scil Innovationskreis «Augmentation & PE»Arbeitsheft zum Webmeeting 20.11.2018

Dr. Christoph Meier

Ablauf (Vorschlag)

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Zeit (ca.) Thema

08.00 Begrüssung & Orientierung

08.20 Ergebnisse der Standortbestimmungen & Schlussfolgerungen

09.00 Pause

09.10 Orientierung: KI-basierte Anwendungen für L&D (evtl. nach Veränderungen)

09.40 Vertiefung: Beispiel Lernressourcen Kuratieren

10.00 Pause

10.10 Veränderungen von Arbeit und Aufgabenprofilen

10.30 Job-Profile: Beispiel & Vorschlag für Arbeitshilfe

11.00 Job-Profil-Analyse bei Partnern: Optionen & Herausforderungen

11.30 Arbeitsorganisation & Ausblick

spätestens 12.00 Ende des Webmeetings

Wer ist dabei?

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ÜbersichtArbeitsprogramm

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KI-basierte «smart machines» in verschiedenen Arbeitsfeldern

Step forward (build) Step up Step in Step aside Step narrowAusweichenSich-Einlassen

Kunden-betreuung

Buchhaltung,Steuerprüfung, etc.

Produktion Nachrichten- /Medienerstellung

Logistik Asset Management,Anlageberatung, etc.

…

Ausgangspunkte klären(Fokussierte Zielgruppen,

Awareness, Verunsicherung, etc.)

Entwicklungunterstützen

Veränderungbeobachten &

Erfolg ausweisen

Entwicklungs-optionenaufzeigen

Personalentwicklung / L&D: Mandat sichern bzw. gewinnen & Herausforderungen bearbeiten

Beschäftigtengruppen ---------- Einzelpersonen

Fahrplan

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Ausgangspunkte klären(Fokussierte Zielgruppen,

Awareness, Verunsicherung, etc.)

Entwicklungunterstützen

Veränderungbeobachten &

Erfolg ausweisen

Entwicklungs-optionenaufzeigen

Personalentwicklung / L&D: Mandat sichern bzw. gewinnen & Herausforderungen bearbeiten

Beschäftigtengruppen ---------- Einzelpersonen

Kick-off

20.09.18

• Wer (PE, MA, VG, etc.) muss was (KI, ML, etc.)wissen?

• Wo stehen PE’ler /Unternehmen?

• Sind die Zielgruppen orientiert / im Bild?

• Gibt es Verunsicherung / Berührungsängste?

• Instrumente für Aufbau «Awareness»

• Survey zu Verunsicherung / Berührungsängsten

Web-meeting 1

• Ergebnisse zur Standort-bestimmung

• Wie können wir Entwicklungs-profile erstellen /aufzeigen?

• Arbeitshilfe zur Profilanalyse:> Konzept> Review

tbd 12.02.19 09.04.19

Workshop 3

• Argumenta-rium für L&D

• Arbeitsbericht

Web-meeting 2Workshop 2Arbeitstreffen

bilateral 1Arbeitstreffen

bilateral 2

• UmsetzungProfilanalyse(je nach Stand:Planung, Umsetzung,Review)

• Wie könnenEntwicklungs-profile effektivunterstütztwerden?

• Arbeitshilfe zuEntwicklungs-profilen &formaten> Konzept> Review

• Arbeit anEntwicklungs-profilen &formaten(je nach Stand:Planung, Umsetzung,Review)

• Ggf. ErgebnisseErfolgs-bestimmung

• Argumenta-rium für L&D

• Integration allerErgebnisse

• Wie könnenwir Erfolg mitAugmentations- /Entwicklungs-strategienbestimmen?

> Überarbeitung> Einsatz

> Überarbeitung> Einsatz

> Überarbeitung> Einsatz

20.11.18 tbd 02.07.19

• Arbeitshilfe zur Erfolgs-bestimmung> Konzept> Review

Werkzeugkoffer

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Ausgangspunkte klären(Fokussierte Zielgruppen,

Awareness, Verunsicherung, etc.)

Entwicklungunterstützen

Veränderungbeobachten &

Erfolg ausweisen

Entwicklungs-optionenaufzeigen

Personalentwicklung / L&D: Mandat sichern bzw. gewinnen & Herausforderungen bearbeiten

Beschäftigtengruppen ---------- Einzelpersonen

• Fragen & Auswertungshilfe zur Standortbestimmung

• Z.B. InfografikWas können intelligente Maschinen gut? Was können Menschen gut? Was sind komplementäre Kompetenzen für eine Arbeitswelt mit intelligenten Maschinen?

• Z.B. Infografik / KurzvideoWelche Entwicklungsoptionen gibt es?

• Z.B. BlueprintWas sind mögliche Gestaltungselemente welcher Entwicklungsoptionen?

• Z.B. Konkretisierungdes Blueprints fürZielgruppe CallCenter

• Z.B. Dos & DONTs für PE

• Z.B. SammlungPerformance-Indikatoren zu Entwicklungs-Strategien

STANDORTBESTIMMUNG

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Augmentation: Zielgruppen, Technologie, Herausforderungen

Partner Fokussierte Ziel- / Beschäftigtengruppe

Neue / KI-basiere Technologie Zentrale Herausforderung

Axa-Winterthur Schaden- / Sachbearbeitung (Schaden, Claims, Operations, Shared Operations, etc.;Fünf «Management spikes» als «Mittelsleute»

ChatbotsEmail-Erkennung

Vorbehalte / Befürchtungen der BeschäftigtenVeränderungsbereitschaft (z.T. lange Betriebszugehörigkeit)

Computacenter Mitarbeitende in den Bereichen Callcenter, Logistik, Services, Vertriebs-Innendienst(«Next Generation Service Desk»)

BotsHololens / AR (Service MA)

Prozessautomatisierung, Existenzängste der MA, Chancen sichtbar machen (höherwertige Aufgaben)

Credit Suisse MA im Bereich PE / Ausbildung;Personalkommission

Viele digitalisierte / Automatisierte Prozesse

Post CH Service Operators & Call Center;Annahme / Sortierung / Zustellung

KI zur Verarbeitung unstrukturierter DatenHololens (AR)

Integrierte Kundenprozesse;«Pöstler» mit digitalen Geräten vertraut machen

SBB MA im Bereich IT / Dateninfrastruktur; MA im Bereich PE (Konzeption, Mediengestalter, Produkt-Mgr.)

Content-Curation Plattform für PE; Kompetenzmanagement & Laufbahnentwicklung;Re-skilling / employability; MA-Wissen sichern;

ZF Friedrichshafen

MA in der Produktion;AssistentInnen / SekretärInnenMA im HR (u.a. Recruiting) / Finance / Controlling

Verschiedene KI-basierte Lösungen in der Produktion und im Einkauf

Produktion neu erfinden;Entwicklungen (KI) für MA noch nicht greifbar;Insellösungen im Bereich IT;

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Standortbestimmung: Zielgruppen & Einsichten

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Partner Fokussierte Ziel- / Beschäftigtengruppe

Befragte Personen / Passung?

Zentrale Einsichten aus der Standortbestimmung

Axa-Winterthur

Schaden- / Sachbearbeitung (Schaden, Claims, Operations, Shared Operations, etc.;«Mgmt.spikes» als «Mittelsleute»

Computa-center

MitarbeitendeCallcenter, Logistik, Services, Vertriebs-Innendienst(«Next Generation Service Desk»)

CreditSuisse

MA im Bereich PE / Ausbildung;Personalkommission

Bereichsleiter L&D

Post CH Service Operators & Call Center;Annahme / Sortierung / Zustellung

Experten; Fokusgruppe; Team Entwicklung; «bewusst keine MAwg. Verunsicherung»

SBB MA IT / Dateninfrastruktur; MA PE (Konzeption, Mediengestalter, Produkt-Mgr.)

Bildungsverantwortliche,HR-BusinessPartner;Produktmanager;Bildungsprojektleiter;B.-Medien & B.-Admin;

ZF Friedrichs-hafen

MA Produktion;AssistentInnen / SekretärInnenMA HR (u.a. Recruiting) / Finance / Controlling

Produktion (Teamleads?)

Verdichtung der Ergebnisse zur Standortbestimmung• Zumeist besteht nur eine eher nur vage Vorstellung dazu, was mit KI und ML gemeint ist.• Im Hinblick auf die Einsatzszenarien für «intelligente» Maschinen gibt es eine grosse Bandbreite, von «ist

für mich neu» bis «im Arbeitsfeld ausprobiert / erlebt / gesehen» (hier v.a. «Übersetzungen» und «Beantworten von Kundenanfragen»).

• Im Hinblick auf den Zeithorizont, zu dem wichtige Veränderungen bei Arbeitsaufgaben erwartet werden, bestehen sehr unterschiedliche Erwartungen. Die Auswertung für SBB zeigt, dass unterschiedliche Berufsrollen diesbezüglich unterschiedliche Erwartungen haben.

• Zu den unangenehmen Aufgaben, die gerne an eine «intelligente» Maschine abgegeben würden, zählen v.a. Termine koordinieren, Berichte erstellen, Buchungen / Registrierungen vornehmen & Daten aufbereiten.

• In der Wahrnehmung der Befragten hat die eigene Organisation eher keine klare Vorstellung dazu, wie «intelligente» Maschinen künftig eingesetzt werden sollen / haben die Verantwortlichen eher keine klare Vorstellung dazu, welche Fähigkeiten Mitarbeitende künftig benötigen bzw. stärken sollten (<-> SBB); etwas besser ist das Ergebnis im Hinblick auf das Gefühl, von Vorgesetzten / Führungskräften zu Veränderungen durch «intelligente» Maschinen gut informiert zu werden.

• Im Hinblick auf die präferierten Augmentationsstrategien zeigt sich folgendes:- «step up & «step in» als Entwicklungsstrategie findet viel Zustimmung;- «step forward», «step aside» und «step narrow» werden häufig nicht als Entwicklungsoptionen gesehen (<-> SBB: «step forward» sowie «step aside» - v.a. bei Bildungsprojektleitenden);

• Im Hinblick auf Kompetenzen, die zu «intelligenten» Maschinen komplementär sind, sieht sich die grosse Mehrheit der Befragten in der Regel als eher gut oder gut aufgestellt.

• Die Einschätzung, dass «intelligente» Maschinen für das eigene Arbeitsfeld mehr Vorteile als Nachteile mit sich bringen, ist weit verbreitet (z.T. dominiert diese sogar – CS; Post-Mail).

• Die Befragten befürchten nicht, durch «intelligente» Maschinen überflüssig gemacht zu werden.

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KI-BASIERTE ANWENDUNGEN FÜR L&D

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L&D: Wo kann KI ins Spiel kommen?

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Bedarfsklärung / Diagnostik

Entwicklungsplanung /Konzeption

Realisierung Durchführung / Begleitung

Transfer- / Leistungs-unterstützung

Evaluation & Qualitätsentwicklung

Gestaltung von (formalen) Lernumgebungen

Unterstützung von (informellen) Lernaktivitäten

Rahmenbedingungen (mit-)gestalten

Coaching, Mentoring, etc. organisieren / durchführen

Networks & Communities moderieren

KI-basierte Analyse von Kommunikationskompetenz(& Coaching-Angebote)

Beispiel ambit.ai –persönlicher Kommunikationscoach1. App installieren2. App auf eigene Stimme trainieren3. App in Besprechungen aktivieren –

zeichnet Kommunikation auf und analysiert z.B. Redeanteile

4. Coaching-Hinweise• Turn-taking• Mirroring• …

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Quellen: http://www.ambit.ai/ ; https://www.youtube.com/watch?time_continue=66&v=Zqsbq7Yjw98

Entwicklungsdialog / -planung

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Geführter Dialog:

• I value…

• I am motivated by…

• My agility factors are…

• My works style is…

• I love doing this at work…

• My suggested roles…

• Parallel roles…

• Stretch roles…

• Gap analysis• Contact others in this role• Related roles• Testimonials

https://www.fuel50.com/platform/pathing/#play-video

Integration fuel50 & edcast

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(1)

(2)

(3)

KI-basierter, personalisierter, trainierbarer Curation Service• Benutzerkonto anlegen• Briefing anlegen (via Thema / Schlagworte ODER via Quellen / URLs)• Fundstücke sichten / verarbeiten• Bot «trainieren» (Fundstücke bewerten)• Fundstücke sichten / verarbeiten• …

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https://anderspink.com/briefing/3908/bots-for-learning

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anderspink.com

KI-basierte Asset-Verarbeitung

Transkription von Audio & Video-Dateien• Anlegen / Pflegen spezifischer Wissensdomänen

durch Ordner mit Inhalte-Dateien• Einlesen von Dateien• Korrektur-Editor• Transkript-Datei• Datei mit Untertiteln• Übertragung von

Untertiteln auf Video

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Bildquelle: http://www.vocasee.com/

Microsoft Azure Cognitive Services

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https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/

KI-basiertes Erstellen von Lernressourcen Beispiel: Quizzes / Lernerfolgskontrollen zu «Cyber-Security»

1. Inhalte (Dokumente)identifizieren / auswählen

2. Dokumente in System einlesen

3. «Wissensraum» errechnen

4. Quizz erzeugen

5. Quizz publizieren

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Volley.comhttps://www.youtube.com/watch?v=XZ6X41YoFUo

Adaptive Lernplattformen

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Lernapps

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Chatbot als Moderationsunterstützung

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Quelle: Satow / SAP (2018): Social bots for corporate learning.Gastbeitrag, scil Modul «Ki-basierte & adaptive Lernumgebungen»

Learning Analytics & Dashboard – Beispiel LISSA

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Vergleicht ähnliche Profile aus der Vergangenheit

Gestützte Planung über zukünftigen

StudienverlaufStudienverlauf im Vergleich zu den Peers

Positioniert Studierende

innerhalb dieser Peergruppe

Tinne De Laet et. al. (2017). ABLE project presentation EFYE 2017. Slideshare. https://de.slideshare.net/TinneDeLaet/able-project-presentation-efye-2017

Wissensmanagement im Unternehmen

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https://starmind.ai/

KI-basierter persönlicher Assistent Szenario 1: onboarding

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https://www.learningpool.com/products/otto-demo-launch/?submissionGuid=a0906eff-7b8c-4781-b3f3-6b5ef376ea66

(…)

KI-basierter persönlicher Assistent Szenario 2: Zugriff auf (Lern-)inhalte on demand

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https://www.learningpool.com/products/otto-demo-launch/?submissionGuid=a0906eff-7b8c-4781-b3f3-6b5ef376ea66

Office Graph für Office 365-Dokumente (MS Delve)

Anzeige von als relevant identifizierten Office 365-Dokumenten (mit Zugangsberechtigung) in OneDrive / SharePoint (eigene Dokumente und Dokumente von KollegInnen)

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https://support.office.com/de-de/article/wie-kann-office-delve-wissen-was-f%C3%BCr-mich-relevant-ist-048d502e-80a7-4f77-ac5c-f9d81733c385?ui=de-DE&rs=de-DE&ad=DE

Bots zur Abwicklung von Terminvereinbarungen

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https://x.ai/

Voice bots zur Abwicklung einfacher, sprachbasierter Interaktionen

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http://blog.giantotter.com/google-duplex-for-any-company

AUGMENTATION: LERNINHALTE KURATIEREN

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«Augmentation»: Entwicklungsoptionen

Step forward(Build the steps)

Step up Step in Step aside Step narrow

• An der (Weiter-)Entwicklung digitaler / KI-basierter Systeme mitarbeiten.

• Arbeits-ergebnisse digitaler / KI-basierter Systeme bewerten.

• (Mit-) Entscheiden, wo welche Systeme wie eingesetzt werden.

• Digitale / KI-basierte Systeme kennen (Stärken, Schwächen, Optimierungs-möglichkeiten).

• Digitale Systeme einsetzen / produktiv nutzen.

• Auf Aufgaben fokussieren, die Menschen besser bearbeiten als digitale Systeme.

• Nischen suchen, die (vorerst) nicht von digitalen Systemen besetzt werden.

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Nach: Davenport / Kirby (2016): Only humans need apply. Winners and losers in the age of smart machines. First edition. New York, NY: Harper Business.

Sich einlassen Ausweichen

Lerninhalte Kuratieren als Aufgabe für L&D Professionals

• Vergleichsweise neue Rolle / neues Profil

• Sehr viele offene, z.T. freie Ressourcen im WWW• Bildungsserver• Blogosphäre• Offene Inhalte-Bibliotheken (MOOC-Plattformen, etc.)• Lizensierte Inhalte-Bibliotheken (Linda.com, lecturio.de, etc.)

• «Curate» als Option neben «make or buy»

• Nutzenaspekte• Arbeitskapazität für andere Aufgaben freisetzen (<-> Ressourcen selbst erstellen / erarbeiten)• Inspiration (Was gibt es? Was machen andere?)• Unterstützung von Lern- / Entwicklungsaktivitäten (Materialien für Kurse / WS / etc.)

• Ablauf / Aufgaben

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1) Zielgruppe definieren 4) Inhalte sichten, bewerten, einordnen, kommentieren2) Wissensstand klären 5) Inhalte strukturiert verfügbar machen3) Relevante Inhalte identifizieren

KI-basierte Werkzeuge für das Kuratieren von Lernressourcen: Beispiele

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https://anderspink.com/

https://learn.filtered.com/magpie

https://www.edcast.com/

Entwicklungsoptionen: Beispiel «Content Curation»

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Step forward (build) Step up Step in Step aside Step narrowAusweichenSich-Einlassen

• Mitarbeit an Verbesserung / Weiterentwicklung der eingesetzten Curation-Plattform• Gestaltung

Benutzer-oberfläche

• Integration in Systemlandschaft

• Verbesserung der Algorithmen

• …

• Mitwirken an Evaluation von Plattformen / Lösungen für Content Curation;

• (Mit-)Entscheiden, für welche Curation-Aufgaben die technische Lösung eingesetzt werden soll (und wie) und für welche nicht;

• Ergebnisse technisch unterstützter Content Curation bewerten;

• Prozessanpassungen managen;

• …

• Nutzen der bereitgestellten Curation-Plattform, um bessere Ergebnisse zu erzielen;

• (Ggf.) systematisches Trainieren der Algorithmen (Bewertung der Fundstücke, etc.);

• …

• Identifikation von Quellen / Ressourcen / Beständen, die noch nicht von der Curation-Plattform gesichtet werden bzw. künftig gesichtet werden sollten;

• Beratung der Nutzer im Umgang mit der Curation-Plattform

• Identifikation von möglichen Verbesserungen im Prozess der Nutzung der Curation-Plattform

• …

• Bearbeitung von Curation-Aufgaben, die nicht über die Curation-Plattform abgewickelt werden (z.B. Sichten von Inhalte-Typen, die von der Plattform nicht erfasst werden - Spezial-Anbieter- analoge Materialien- etc.)

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VERÄNDERUNG VON ARBEIT & AUFGABENPROFILEN

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Automatisierung / Substitution ganzer Arbeitsstellen?

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2014

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Source % jobs at risk of automation

Frey / Osborne 2013 47%

OECD 2016 / 2018 9% / 10-14%

McKinsey 2017 <5% (fully); >60% partially

Quelle: crfresearch «The future of work», 2018, S. 11-12

Veränderung von Stellenprofilen

• “A third of skills will probably be replaced by automation but that doesn’t mean a third of jobs will go. The change will be in the make-up of jobs and the pace at which people have to learn new skills.”

• “While the highly skilled may greet the prospect of removing the routine aspects of their jobs with enthusiasm, others may not be so keen. If most of your job is made up of routine tasks, the idea loses much of its appeal.”

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Quelle: crfresearch «The future of work», 2018, S. 11-12

Polarisierung von Stellenprofilen

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Quelle: OECD nach crfresearch «The future of work», 2018, S. 16

Substitution / Augmentation auf Ebene Aufgabentypen?

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Bildquelle: WEF: Future of Jobs Report 2018, S. 11

Substitution / Augmentation auf Ebene Aktivitäten?

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https://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/four-fundamentals-of-workplace-automation

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Aufgabentypen und Potenzial für Automatisierung

McKinsey Global Institute:WorkforceSkills Model (2018)

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Quelle: McKinsey Global Institute (2018): Skill shift. Automation and the future of the workforce. McKinsey&Company. mckinsey.com, S. 5-6.Online verfügbar unterhttps://www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-work/skill-shift-automation-and-the-future-of-the-workforce

McKinsey Global Institute : Veränderungen beim Umfang Arbeitszeit pro Kompetenzbereichbis 2030

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Quelle: McKinsey Global Institute (2018): Skill shift. Automation and the future of the workforce. McKinsey&Company. mckinsey.com, S. 5-6.Online verfügbar unterhttps://www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-work/skill-shift-automation-and-the-future-of-the-workforce

Potenzial für Automatisierung von Arbeitstätigkeiten

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https://public.tableau.com/profile/mckinsey.analytics#!/vizhome/AutomationBySector/WhereMachinesCanReplaceHumans

ANALYSE VON JOB- / STELLENPROFILEN

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Vorschlag für Analyseraster zu Job-Profilen

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In Anlehnung an McKinsey Global Institute: https://public.tableau.com/profile/mckinsey.analytics#!/vizhome/AutomationBySector/WhereMachinesCanReplaceHumans

Nr. Aktivitätstyp Aktivität % Profil Potenzial Automatisierung Potenzial Augmentation Potenzial Entw. kompl. Komp.

Sich wiederholende, gleichförmige physische Handlungen

Wenig vorhersehbare physische Handlungen

Daten sammeln

Daten verarbeiten

Mit Kunden / Partnern etc. interagieren

Expertenwissen anwenden

Mitarbeitende führen

Arbeiten koordinieren

Aktivitätstyp Aktivität % Profil Potenzial Automatisierung

Potenzial Augmentation

PotenzialEntwicklung kompl.

Kompetenzen

Beispiel

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Review Vorschlag Arbeitshilfe Job-Profil

• Informationen• Werden die erforderlichen Informationen erfasst?

• Braucht es – z.B. zur Abgrenzung – Spalten zu «Automatisierung»?• Müssen weitere Informationen erfasst werden?

• Struktur / Layout• So wie vorgeschlagen verwendbar?• Anpassungen erforderlich?

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Einsatz der Arbeitshilfe bei den Partnern

• Zielgruppe geklärt?• Wer kann zum Job-Profil Auskunft geben?

• …

• Wie viele Gespräche / Interviews sind erforderlich?• Prüfung / Validierung• …

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ARBEITSORGANISATION / AUSBLICK

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Nächste Schritte

• Vereinbarung von Terminen für bilaterale Arbeitstreffen• Zeitraum Dezember / Januar• im Anschluss an dieses Webmeeting

• Review Entwurf Arbeitshilfe Job-Profil• Vorklärungen / Planung Profilanalyse• Erste Gespräche zur Profilanalyse• Bilaterale Arbeitstreffen mit scil• Fortführung Arbeiten Profilanalyse• Übermittlung zentraler Ergebnisse an scil• Verdichtung / Entwicklung Arbeitshilfe Folgeschritte durch scil

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2. Arbeitstreffen: 12.02.2019 bei AXA in Winterthur

• Beginn / Ende• 9-17 Uhr / 10-17 Uhr?

• Themen• Ergebnisse zu den Profilanalysen bei den Partnern• Entwicklungsprofile

• Diskussion Entwurf zu Konzept / Modell• Arbeitshilfe(n) & Diskussion dazu

• Gastbeiträge• Vorschläge?

• Kurzberichte von Partnern zum Einsatz von KI-basierten Werkzeugen im Bereich PE / L&D

• AXA: Virtual Career Assistant• …

• Informationen folgen• Anfahrt• Übernachtungsmöglichkeiten

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DIVERSES

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ÜBER SCIL

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Was ist scil? Was machen wir?

• Strategie & Portfolio• Lernkultur & Veränderung• Lerndesign• Entwicklung Learning Professionals• Qualitätsentwicklung & Wertbeitrag

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Digitale Transformationvon Weiterbildung &Personalentwicklung

scil academy – scil consulting – scil research

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CAS / DAS «Bildungsmanagement»

• Strategie• Change• Marketing• Wertbeitrag• Entwicklungs-

orientierteFührung

• … CAS «Digitale Bildung»

TrendstudieBildungsmanagement& Arbeitsberichte

Innovationskreise

• Wertbeitrag• Lernkultur• Führungs-

kräfte-entwicklung

• DigitaleTransformation

• …

Inhouse-Projekte

• DigitaleKompetenzen

• Design Thinking• E-Assessment• Video Learning• Analytics• Gamification• …

→ www.scil.ch→ www.scil-aktuell.ch

• Benchmarking Digitale Transformation

• «Digitale» Kompetenzen• KPI für

informelles Lernen• Strategie

«Digitale Akademie»• Entwicklungsprojekte

«L&D goes digital»• Konzeption

Bildungscontrolling• ROI für Performance Support• …

Kontakt

Dr. Christoph MeierGeschäftsführungTel.: +41 71 224 75 95Mail: christoph.meier@unisg.chLinkedin: www.linkedin.com/in/christoph-meier-scil

swiss competence centre for innovations in learning (scil)Institut für Wirtschaftspädagogik (IWP-HSG)Universität St.GallenGuisanstrasse 1aCH-9010 St.Gallen

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