie Empathie, Zuh\u00f6ren, Urteilsverm\u00f6gen und Entscheidungsfindung nachzudenken. [Sie] werden weiterhin unglaublich wichtig, w\u00e4hrend gleichzeitig technische KI-Kompetenz unglaublich wichtig wird. <\/p>\n
Die anderen beiden Dinge, die ich als Hintergrund f\u00fcr beide nennen w\u00fcrde, sind, dass KI weiterhin die Art und Weise, wie wir arbeiten, mit immer schnellerem Tempo ver\u00e4ndern wird, wie wir uns alle vorstellen k\u00f6nnen, wenn wir die Technologie f\u00fcr das annehmen, was sie letztendlich f\u00fcr uns tun kann, w\u00e4hrend wir gleichzeitig weiterhin ber\u00fccksichtigen m\u00fcssen, wie Karrieremobilit\u00e4t aussieht und wo sich die Belegschaft auf ihrem Kompetenzweg befindet.<\/p>\n
Wenn sich die Arbeit ver\u00e4ndert, brauchen Sie m\u00f6glicherweise weniger Leute f\u00fcr bestimmte Aufgaben, aber letztendlich sind wir ein kundenorientiertes Unternehmen. Und wir m\u00f6chten nicht nur mehr Leute, die mit Kunden interagieren, sondern auch dar\u00fcber nachdenken, was mehr Leute den Kunden bringen k\u00f6nnten, wenn sie weniger Zeit mit administrativen oder aufgabenbezogenen Funktionen verbringen w\u00fcrden, um wirklich die Bed\u00fcrfnisse, Ziele und Vorgaben der Kunden zu unterst\u00fctzen und zu verstehen, wo auch immer sie im Spektrum stehen? <\/p>\n
Sam Ransbotham:<\/strong> Ich werde diese Statistik falsch wiedergeben, und Sie k\u00f6nnen mich korrigieren, aber ich glaube, ich habe irgendwo gelesen, dass Sie etwa 40 % Ihrer Stellen intern besetzen. Das erfordert, sch\u00e4tze ich, viel Weiterbildung und Umschulung. Liegt dort die Herausforderung? Oder ist das Ziel, mehr interne oder mehr externe Kr\u00e4fte einzusetzen, oder wie denken Sie \u00fcber diese Mischung? <\/p>\nBernard Hampton:<\/strong> Sie liegen sehr nah dran. Wir haben letztes Jahr 20.000 Leute eingestellt, darunter 2.000 von unseren Campus-Einstellungen f\u00fcr Studenten \u2013 fast 45 % der offenen Stellen wurden letztes Jahr intern besetzt, was weiter unterstreicht, warum Qualifizierung und Weiterbildung in der gesamten Organisation so wichtig sind. <\/p>\nSam Ransbotham:<\/strong> Ich habe irgendwo gelesen, dass Sie \u00fcber den Wunsch sprechen, Talente umzuverteilen, anstatt die Mitarbeiterzahl zu reduzieren. Ich denke, es gibt da drau\u00dfen derzeit eine Schlagzeile. Es scheint, als ob jedes Mal, wenn ich die Nachrichten anschaue, \u201eUnternehmen X hat die Mitarbeiterzahl um Tausende reduziert, alles wegen KI\u201c zu lesen ist. Erstens bin ich ohnehin skeptisch, dass das tats\u00e4chlich an KI liegt. Aber ich denke, Sie haben sich \u00f6ffentlich zu einem anderen Ansatz bekannt, anstatt diese Reduzierung vorzunehmen. Was ist Ihr Gedanke dazu?<\/p>\nBernard Hampton:<\/strong> Unser CEO hat sich sehr klar ge\u00e4u\u00dfert, und es geht wirklich um unsere Kunden, um unsere Teamkollegen und um die Gemeinschaften. Wenn man also an einen Arbeitgeber unserer Gr\u00f6\u00dfe und unseres Umfangs denkt, wird das Wissen der Organisation und unsere Kundenverbindung sehr wichtig. F\u00fcr unsere Teamkollegen haben wir gesagt, dass Sie im Laufe der Zeit vielleicht weniger Leute f\u00fcr bestimmte Funktionen in der Organisation brauchen, aber gleichzeitig gibt es M\u00f6glichkeiten f\u00fcr Reinvestitionen. <\/p>\nUnsere Chance liegt also in der Erkenntnis, dass unsere Mitarbeiter der Organisation einen gro\u00dfen Mehrwert bringen. Sie haben Engagement und ein gewisses Ma\u00df an Loyalit\u00e4t gezeigt, und diejenigen, die weiter lernen wollen oder neugierig und agil sind, denen stellen wir weiterhin Werkzeuge zur Verf\u00fcgung, damit sie im Laufe ihrer Karriere eine Karriere mit so viel Mobilit\u00e4t haben k\u00f6nnen, wie sie m\u00f6chten. Gleichzeitig bringen sie ein Ma\u00df an Fachkenntnis und Erfahrung mit, das f\u00fcr unsere Kunden und die Organisation von Vorteil ist, sei es im Risikobereich oder in einer kundenorientierten Rolle. Wir m\u00f6chten, dass sie weiterhin ihr Bestes geben k\u00f6nnen und Freude daran haben. Und unsere Ergebnisse zum Mitarbeiterengagement best\u00e4tigen das ebenfalls. <\/p>\n
Sam Ransbotham:<\/strong> Sie haben eine riesige Vielfalt an Leuten in Ihrer Organisation, von hochtechnisch bis v\u00f6llig nichttechnisch. Wie finden Sie heraus, wer was wissen muss? Das \u00fcberfordert mich. <\/p>\nBernard Hampton:<\/strong> 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 pers\u00f6nliche Nutzung von Werkzeugen. Es geht um pers\u00f6nliche Produktivit\u00e4t. Also hat heute jeder Zugang zu einer Version von KI, um das, was er heute tut, zu verbessern und \u00fcber Dinge nachzudenken, bei denen er schreiben oder Informationen analysieren, etwas vorbereiten oder aufgabenorientierte oder administrative Funktionen ausf\u00fchren muss. Wir m\u00f6chten, dass sie sich sicher und f\u00e4hig f\u00fchlen, KI auf kreative Weise zu nutzen, um ihre Arbeitslast zu vereinfachen. <\/p>\nNun, auf der einen Seite kann man sicherlich sagen: \u201eOh, ich spare eine Menge Zeit. Ich kann durchatmen und mich zur\u00fccklehnen\u201c, aber die Realit\u00e4t ist, dass das beste Ma\u00df daf\u00fcr ist, was man aus dieser gesteigerten F\u00e4higkeit macht. Und wir denken dar\u00fcber so: Wie messen wir den \u00dcbergang von Menschen, die alles tun, von der eigenen Weiterbildung bis hin zur Nutzung dieser Zeit f\u00fcr wertsch\u00f6pfendere Aktivit\u00e4ten, die dem Kunden zugutekommen, der Produktivit\u00e4t der Organisation oder der Unterst\u00fctzung eines anderen, der sich um einen Kunden k\u00fcmmert?<\/p>\n
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 h\u00e4ufigsten nutzen muss, und wir kuratieren den Einsatz von Agenten, um Informationen zu entschl\u00fcsseln, zusammenzustellen und zu aggregieren, die diese eine Funktion in einer bestimmten Gruppe vereinfachen. <\/p>\n
Und dann gibt es Ebene drei, wo wir an gro\u00dfe Arbeitsabl\u00e4ufe, mehrere Datenquellen und mehrere beteiligte Agenten denken, und das ist in der Regel in gro\u00dfem Ma\u00dfstab und horizontal in der gesamten Organisation. <\/p>\n
Nun, jede dieser Ebenen bringt letztendlich ziemlich gro\u00dfe Gewinne f\u00fcr die Organisation, die ein Bild der Produktivit\u00e4t ergeben. Das erm\u00f6glicht es uns im Laufe der Zeit, wenn diese Produktivit\u00e4t steigt, zu entscheiden, wo es M\u00f6glichkeiten f\u00fcr eine Umsetzung gibt oder wo es M\u00f6glichkeiten 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 gro\u00df angelegte Entlassungen verursachen.<\/p>\n\n<\/aside>\n\n<\/aside>\nSam Ransbotham:<\/strong> Diese Ebenen sind interessant, und ich bin froh, dass Sie die Messung erw\u00e4hnt haben, insbesondere bei der ersten. Ich bin sicher, dass die Bank of America, wie \u00fcberall sonst auch, eine ganze Reihe von KPIs hat, die messen, was passiert, und die Produktivit\u00e4t und Effizienz messen. Wenn ich dar\u00fcber nachdenke, mache ich mir Sorgen, dass die Verbreitung dieser Art von Messungen dazu f\u00fchren 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 \u00fcbergreifend zu sein scheint. Sie hat die Chance, das Gleichgewicht innerhalb von Organisationen zu ver\u00e4ndern. <\/p>\nWie verhindern Sie, dass alles zu einer Ebene-eins-Art wird \u2013 \u201eHey, lasst uns effizienter und produktiver werden\u201c?<\/p>\n
Bernard Hampton:<\/strong> Aus unserer Sicht bedeutet das, dass (1) Sie sie alle gleichzeitig durchf\u00fchren, und (2) auf der anderen Seite ein gro\u00dfer 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 f\u00f6rdern, sondern auch unsere F\u00e4higkeitsbibliothek hilft uns, kontinuierlich M\u00f6glichkeiten f\u00fcr 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 erm\u00f6glicht, besser mit Kunden zu kommunizieren, auslaufen lassen m\u00f6chten. <\/p>\nDer andere Teil davon ist die Messung, wie viel Zeit wir mit hochwertiger Arbeit verbringen. Und das ist nicht unbedingt eine Funktion der reinen Produktivit\u00e4tsmessung. Sie haben ein paar verschiedene Ausl\u00f6ser. Sie haben den einen, der besagt, dass Leute dazu \u00fcbergehen, Dinge selbst zu erledigen. Und der andere ist, dass Sie die Anzahl der Leute, die diese Arbeit erledigen, auf das reduzieren, was f\u00fcr das Volumen dessen, was \u00fcbrig bleibt, angemessen ist. <\/p>\n
Sam Ransbotham:<\/strong> Gibt es Dinge, die Sie auf dem Papier betrachtet haben, die ein guter Ort f\u00fcr den Einsatz von KI sein k\u00f6nnten, 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 k\u00f6nnten wir Werkzeuge einsetzen? <\/p>\nBernard Hampton:<\/strong> Denken Sie dar\u00fcber 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 Urteilsverm\u00f6gen, das einen Menschen im Kreislauf erfordert. <\/p>\nWenn wir \u00fcber 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-gest\u00fctzte Lernerfahrungen wie Simulationen, gef\u00fchrtes \u00dcben. Die Academy nutzt KI-Konversationssimulatoren, um Teamkollegen dabei zu helfen, Soft Skills durch interaktives Rollenspiel und Coaching aufzubauen und zu st\u00e4rken, 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 Karrieremobilit\u00e4t zu unterst\u00fctzen und sicherzustellen, dass die menschliche Aufsicht im Mittelpunkt der Lernerfahrung bleibt. <\/p>\n
Dadurch k\u00f6nnen wir gewisserma\u00dfen sagen: \u201eHey, hier ist, was KI wirklich sehr gut kann.\u201c Wir m\u00f6chten Menschen in eine Situation versetzen, in der sie ihre F\u00e4higkeiten erleben und verbessern. Diejenige, die ich besonders meine, ist eine interaktive Plattform, die es Teamkollegen erm\u00f6glicht, reale Szenarien zu \u00fcben. Das ist eine gro\u00dfartige Nutzung von KI, wenn man dar\u00fcber nachdenkt, wie man jemanden in einer sicheren, simulierten Umgebung in eine Situation eintauchen l\u00e4sst. Letztendlich f\u00f6rdert es Stolz, Kompetenz und Professionalit\u00e4t. <\/p>\n
Sam Ransbotham:<\/strong> Oh, das gef\u00e4llt mir sehr gut. Wir haben vor ein paar Jahren eine Studie durchgef\u00fchrt, bei der wir es als Selbstbestimmung bezeichnet haben. Wenn Sie das Gef\u00fchl hatten, mehr Autorit\u00e4t zu haben, wenn Sie sich selbstbewusster f\u00fchlten, wenn Sie das Gef\u00fchl hatten, bessere Beziehungen zu Menschen zu haben, wenn Sie sich gut f\u00fchlten bei dem, was Sie tun, dann ist die Wahrscheinlichkeit gr\u00f6\u00dfer, dass Sie diese Werkzeuge nutzen, auch wenn Sie denken, dass es Werkzeuge sein k\u00f6nnten, die uns als Menschen \u201eersetzen\u201c, und das ist \u00fcberhaupt nicht die Perspektive. Und ich liebe diesen Simulationsaspekt. <\/p>\nSchauen Sie The Good Place<\/cite>, die Fernsehserie? Ich empfehle sie. Ich finde sie urkomisch. Aber eines der Szenarien in The Good Place<\/cite> ist, dass jemand eine Simulation durchl\u00e4uft, in der er sich von seiner Freundin trennt. Man bekommt nicht viele Chancen, sich von seiner Freundin zu trennen, und man m\u00f6chte es richtig machen. F\u00fcr die Liebenden da drau\u00dfen sage ich, dass er feststellt, dass es keine gute M\u00f6glichkeit gibt; es wird trotzdem schmerzhaft sein. <\/p>\nAber wor\u00fcber Sie da sprechen, ist, dass Leute schwierige Dinge an sicheren Orten \u00fcben, Dinge, die wir nicht oft \u00fcben k\u00f6nnen. Welche Arten von Dingen setzen Sie in dieser interaktiven Simulationsumgebung ein? Ich bin neugierig auf die tats\u00e4chlichen Dinge, die Leute \u00fcben k\u00f6nnen. <\/p>\n
Bernard Hampton:<\/strong> Diese werden haupts\u00e4chlich 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 Urteilsverm\u00f6gen an den Tag legen, die daf\u00fcr sorgen, dass ein Kunde das Gef\u00fchl hat, von jemandem geh\u00f6rt zu werden, der einf\u00fchlsam ist und daran arbeitet, ihm zu helfen, und der letztendlich darauf fokussiert ist, was der Kunde erreichen m\u00f6chte. <\/p>\nEs k\u00f6nnte also alles sein, vom Einl\u00f6sen eines Schecks bis zur Durchf\u00fchrung einer komplexen Transaktion. Wir versetzen Menschen in reale Situationen, in denen sie auf einen Avatar reagieren k\u00f6nnen, der wie ein lebendiger, sprechender, atmender Kunde aussieht. Sie k\u00f6nnen 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 Urteilsverm\u00f6gen einsetzen. Das ist also eines. <\/p>\n
Zweitens, wenn ich an den Menschen an der Spitze denke, ist eine der Schl\u00fcsselfragen hinter der Entwicklung, Schulung und korrekten Nutzung von Technologie in Situationen, in denen Sie, sagen wir, f\u00fcnfmal hintereinander eine risikoreiche Transaktion bearbeiten. Wenn Sie eine Art KI verwenden w\u00fcrden und sie w\u00fcrde \u201eja, ja, ja\u201c sagen. Die Schl\u00fcsselfrage muss sein: \u201eNun, was passiert beim sechsten Mal?\u201c Schaut Sam darauf und sagt: \u201eNun, es hat f\u00fcnfmal hintereinander ja gesagt. Das ist wahrscheinlich dasselbe\u201c? Die F\u00e4higkeit, den Menschen an der Spitze zu erkennen, besteht darin, Szenarien zu nutzen, die Menschen darauf vorbereiten zu sagen: \u201eWas sollte ich als Mensch verwenden?\u201c, um die Richtigkeit der empfohlenen Aktion zu validieren, die in diesem Moment stattfindet. Wir m\u00fcssen diese \u00dcberlegungen also immer im Hinterkopf behalten, um sowohl unsere Kunden als auch die Organisation zu sch\u00fctzen und dem Kunden ein gro\u00dfartiges Erlebnis zu bieten. <\/p>\n
Sam Ransbotham:<\/strong> Sie haben eine riesige Organisation. Sie haben viele Ressourcen und Skaleneffekte, die Sie daf\u00fcr einsetzen k\u00f6nnen. Was ist der Rat an Leute, die diese Ressourcen f\u00fcr die Entwicklung einer solchen Infrastruktur m\u00f6glicherweise nicht haben? Funktionieren einige dieser Dinge auch in kleinen Teilen gut, oder brauchen sie einen gro\u00dfen Ma\u00dfstab, um zu funktionieren? <\/p>\nBernard Hampton:<\/strong> Wissen Sie was? Das tun sie absolut. Tats\u00e4chlich gibt es noch ein paar andere Routinen, die wir haben. Ja, es gibt einige zus\u00e4tzliche Dinge, die wir messen, wie Systeme, die wir f\u00fcr andere auslaufen lassen wollen. Wir messen, wie viele Prompts eine Organisation pro Gesch\u00e4ftsbereich schreibt. Was ist also die Art der KI-Adoptionskultur einer einzelnen Gruppe innerhalb der Organisation? Auf einige dieser Dinge h\u00e4tten die meisten Zugriff, je nachdem, welche KI-Tools sie gew\u00e4hlt haben und wie ihre Infrastruktur aussieht. <\/p>\nAber einige der besten Ratschl\u00e4ge, die wir bekommen, kommen tats\u00e4chlich auf mehreren Ebenen. Wir haben dies k\u00fcrzlich in einer Gruppe auf F\u00fchrungsebene in der gesamten Organisation durchgef\u00fchrt. Wir trafen uns mit verschiedenen Teilen der Organisation au\u00dferhalb unserer eigenen, mit funktions\u00fcbergreifenden Gruppen auf mehreren Ebenen, und f\u00fchrten Hunderte dieser Zuh\u00f6rsitzungen durch, bei denen wir 20, 30 Personen auf einmal zusammenbrachten und begannen, sie nach ihren Gedanken zu KI zu befragen. Was finden sie hilfreich? Wor\u00fcber sind sie noch neugierig? Wo brauchen sie Hilfe? All diese Ideen und R\u00fcckmeldungen generieren alles von Feedback f\u00fcr meine Gruppe, w\u00e4hrend wir Schulungen aufbauen und entwickeln; Feedback f\u00fcr unsere Technologiegruppe und den Rat, w\u00e4hrend wir dar\u00fcber nachdenken, was als N\u00e4chstes kommt; oder die Filterung, welche priorisierten Hauptprojekte und Initiativen das Unternehmen als N\u00e4chstes unterst\u00fctzen sollte, um unsere Teammitglieder zu unterst\u00fctzen? <\/p>\n
Also kann jeder einfach mit Menschen sprechen und ihnen zuh\u00f6ren, wenn man ein Tool einsetzt, und daraus ergibt sich die M\u00f6glichkeit, Priorit\u00e4ten zu setzen, und das ist ein Wert, unabh\u00e4ngig von der Gr\u00f6\u00dfe der Organisation. <\/p>\n
Sam Ransbotham:<\/strong> Ich denke, das ist eine gro\u00dfartige Art, dar\u00fcber nachzudenken. \u2026 Dinge, die nicht viele Ressourcen zur Umsetzung erfordern, scheinen v\u00f6llig im Bereich der meisten Organisationen zu liegen. <\/p>\nBernard Hampton:<\/strong> Ich spreche mit Unternehmen aller Gr\u00f6\u00dfen. Auf dieser Reise war Neugier f\u00fcr mich wichtig. Sie war auch f\u00fcr mein F\u00fchrungsteam wichtig. Wir treffen uns mit einigen der gr\u00f6\u00dften Unternehmen der Welt, aber wir treffen uns auch mit mehreren mittelgro\u00dfen und kleinen Organisationen, weil ich dar\u00fcber nachdenke, wie unsere Kunden m\u00f6glicherweise dar\u00fcber denken und was sie brauchen. Wie denke ich \u00fcber Gruppen, die eine andere Gr\u00f6\u00dfe und einen anderen Ma\u00dfstab haben als andere? Was k\u00f6nnten ihnen entgehen? Was k\u00f6nnten 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 dar\u00fcber nachzudenken, was man zuerst und als N\u00e4chstes tut, damit man nicht nur experimentiert, sondern wirklich bewusst entscheidet, was man \u00fcbernimmt. Was ist der Grund, der den Menschen am Ende das Vertrauen gibt, warum ich als N\u00e4chstes X, Y oder Z erlebe? <\/p>\nSam Ransbotham:<\/strong> Mir gef\u00e4llt, dass Sie Fehltritte erw\u00e4hnt haben. Ich denke, wir z\u00f6gern immer zu sehr, zuzugeben, dass wir jemals etwas falsch gemacht haben. Wissen Sie, die meisten Leute au\u00dfer mir haben in der Vergangenheit Dinge falsch gemacht. Aber die Idee, Feedback zu bekommen, ist wirklich enorm, und Sie haben das im Simulationsteil erw\u00e4hnt. <\/p>\nIch stelle fest, dass Sch\u00fcler Tests nicht so sehr ablehnen, wie man denkt, weil sie die Dinge sehen, die sie nicht gut k\u00f6nnen und wo sie sich verbessern k\u00f6nnen. Wir verbessern uns sehr gerne. Ich denke, das war ein Thema, das in dem, wor\u00fcber Sie sprechen, durchgeklungen ist; lassen Sie die Leute wissen, in welchen Bereichen sie sich verbessern k\u00f6nnen und wie sie sich verbessern k\u00f6nnen, und die Leute m\u00f6gen das im Allgemeinen. <\/p>\n
Ich habe meine Sch\u00fcler erw\u00e4hnt. Sie haben erw\u00e4hnt, dass 40 %, 45 % Ihrer Leute intern sind. Wenn ich richtig rechne, bedeutet das, dass 55 % oder 60 % von extern kommen. Welche Art von Ratschlag k\u00f6nnen Sie Menschen geben, die jetzt in die Arbeitswelt eintreten? Auf welche F\u00e4higkeiten sollten sie ihrer Meinung nach achten, um jetzt ein aktiver Teil der Arbeitswelt zu sein? <\/p>\n
Bernard Hampton:<\/strong> Erstens, ich denke, Sie haben das richtige operative Wort genannt, als Sie F\u00e4higkeiten erw\u00e4hnten, denn eines ist klar geworden: Technische F\u00e4higkeiten oder die Halbwertszeit technischer F\u00e4higkeiten sind wahrscheinlich in meinem Erwachsenenleben k\u00fcrzer geworden als je zuvor, und zu erkennen, wor\u00fcber wir in unserem Unternehmen st\u00e4ndig sprechen, n\u00e4mlich Klarheit, Lernagilit\u00e4t und intellektuelle Neugier. Diese Dinge weiterhin in den Vordergrund zu stellen, ist eine unglaublich wichtige Eigenschaft. <\/p>\nWir sprechen nicht nur hier bei der Bank of America ziemlich oft dar\u00fcber, sondern speziell Neugier h\u00e4lt einen relevant, und das schlie\u00dft neue Technologien ein. Wenn ich heute an KI denke, sollte es keine Angst vor dem Unbekannten sein, sondern die Gelegenheit, etwas zu begr\u00fc\u00dfen, das in der heutigen und morgigen Umgebung genauso wichtig sein wird wie die Nutzung von Telefon oder E-Mail, um Gesch\u00e4fte zu t\u00e4tigen. <\/p>\n
Ich w\u00fcrde jedem, der \u00fcber sein zuk\u00fcnftiges Berufsleben nachdenkt, sagen: Seien Sie bewusst darin, sich selbst herauszufordern. W\u00e4hlen Sie anspruchsvolle Aufgaben, wenn Sie die Gelegenheit dazu haben, das baut eine F\u00e4higkeit auf, die Sie wiederverwenden k\u00f6nnen, und seien Sie dann ein gro\u00dfartiger Teamkollege, indem Sie von anderen lernen und mit ihnen teilen. Zusammenarbeit ist eine so wichtige Eigenschaft in diesem Arbeitsumfeld. Unternehmens\u00fcbergreifend sind die Zeiten des Arbeitens in Silos, insbesondere wenn Sie in einem Kundengesch\u00e4ft arbeiten, Ihr Bedarf an anderen und das Nachdenken \u00fcber die Macht der Organisation mit dem Kunden im Mittelpunkt k\u00f6nnten nicht wichtiger sein. Und dann, abschlie\u00dfend, w\u00fcrde ich sagen, entwickeln Sie weiterhin menschliche F\u00e4higkeiten weiter und erkennen Sie, dass die St\u00e4rke von Ethik, Urteilsverm\u00f6gen und Entscheidungsfindung weiterhin extrem wichtig ist. <\/p>\n
Sam Ransbotham:<\/strong> Mir gef\u00e4llt, dass Sie \u00fcber viele dieser Dinge nachgedacht haben, vielleicht viel tiefer als ich. Eines der Dinge, die wir in der Show manchmal machen, und ich denke, es w\u00fcrde Ihnen Spa\u00df machen, ist, Ihnen einfach eine Reihe von Schnellfeuerfragen zu stellen. <\/p>\nWas, glauben Sie, machen die Leute derzeit falsch bei k\u00fcnstlicher Intelligenz? Sie sehen viele Leute, die diese Technologie lernen \u2013 was machen sie falsch? <\/p>\n
Bernard Hampton:<\/strong> 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 Arbeitspl\u00e4tze verschwinden werden. <\/p>\nSam Ransbotham:<\/strong> Was bewegt sich bei KI schneller oder langsamer, als Sie dachten? <\/p>\nBernard Hampton:<\/strong> Wahrscheinlich bewegt sich die Einf\u00fchrung schneller, und ich denke, das hat vielleicht mehr mit dem Ansatz zu tun, den wir als Organisation gew\u00e4hlt haben. Ich denke, was sich langsamer bewegt \u2013 ich sage langsamer, aber es ist auch in einem angemessenen Tempo \u2013 wir sind eine stark regulierte Branche, also werden wir immer bedacht vorgehen. <\/p>\nEs ist kaum zu glauben, dass wir vor etwas mehr als einem Jahrzehnt noch keine KI-L\u00f6sung f\u00fcr Kunden hatten, aber heute haben wir eine, die Kunden mehr als 169 Millionen Mal pro Quartal nutzen, und das Wachstum setzt sich Quartal f\u00fcr Quartal fort. Also sage ich, einige Dinge bewegen sich langsamer, aber es ist angemessen mit der richtigen Risikoeinstellung gemessen. <\/p>\n
Sam Ransbotham:<\/strong> Wie ziehen Sie pers\u00f6nlich den gr\u00f6\u00dften Nutzen aus einem KI-Tool, einfach in Ihrem t\u00e4glichen Leben? Was bringt Ihnen am meisten? <\/p>\nBernard Hampton:<\/strong> Ich verwende es sicherlich zum Schreiben. Ich verwende es, um Informationen zu analysieren, und verwende KI, um Informationen zu kuratieren. Ich denke immer dar\u00fcber nach, wie wir unsere Schulungsl\u00f6sung auf eine skalierbare Weise integrieren und weiterentwickeln, die ihren Bed\u00fcrfnissen entspricht. Manchmal geht es um individuelle Produktivit\u00e4tstools, und manchmal geht es um einen Anbieter oder ein Tool, das wir m\u00f6glicherweise bauen, das skalierbar ist und das dazu beitr\u00e4gt, dass wir das Kompetenzniveau schneller aufbauen, als wir es auf andere Weise k\u00f6nnten, oder vielleicht anders als das, was wir heute tun. <\/p>\nSam Ransbotham:<\/strong> Kompetenz schneller aufbauen \u2013 das scheint eine gute Art zu sein, dies abzuschlie\u00dfen. Ich denke, das ist der Kern dessen, was Sie zu tun versuchen. Ich denke, es ist eine \u00fcberw\u00e4ltigende Herausforderung in dem Ma\u00dfstab, in dem Sie es versuchen. Danke, dass Sie heute Ihre Gedanken dazu geteilt haben. Danke, dass Sie dabei waren. <\/p>\nBernard Hampton:<\/strong> Gern geschehen. Es war gro\u00dfartig, bei Ihnen zu sein. <\/p>\nSam Ransbotham:<\/strong> Vielen Dank, dass Sie uns f\u00fcr eine weitere Staffel von Ich, ich selbst und AI<\/cite>begleitet haben. Wir hatten einige wirklich interessante Gespr\u00e4che \u00fcber Lernen und KI-Entwicklung, und unsere Diskussionen \u00fcber die Auswirkungen von KI auf die Arbeitswelt f\u00fchlen sich besonders wichtig an. Wir haben mit Taylor Stockton vom US-Arbeitsministerium, Andrew Palmer von Der \u00d6konom<\/cite>und heute mit Bernard gesprochen. Es ist schwer, einen Favoriten auszuw\u00e4hlen! Wir werden diesen Sommer mit Bonusfolgen aus einem eher akademischen Forschungswinkel zur\u00fcck 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<\/cite> so erfolgreich zu machen.<\/p>\n\n<\/aside>\n\n<\/aside>\n\n ICH, MICH UND KI\u00ae<\/sup> ist eine bundesweit eingetragene Marke des Massachusetts Institute of Technology.\n <\/p>\n