Löst GenAI das Demografie-Problem?

Und das kann GenAI längst lösen?

Natürlich. Wenn ich ein Problem mit meinem Laptop habe, suche ich nicht mehr nach einem FAQ im Intranet oder einem/einer Ansprechpartner:in im Unternehmen, sondern frage unseren internen Chatbot. Dieser liefert mir die Antwort binnen Sekunden. Jede Bank hat heute – allein durch die Regulatorik – immer mehr und komplexere Anforderungen zu bewältigen. Und es wird auch perspektivisch eher mehr als weniger. Das kurbelt die Informationsflut weiter an. Und jetzt kommt auch noch hinzu, dass mit dem demografischen Wandel Mitarbeitende in den kommenden Jahren in Ruhestand gehen und wir wohl nicht mehr ausreichend Fachkräfte am Markt finden. Mit weniger Menschen, und selbst wenn wir das alles mit gleichbleibenden Personalzahlen bewältigen wollen, geht das nur mit intelligenteren Methoden und Tools als heute. GenAI ist die Antwort.

Also auch auf das demografische Problem?

Sie ist definitiv eine der Antworten und sie löst ein weiteres Dilemma: Sie demokratisiert das Wissen. Es wird künftig kein „Herrschaftswissen“ mehr geben, weil theoretisch jeder und jedem im Unternehmen dasselbe Wissen zur Verfügung steht. Im Ergebnis werden wir nicht nur produktiver, sondern auch kreativer.

Es heißt doch immer, künstliche Intelligenz sei nicht kreativ?

Das sehe ich anders. Ein Maler lässt sich inspirieren durch die Techniken und Stile von anderen Malern und entwickelt aus diesen Inspirationen heraus etwas Neues. Das können wir mit GenAI genauso machen. Wir müssen ihr nur die richtigen Impulse geben.

Wo können und sollten Banken mit GenAI starten?

Zu Beginn überall dort, wo manuelle Tätigkeiten viel Zeit beanspruchen, etwa bei der Dokumentation oder dem Abgleich von Dokumenten. GenAI kann aber auch im Zahlungsverkehr helfen: Nicht bei der Transaktion an sich, aber beispielsweise in der Dokumentation, in der Abwicklung oder im Erkennen von Anomalien.

Und bei Innovationsprozessen?

Auch da, sowohl bei kreativen Innovationsplanungen, aber auch im Testing oder in der Abnahme neuer Produkte und Prozesse. Aber die Frage sollte nicht allein sein, was wir alles mit GenAI anstellen können. Wir müssen uns fragen, wie wir es am besten tun.

Was meinen Sie damit?

Wenn wir GenAI wirklich für all das nutzen wollen, dann müssen wir zum Beispiel die KI-Infrastruktur dafür schaffen: also mit verfügbaren GenAI-Funktionen die auch Zugriff auf Daten haben, die Systeme miteinander verbinden, interoperabel werden. Außerdem müssen wir die Menschen befähigen, zu verstehen, wie sie die Informationen bestmöglich nutzen können, über die sie künftig verfügen werden. Es kommt folglich darauf an, unsere Organisationen zu rüsten und die Menschen vorzubereiten.

Menschen, die oft noch die Künstliche Intelligenz fürchten?

Meine Erfahrung zeigt mir, dass es in der öffentlichen Debatte fälschlicherweise immer noch viel zu oft darum geht, dass GenAI Jobs wegnehme, anstatt darum, wie sie uns unterstützen kann, besser und effizienter zu werden. Wir haben in der LBBW einen eigenen Chatbot gebaut und Mitarbeitende geschult, damit umzugehen. Mittlerweile gibt es eine Version 2.0 von diesem Chatbot, der beispielweise Zugriff auf das Intranet und interne Daten hat. Die regelmäßige Nutzung und damit die Erkenntnis, wie gut die Künstliche Intelligenz uns in unseren alltäglichen Aufgaben unterstützen kann, wächst von Tag zu Tag.

Haben Sie ein aktuelles Beispiel einer sinnvollen Unterstützung in der Bank?

Davon gibt es viele. Am einfachsten ist es danach zu suchen, was einen am meisten Zeit kostet. In unseren Call Centern zum Beispiel ist dies die Dokumentation von Anrufen, die Eingabe von Daten ins CRM und ähnliches. Also grob gesagt lästige Routinearbeiten. Da man Anrufe aber ohnehin aufzeichnet, kann die KI diese Dokumentation übernehmen. Dann muss man das Ergebnis der Dokumentation am Ende nur noch gegenprüfen.