{"id":103551,"date":"2024-02-21T13:43:28","date_gmt":"2024-02-21T12:43:28","guid":{"rendered":"https:\/\/attensi.com\/?post_type=learn&#038;p=103551"},"modified":"2024-03-25T13:44:00","modified_gmt":"2024-03-25T12:44:00","slug":"herausforderungen-und-chancen-metriken-mit-ki-in-ld-neu-definieren","status":"publish","type":"learn","link":"https:\/\/attensi.com\/de\/ressourcen\/insights\/herausforderungen-und-chancen-metriken-mit-ki-in-ld-neu-definieren\/","title":{"rendered":"Herausforderungen und Chancen: Metriken mit KI in L&amp;D neu definieren"},"content":{"rendered":"\n\n<section class=\"pb-hero  left-right bg-storm \" >\n\n  \n    <div class=\"block-inner\">\n      <div class=\"bg-grid grid cg-0 rg-0 full\">\n\n        \n        <div class=\"content-col\">\n          <div class=\"padding-el grid rg-50 rg-m-40 rg-s-30\">\n\n                          <div class=\"breadcrumbs\">\n                <div class=\"grid side-padding\">\n                  <div>\n                    <span 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wir die grundlegende Art und Weise, in der KI-gest\u00fctzte Analysen die Interpretation und Nutzung von Daten in L&#038;D ver\u00e4ndern, gehen auf die Herausforderungen und Grenzen traditioneller Methoden ein und heben die entscheidende Rolle hervor, die KI im Jahr 2024 spielen wird.<\/p>\n                    \n                  \n                <\/div>\n\n\n                                  <div class=\"inner-buttons-col\">\n                    <ul class=\"buttons\">\n                      \n                                                  <li><a class=\"btn arr\" href=\"https:\/\/attensi.com\/de\/demo-buchen\/\" target=\"_self\">Termin buchen<\/a> <\/li>\n                        \n                                          <\/ul>\n                  <\/div>\n                \n              <\/div>\n\n              <div class=\"img-col mt-featured\">\n\n                \n                                      <div class=\"img-wrapper\">\n                      <img loading=\"lazy\" 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fade-me\">\n\n                            <div class=\"the-content\">\n                    <p>KI ist im Bereich des Lernens und der Entwicklung (L&amp;D) keine Zukunftsvision mehr. Sie ist schon da. 58% der HR-Teams<sup>1<\/sup>\u00a0 berichten von einer Umsatzsteigerung durch den Einsatz von KI.<\/p>\n<p>Im Zuge der technologischen Entwicklung im Bereich L&amp;D wird die KI-gest\u00fctzte Datenanalyse zu einem wichtigen Motor f\u00fcr moderne L&amp;D-Initiativen. Analytik ist heute nicht mehr nur ein Mittel, um die Auswirkungen des Lernens im Unternehmen zu messen (wobei KI auch die Lernanalyse ver\u00e4ndert), sondern eine Grundlage f\u00fcr datengesteuerte Lernpfade.<\/p>\n<p>Sehen wir uns an, wie KI-gest\u00fctzte Analysen die Art und Weise ver\u00e4ndern, wie wir Daten interpretieren und nutzen, und warum dies im Jahr 2024 von entscheidender Bedeutung ist.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>Herausforderungen und Grenzen traditioneller Methoden zur Messung der Lerneffektivit\u00e4t<\/h2>\n<p>Traditionelle L&amp;D-Analysemethoden halten nicht mit den sich \u00e4ndernden Bed\u00fcrfnissen und Zielen moderner Organisationen Schritt, was dazu f\u00fchrt, dass wir unsere Strategien zur Messung der Lernwirkung neu definieren m\u00fcssen.<\/p>\n<h3>Die Metriken passen nicht zu den modernen L&amp;D-Zielen<\/h3>\n<p>Heutige L&amp;D-Profis verwenden nach wie vor eitle Metriken, um die Wirkung von Mitarbeiterschulungen zu messen. Zu den wichtigsten Indikatoren<sup>2<\/sup> f\u00fcr die Bewertung des L&amp;D-Erfolgs geh\u00f6ren die Mitarbeiterzufriedenheit, die Anzahl der an der Schulung beteiligten Mitarbeitenden, die Bewertungsergebnisse nach der Schulung und die Anzahl der abgeschlossenen Lehrveranstaltungen.<\/p>\n<p>Das Problem ist, dass Learning Analytics zwar dabei helfen k\u00f6nnen, das Engagement der Angestellten in Lernprogrammen zu erfassen, aber sie spiegeln nicht den Beitrag von L&amp;D zu Ihrer Unternehmensleistung wider.<\/p>\n<p>95% der L&amp;D-F\u00fchrungskr\u00e4fte<sup>3<\/sup> haben Schwierigkeiten, die Auswirkungen von Mitarbeiterschulungen zu messen, und m\u00f6chten die Korrelation zwischen der Verbesserung der Mitarbeitenden und der Unternehmensleistung nachvollziehen k\u00f6nnen. Angesichts der Tatsache, dass herk\u00f6mmliche Datenanalysemethoden nicht dazu beitragen, diese L\u00fccke zu schlie\u00dfen, hat KI-gest\u00fctzte Analytik das Potenzial, unseren Ansatz zur Messung der L&amp;D-Wirkung zu verbessern.<\/p>\n<blockquote><p>&#8222;Ich glaube, das wichtigere Problem ist, wie L&amp;D das Potenzial der KI in erster Linie als einen Mechanismus zur Produktion formaler Lerninhalte zu betrachten scheint.<\/p>\n<p>L&amp;D w\u00e4re mit KI besser bedient, wenn wir sie einsetzen w\u00fcrden, um Lernen und Arbeiten zusammenzubringen, und wenn wir die Gesch\u00e4ftsanalyse als Treiber nutzen w\u00fcrden &#8211; nicht die Lernanalytik.<\/p>\n<p>Das enorme Potenzial der KI f\u00fcr die Leistungsunterst\u00fctzung ist enorm und erm\u00f6glicht es, das Lernen und die kontinuierliche Verbesserung in den Arbeitsablauf einzubinden (mit einem Leistungs- statt einem Lerndenken). Es wird weitaus gr\u00f6\u00dfer sein, als es einfach nur als Inhalts-\/Analysemaschine in einem inhaltszentrierten L&amp;D-Modell des 20. Jahrhunderts zu nutzen.&#8220;<\/p>\n<p><cite><strong>Charles Jennings<\/strong><\/cite><\/p>\n<p><cite>Managing Director | Duntroon Consultants<\/cite><\/p><\/blockquote>\n<h3>Zu viele Daten, zu wenig Ressourcen<\/h3>\n<p>Jeden Tag sammeln wir eine Vielzahl von Informationen aus HR-Systemen, Mitarbeiterumfragen und Berichten von Lernmanagementsystemen (LMS). Mit all diesen Daten k\u00f6nnen wir jedoch nur wenig anfangen. Also lassen wir sie verstauben, w\u00e4hrend wir uns auf unbedeutende Metriken konzentrieren <em>(weil sie leicht zu interpretieren sind).<\/em><\/p>\n<p>Eine der g\u00e4ngigsten Methoden zur Interpretation gro\u00dfer Datenmengen ist die Erstellung von Dashboards, die etwas \u00fcber die L&amp;D-Leistung aussagen sollen. Viele vers\u00e4umen es jedoch, die Datenanalyse in eine Geschichte zu verwandeln, die die Beteiligten zum Handeln anregt.<\/p>\n<blockquote><p>\u201cDaten- und Analyseteams haben schon immer Dashboards und Visualisierungen erstellt, aber viele sind nicht damit vertraut, diese Ergebnisse in eine Erz\u00e4hlung zu verwandeln.&#8220;<\/p>\n<p><cite><strong>James Richardson<\/strong><\/cite><\/p>\n<p><cite><span style=\"font-weight: 400;\">Senior Director Analyst | Gartner<sup>4<\/sup><\/span><\/cite><\/p><\/blockquote>\n<h3>Verf\u00fcgbare Daten \u2260 aussagekr\u00e4ftige Daten<\/h3>\n<p>Was hindert uns daran, die Daten zu sammeln, die die tats\u00e4chlichen Ergebnisse der durchgef\u00fchrten Schulungen widerspiegeln? Es ist nicht so, dass L&amp;D-Teams absichtlich die falschen Messgr\u00f6\u00dfen ausw\u00e4hlen. Es ist die Zug\u00e4nglichkeit der Daten, die uns zu schlechten Entscheidungen verleitet.<\/p>\n<blockquote><p>\u201c[&#8230;] wenn wir uns auf Daten verlassen, die leicht zu erheben sind, anstatt auf Daten, die sinnvoll zu erheben sind, steuern wir auf Schwierigkeiten zu.<\/p>\n<p>Als MBA-Student lernte ich das klassische Verk\u00e4uferproblem kennen, bei dem wir Daten \u00fcber die H\u00f6he der Einnahmen eines Verk\u00e4ufers sammeln und dabei vergessen, die H\u00f6he des Gewinns zu messen, den der Verk\u00e4ufer erzielt. Indem wir das eine messen und das andere nicht, belohnen wir den Umsatz, w\u00e4hrend wir auf den Gewinn hoffen. W\u00e4re es unh\u00f6flich von mir, darauf hinzuweisen, dass Ihre Verg\u00fctung wahrscheinlich an einige Dinge gebunden ist, die leichter zu messen sind (wie der aktuelle Gewinn oder der Aktienkurs), anstatt an andere Dinge, die wichtig zu messen sind (wie die St\u00e4rke und Innovation Ihres F&amp;E-Teams)?\u201d<\/p>\n<p><cite><strong>Will Thalheimer<\/strong><\/cite><\/p>\n<p><cite>Consultant, Speaker, and Researcher | Work-Learning Research<sup>5<\/sup><\/cite><\/p><\/blockquote>\n<h2>KI ver\u00e4ndert die Art und Weise, wie wir ausbilden und evaluieren<\/h2>\n<p>Da herk\u00f6mmliche L\u00f6sungen nicht in der Lage sind, die wichtigsten L&amp;D-Herausforderungen zu l\u00f6sen, bringt KI neue M\u00f6glichkeiten der Datenanalyse mit sich <em>(sehr zeitgem\u00e4\u00df)<\/em>.<\/p>\n<p>Anstatt das Engagement der Lernenden zu messen, erm\u00f6glicht die KI-gest\u00fctzte Analyse den Zugang zu komplexen Datens\u00e4tzen, Big Data und maschinellen Lernalgorithmen. Mit diesen Hilfsmitteln k\u00f6nnen wir die manuelle Arbeit minimieren, aussagekr\u00e4ftige Einblicke in die Effektivit\u00e4t unserer Schulungsma\u00dfnahmen gewinnen und die Personalisierung von L&amp;D-Programmen verbessern.<\/p>\n<h2>Use Cases von KI im Bereich Lernen und Entwicklung im Jahr 2024<\/h2>\n<p>KI-gest\u00fctzte Analysen werden das Lernen und die Entwicklung im Jahr 2024 ver\u00e4ndern, und L&amp;D-Fachleute werden damit besch\u00e4ftigt sein, diese sieben Anwendungen von KI in der betrieblichen Weiterbildung zu implementieren. Und so geht&#8217;s.<\/p>\n<h3>1. Erstellung von Schulungsinhalten<\/h3>\n<p>Weniger als ein Jahr nach dem Deb\u00fct der generativen KI-Technologie gibt ein Drittel<sup>6<\/sup> der Unternehmen an, dass mindestens eine ihrer Gesch\u00e4ftsfunktionen regelm\u00e4\u00dfig generative KI einsetzt.<\/p>\n<p>Generative KI-Tools k\u00f6nnen gro\u00dfe Datenmengen analysieren, um in k\u00fcrzester Zeit Schulungsmaterialien zu erstellen. Von der Umwandlung von PDFs in ansprechende Inhalte \u00fcber die \u00dcbersetzung von Trainingsprogrammen in mehrere Sprachen bis hin zur KI-Voicing von geschriebenem Text &#8211; all diese Aufgaben werden bereits von KI in Attensi-Produkten \u00fcbernommen.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-91323 size-full\" src=\"https:\/\/attensi.com\/wp-content\/uploads\/Product-image-Equinti-PROCESS-3-scaled.jpg\" alt=\"\" width=\"2548\" height=\"1433\" srcset=\"https:\/\/attensi.com\/wp-content\/uploads\/Product-image-Equinti-PROCESS-3-scaled.jpg 2548w, https:\/\/attensi.com\/wp-content\/uploads\/Product-image-Equinti-PROCESS-3-568x320.jpg 568w, https:\/\/attensi.com\/wp-content\/uploads\/Product-image-Equinti-PROCESS-3-1160x653.jpg 1160w, https:\/\/attensi.com\/wp-content\/uploads\/Product-image-Equinti-PROCESS-3-1536x864.jpg 1536w, https:\/\/attensi.com\/wp-content\/uploads\/Product-image-Equinti-PROCESS-3-747x420.jpg 747w, https:\/\/attensi.com\/wp-content\/uploads\/Product-image-Equinti-PROCESS-3-720x405.jpg 720w, https:\/\/attensi.com\/wp-content\/uploads\/Product-image-Equinti-PROCESS-3-768x432.jpg 768w, https:\/\/attensi.com\/wp-content\/uploads\/Product-image-Equinti-PROCESS-3-1280x720.jpg 1280w, https:\/\/attensi.com\/wp-content\/uploads\/Product-image-Equinti-PROCESS-3-2048x1152.jpg 2048w, https:\/\/attensi.com\/wp-content\/uploads\/Product-image-Equinti-PROCESS-3-150x84.jpg 150w, https:\/\/attensi.com\/wp-content\/uploads\/Product-image-Equinti-PROCESS-3-716x403.jpg 716w, https:\/\/attensi.com\/wp-content\/uploads\/Product-image-Equinti-PROCESS-3-623x350.jpg 623w, https:\/\/attensi.com\/wp-content\/uploads\/Product-image-Equinti-PROCESS-3-134x75.jpg 134w\" sizes=\"auto, (max-width: 2548px) 100vw, 2548px\" \/><\/p>\n<p><strong>Mit Hilfe der <a href=\"https:\/\/attensi.com\/de\/loesungen\/attensi-process\/\">PROCESS-L\u00f6sung<\/a> von Attensi hat Equiniti 15 spielbare Trainingsmodule erstellt und einen dreifachen Return on Investment in Form von k\u00fcrzeren Trainingszeiten und geringerer Mitarbeiterfluktuation erzielt. Erfahren Sie mehr in der <a href=\"https:\/\/attensi.com\/de\/erfolgsgeschichten\/professional-financial-services\/eqs-callcentern-bringt-spielbasiertes-training-eine-signifikante-rendite\/\">Fallstudie<\/a>.<\/strong><\/p>\n<h3>2. Gen AI-basierte Informationssuche<\/h3>\n<p>47% der digitalen Mitarbeitenden<sup>7<\/sup> haben Schwierigkeiten, die Informationen zu finden, die sie f\u00fcr die erfolgreiche Ausf\u00fchrung ihrer Aufgaben ben\u00f6tigen. Bei der F\u00fclle an Informationen und Anwendungen, die am Arbeitsplatz genutzt werden, verschwenden Mitarbeitende Stunden mit der Suche nach den ben\u00f6tigten Daten. Die KI-gest\u00fctzte Suche wird hier Abhilfe schaffen.<\/p>\n<p>McKinsey hat k\u00fcrzlich &#8222;Lili\u201d<sup>8<\/sup> auf den Markt gebracht, eine eigene generative KI-L\u00f6sung, die aus dem umfangreichen Wissen des Unternehmens die notwendigen Informationen heraussucht und die Recherche beschleunigt. Wenn ein Nutzer eine Frage eingibt, durchsucht Lili die gesamte Wissensdatenbank von McKinsey und identifiziert f\u00fcnf bis sieben Inhalte. Sie liefert dann die wichtigsten Punkte, einschlie\u00dflich Links und sogar Experten in den entsprechenden Feldern in der resultierenden Datei &#8211; so muss man nicht mehr Tausende von Dokumenten manuell durchgehen.<\/p>\n<p><em>Und ja, Sie k\u00f6nnen in Attensi auch auf KI-generierte Antworten zugreifen.<\/em><\/p>\n<h3>3. KI-gest\u00fctzte Bewertung von Qualifikationsl\u00fccken<\/h3>\n<p>Obwohl wir schon seit geraumer Zeit HR-Technologien f\u00fcr die Analyse von Qualifikationsdefiziten einsetzen, ist dies immer noch mit viel manuellem Aufwand verbunden. KI-Analysen helfen dabei, manuelle Skill-Mapping-Aufgaben zu automatisieren und diese L\u00fccken effektiver zu schlie\u00dfen.<\/p>\n<p>Durch die Analyse gro\u00dfer Datenmengen aus verschiedenen Quellen gew\u00e4hrleistet KI eine umfassende Analyse der Kompetenzen in verschiedenen Rollen und Funktionen, so dass die L&amp;D-Spezialisten nicht nur auf Kompetenzl\u00fccken eingehen, sondern diese auch vorhersehen k\u00f6nnen.<\/p>\n<h3>4. Datenauswertung<\/h3>\n<p>Mit dem Aufkommen der generativen KI erhalten L&amp;D-Experten Zugang zu verwertbaren Erkenntnissen, ohne sich durch Diagramme, Tortendiagramme und Streudiagramme w\u00fchlen zu m\u00fcssen. Dank ihrer F\u00e4higkeit, Daten in reichhaltige und hilfreiche Erz\u00e4hlungen umzuwandeln, k\u00f6nnen wir mit KI endlich gro\u00dfe Datens\u00e4tze in umsetzbare Pl\u00e4ne verwandeln.<\/p>\n<h3>5. Interne Mobilit\u00e4t und Mitarbeiterentwicklung<\/h3>\n<p>Moderne KI-L\u00f6sungen sind in der Lage, Ressourcen und Lernpfade so zuzuschneiden, dass die berufliche Entwicklung der Mitarbeiter gef\u00f6rdert und die interne Mobilit\u00e4t unterst\u00fctzt wird. Anhand historischer Daten kann KI potenzielle Karrierewege auf der Grundlage der Leistung und der W\u00fcnsche eines Angestellten vorhersagen. KI-Algorithmen k\u00f6nnen auch Stellenanforderungen analysieren und sie mit Mitarbeiterprofilen abgleichen, um Personen mit den erforderlichen F\u00e4higkeiten geeignete interne Stellenangebote vorzuschlagen.<\/p>\n<p>Um seinen Mitarbeitenden Wachstumschancen zu bieten, hat Spotify beispielsweise den internen Talentmarktplatz Echo ins Leben gerufen<sup>9<\/sup>. Die KI-gest\u00fctzte Technologie hilft den Mitarbeitenden, ihre F\u00e4higkeiten w\u00e4hrend ihrer Zeit bei Spotify weiterzuentwickeln, ihr Karriereportfolio aufzubauen und \u00fcber den Marktplatz Aufstiegsm\u00f6glichkeiten zu finden.<\/p>\n<h3>6. Feedback-Analyse<\/h3>\n<p>Die Zufriedenheit der Lernenden l\u00e4sst kaum R\u00fcckschl\u00fcsse auf die Effektivit\u00e4t der Mitarbeiterschulung zu. Anstatt sich nur auf subjektive Eindr\u00fccke zu verlassen, k\u00f6nnen KI-gesteuerte Feedback-Analysen die qualitativen Aspekte des Feedbacks der Lernenden genauer untersuchen.<\/p>\n<p>Algorithmen zur Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) k\u00f6nnen die Antworten der Lernenden automatisch analysieren und dabei nicht nur herausfinden, was den Lernenden gefiel oder nicht gefiel, sondern auch, warum bestimmte Aspekte positiv aufgenommen wurden oder Herausforderungen darstellten.<\/p>\n<h3>7. Personalisierung von Lernerfahrungen<\/h3>\n<p>Da herk\u00f6mmliche, einheitliche Schulungsmethoden den individuellen Bed\u00fcrfnissen der Lernenden nicht gerecht werden, kommt die KI zur Rettung.<\/p>\n<p>Die besondere F\u00e4higkeit der KI, sich m\u00fchelos an die spezifischen Bed\u00fcrfnisse jedes Lernenden anzupassen, hilft dabei, personalisierte Lernpfade zu erstellen, die sicherstellen, dass jeder Mitarbeitende sein eigenes Potenzial und seine Interessen erf\u00fcllt. KI-gesteuerte Personalisierung bef\u00e4higt die Lernenden, ihre Fort- und Weiterbildung selbst in die Hand zu nehmen und ihre eigenen Wege des lebenslangen Lernens zu erkunden.<\/p>\n<p>Zu den g\u00e4ngigsten Beispielen f\u00fcr KI-gesteuerte Lernerfahrungen in der Praxis geh\u00f6ren Microlearning, AR- und VR-Simulationen, Mini-Spiele und KI-gesteuerte Pers\u00f6nlichkeiten.<\/p>\n<p>Die immersiven Lernszenarien von Attensi ermutigen die Mitarbeitenden, durch realistische und wirkungsvolle Schulungen, die auf ihre Bed\u00fcrfnisse zugeschnitten sind, durch Handeln zu lernen. <a href=\"https:\/\/attensi.com\/de\/attensi-ai\/\">Durch den Einsatz von KI schaffen wir personalisierte Lernpfade, die auf die individuellen Bed\u00fcrfnisse eingehen, die Wissensspeicherung optimieren und die praktische Anwendung von F\u00e4higkeiten erleichtern.<\/a> Die daraus resultierende Lernerfahrung tr\u00e4gt unmittelbar zu messbaren Verbesserungen der Leistungskennzahlen bei.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>\u00dcberlegungen zur Implementierung von KI-gest\u00fctzter Analytik<\/h2>\n<p>Wenn Sie KI mit Daten betrauen, sollten Sie die ethische und rechtliche Verantwortung beachten:<\/p>\n<h3>1. Ethische Implikationen der KI-Nutzung<\/h3>\n<p>KI birgt zwar ein enormes Potenzial f\u00fcr das Lernen und die Entwicklung von Unternehmen, birgt aber auch die Gefahr von Voreingenommenheit und ethischen Problemen bei ihrer Implementierung. Wir d\u00fcrfen nicht vergessen, dass diese Technologie dazu gedacht ist, menschliche F\u00e4higkeiten zu erg\u00e4nzen, nicht sie zu ersetzen.<\/p>\n<p>KI ist nicht dazu da, unbeaufsichtigte Entscheidungen zu treffen, sondern uns dabei zu helfen, Daten zu sammeln und zu optimieren, die wir mit ethischen, moralischen und anderen menschlichen \u00dcberlegungen kombinieren k\u00f6nnen, bevor wir Ma\u00dfnahmen ergreifen.<\/p>\n<p>Bryan Hancock, Partner bei McKinsey, teilte mit<sup>10<\/sup>, dass er in seiner Rolle als McKinsey-Bewerter KI und menschliche Intelligenz f\u00fcr Leistungsbewertungen kombiniert:<\/p>\n<blockquote><p>\u201cEiner meiner pers\u00f6nlichen Lieblingseins\u00e4tze f\u00fcr generative KI an der Menschenfront ist tats\u00e4chlich die Leistungsbeurteilung. H\u00f6ren Sie mir zu: Ich m\u00f6chte nicht, dass generative KI die Leistungsbeurteilung von Menschen erstellt. Dazu braucht es den Menschen selbst, ein menschliches Urteilsverm\u00f6gen und Einf\u00fchlungsverm\u00f6gen.\u201d<\/p><\/blockquote>\n<p>Hancock erkl\u00e4rt, dass generative KI ihm hilft, schriftliches Feedback zu jeder Person in einen ersten Entwurf zu verwandeln, von dem aus er einen manuellen \u00dcberpr\u00fcfungsprozess startet. Eine solche Synthese hilft ihm, Zeit bei der manuellen Datenorganisation zu sparen und <em>&#8222;schneller zu dem zu gelangen, was ich wirklich f\u00fcr die Entwicklung und das Wachstum dieser Person untersuchen muss&#8220;.<\/em><\/p>\n<h3>2. Privacy regulations and AI<\/h3>\n<p>Die Kombination von KI und menschlicher Intelligenz ist nicht nur vorteilhaft, sondern wird bald weltweit verbindlich sein. Zum ersten Mal in der Geschichte der Welt wird der Einsatz von KI gesetzlich geregelt sein. Das EU-Parlament hat das KI-Gesetz verabschiedet, das Leitlinien und Transparenzanforderungen f\u00fcr alle an der Entwicklung oder Nutzung von KI beteiligten Parteien festlegt.<\/p>\n<p>In der neuen Verordnung hei\u00dft es, dass<em> &#8222;KI-Systeme von Menschen und nicht von der Automatisierung \u00fcberwacht werden sollten, um sch\u00e4dliche Ergebnisse zu verhindern&#8220;<\/em>.<\/p>\n<p>Die EU ist die erste, die ein umfassendes KI-Gesetz angek\u00fcndigt hat, aber es sieht so aus, als ob der Rest der Welt in den n\u00e4chsten Jahren nachziehen wird<sup>11<\/sup>. Und auch wenn die KI-Gesetze noch nicht verabschiedet sind, haben wir bereits andere Datenschutzrichtlinien, die wir befolgen m\u00fcssen:<\/p>\n<blockquote><p>\u201cWenn man generative KI beispielsweise bittet, private oder sensible Daten zusammenzufassen und statistisch auszuwerten, kann man gegen Gesetze versto\u00dfen (z. B. die HIPAA-Gesetze f\u00fcr medizinische Daten oder die GDPR-Gesetze f\u00fcr personenbezogene Daten). Zumindest ist die Weitergabe pers\u00f6nlicher Daten wahrscheinlich unethisch. Wenn Ihre Daten privat oder sensibel sind, m\u00fcssen Sie herausfinden, ob Sie Generative KI f\u00fcr die von Ihnen gew\u00fcnschten Zwecke ethisch vertretbar einsetzen k\u00f6nnen.\u201d<\/p>\n<p><cite><strong>Patti Shank<\/strong><\/cite><\/p>\n<p><cite>Author and Founder | Learning Peaks<\/cite><\/p><\/blockquote>\n<h2>KI verbessert das Lernen durch Datenanalytik<\/h2>\n<p>KI-gest\u00fctzte Analysen helfen Ihnen nicht nur dabei, die Wirkung von L&amp;D-Programmen zu messen, sondern verwandeln auch riesige Datens\u00e4tze in umsetzbare Informationen, die personalisierte Lernpfade f\u00fcr Auszubildende bieten.<\/p>\n<p>Bei all den Vorteilen der KI d\u00fcrfen wir nicht vergessen, wie wichtig das menschliche Urteilsverm\u00f6gen f\u00fcr den Entscheidungsprozess ist. Die ausgewogene Integration von KI und menschlicher Expertise und Empathie ist der Schl\u00fcssel, um das volle Potenzial von Lernen und Entwicklung zu erschlie\u00dfen.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/attensi.com\/de\/demo-buchen\/\">Buchen Sie einen Termin mit Attensi<\/a>, um zu sehen, wie KI-gest\u00fctzte Lernszenarien in Ihr Unternehmen passen.<\/p>\n                <\/div>\n            \n        <\/div>\n\n        \n    <\/div>\n\n    <style>@media screen and (min-width:90em){section.pb-texteditor{padding:6rem 0}}@media screen and (min-width:62.0625em) and (max-width:89.9375em){section.pb-texteditor{padding:4.5rem 0}}@media screen and (min-width:48em) and (max-width:62em){section.pb-texteditor{padding:4rem 0}}@media screen and (max-width:47.9375em){section.pb-texteditor{padding:2.5rem 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<em>linkedin.com\/pulse\/learning-data-often-crap-will-thalheimer-sgmje\/?trackingId=FD1SqJc%2FRY6RQg77bR2xhw%3D%3D<\/em><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">The state of AI in 2023: Generative AI\u2019s breakout year, <em>mckinsey.com\/capabilities\/quantumblack\/our-insights\/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year<\/em><\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Gartner Digital Worker Survey, <em>gartner.com\/en\/newsroom\/press-releases\/2023-05-10-gartner-survey-reveals-47-percent-of-digital-workers-struggle-to-find-the-information-needed-to-effectively-perform-their-jobs<\/em><\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0Meet Lili, <em>mckinsey.com\/about-us\/new-at-mckinsey-blog\/meet-lilli-our-generative-ai-tool<\/em><\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0Celebrating One Year With Echo, <em>spotify.com\/2022\/11\/15\/celebrating-one-year-with-echo\/<\/em><\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Generative AI and the future of HR, <em>mckinsey.com\/capabilities\/people-and-organizational-performance\/our-insights\/generative-ai-and-the-future-of-hr<\/em><\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Regulate AI? How US, EU and China Are Going About It, <em>bloomberg.com\/news\/articles\/2023-10-30\/ai-regulation-what-biden-s-new-rules-might-mean-in-the-us<\/em><\/span><\/li>\n<\/ol>\n                <\/div>\n            \n        <\/div>\n\n        \n    <\/div>\n\n    \n<\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In diesem Artikel gehen wir auf die tiefgreifenden M\u00f6glichkeiten ein, mit denen KI-gest\u00fctzte Analysen die Interpretation und Nutzung von Daten in der L&#038;D neu gestalten. 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