Was ist Digitale Arbeit? Digitale Arbeit in einer KI-gesteuerten Belegschaft

Digitale Arbeit ist eine Tätigkeit, die von digitalen Systemen ausgeführt wird, einschließlich KI-Agenten, Chatbots, digitalen Assistenten und anderen Anwendungen und Systemen, die digitale Arbeit leisten. Digitale Arbeit kann die Effizienz und Produktivität durch Automatisierung von Aufgaben und großen Datenmengen erheblich verbessern. Digitale Arbeit verändert die Art und Weise, wie Arbeit organisiert und ausgeführt wird, mit Auswirkungen auf Arbeitsrollen, Qualifikationsanforderungen und die gesamte Struktur von Organisationen.

Was ist Digitale Arbeit?

Digitale Arbeit bezieht sich auf Technologien wie KI-Automatisierung und Agenten, die menschliche Entscheidungsfindung und kognitive Fähigkeiten nachahmen. Sie erweitert die menschliche Kapazität, Aufgaben schneller zu erledigen als eine rein menschliche Arbeitskraft. Agenten helfen bei der Bewältigung beispielloser Datenmengen und verbessern gleichzeitig das Kundenerlebnis.

In der heutigen Wirtschaft kann eine digitale Organisation die Arbeitsweise wirklich revolutionieren und den Umsatz und die Rentabilität von Unternehmen verbessern. Die Einführung digitaler Systeme verändert weiterhin die Arbeits- und Soziallandschaften mit weitreichenden und sich ständig weiterentwickelnden Auswirkungen. In der sich entwickelnden digitalen Arbeitslandschaft im Jahr 2025 sind KI und digitale Fähigkeiten stark gefragt. Bereiche wie KI und Big Data, Netzwerke und Cybersicherheit sowie technologische Kompetenz sind die am schnellsten wachsenden Kompetenzbereiche.

Warum ist digitale Arbeit wichtig?

Wenn wir über digitale Arbeit sprechen, auch wenn digitale Arbeitsplattformen synonym mit digitaler Arbeit sind, wird dieser Artikel die Verwendung von Automatisierung und KI-Agenten in Organisationen diskutieren. KI-Agenten helfen dabei, Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Mit umfangreichen Daten und technologischen Fortschritten können Agenten nun den Arbeitsplatz transformieren. KI-Agenten können komplexe Aufgaben ausführen und autonom Entscheidungen treffen.

Der Aufstieg der digitalen Arbeit ergänzt die menschliche Arbeit und fördert das organisatorische Wachstum. Digitale Plattformen sind ebenfalls im Aufschwung, wo digitale Arbeit von höchster Bedeutung ist. Das Wachstum in gut bezahlten Bereichen wie Informations- und Kommunikationstechnologien ist ein wichtiger Gesamttreiber des Marktwachstums. Im Jahr 2024 verzeichnete der digitale Arbeitsmarkt ein signifikantes Wachstum, wobei der globale digitale Arbeitsmarkt voraussichtlich von 72 auf 93 Millionen ansteigen wird, angetrieben durch KI und gut bezahlte Bereiche.

Die Plattformökonomie und agentische digitale Arbeit stellen eine Verlagerung in der Arbeitsorganisation dar, wobei KI-Agenten repetitive Aufgaben übernehmen, Menschen sich auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können und möglicherweise die Produktivität und das globale BIP steigern. Mit der Globalisierung werden KI-Systeme heute mehr denn je eingesetzt. Schwankungen auf dem Arbeitsmarkt erhöhen den Bedarf an digitalen Mitarbeitern.

Arten der digitalen Arbeit

Aspekte der Arbeit und digitale Mechanismen können je nach Organisation oder auch in digitalen Medien wie sozialen Netzwerken variieren. Dennoch kann digitale Arbeit basierend auf Automatisierungsprozessen in drei Kategorien eingeteilt werden.

1. Grundlegende Prozessautomatisierung

Grundlegende Prozessautomatisierung umfasst Technologien wie:

Makros - Es ist eine einfache Reihe von Befehlen, die automatisch eine sich wiederholende Aufgabe ausführen.

Scripts - Ein kleines Stück Code, geschrieben in einer Programmiersprache, das automatisch eine sich wiederholende Aufgabe ausführt, meist durch Nachahmung menschlicher Aktionen. Es rationalisiert einen manuellen Prozess, um Zeit zu sparen und die Effizienz zu verbessern.

Screen-scraping - Screen-scraping beinhaltet die Verwendung von Software zur automatischen Extraktion von Daten aus einer Benutzeroberfläche (UI) durch Lesen visueller Elemente, was den Datentransfer zwischen Systemen ermöglicht.

Business Workflow-Technologien - Dies umfasst Workflow-Management-Systeme, Robotic Process Automation (RPA) usw., die es Unternehmen ermöglichen, sich wiederholende Aufgaben innerhalb eines Prozesses zu mechanisieren, indem klare Schritte und Bedingungen definiert werden, oft durch benutzerfreundliche Schnittstellen zur Rationalisierung von Workflows über verschiedene Systeme hinweg.

Robotic Process Automation (RPA) beinhaltet die Verwendung von Software-Robotik zur Mechanisierung regelbasierter Aufgaben, was besonders in Branchen wie Finanzen und Gesundheitswesen nützlich ist, wo sich wiederholende Aufgaben häufig sind. RPA-Lösungen rationalisieren Abläufe und reduzieren Kosten.

2. Erweiterte Prozessautomatisierung

Erweiterte Prozessautomatisierung umfasst Technologien, die KI und Natural Language Processing (NLP) nutzen, einschließlich Chatbots und digitaler Assistenten.

KI-gesteuerte Chatbots - Diese digitalen Agenten interagieren in Echtzeit mit Kunden, bieten Unterstützung und Informationen. Sie können mehrere Anfragen gleichzeitig bearbeiten und verbessern die Reaktionszeiten. Chatbot-Lösungen sind darauf ausgelegt, Kundeninteraktionen zu verbessern und Zufriedenheit zu steigern.

Virtual Assistants - Virtual Assistants helfen Benutzern bei der Verwaltung von Aufgaben durch Sprachbefehle, der Planung von Terminen, dem Setzen von Erinnerungen und der Bereitstellung von Informationen. Virtual Assistant-Lösungen können an spezifische Geschäftsanforderungen angepasst werden.

3. Kognitive Plattformen

Generative KI hat das Zeitalter der kognitiven Plattformen eingeläutet. Dazu gehört Anwendungssoftware, die Kontext und Implikationen analysieren kann. Kognitive Plattformen nutzen KI, um menschliches Denken nachzuahmen und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Dies sind selbstlernende Systeme und verbessern die Leistung und Produktivität der Mitarbeiter. Zu den kognitiven Plattformen gehören:

Machine Learning Models - Diese Modelle analysieren Datenmuster, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, die häufig im Marketing, Finanzwesen und Gesundheitswesen für Aufgaben wie Betrugserkennung und Kundensegmentierung eingesetzt werden.

Das maschinelle Lernen ist eine grundlegende Technologie bei kognitiven Plattformen.

Natursprachverarbeitung (NLP) - NLP ermöglicht Maschinen das Verstehen und Reagieren auf menschliche Sprache, was für Anwendungen wie Stimmungsanalyse und Übersetzung entscheidend ist. NLP-Lösungen verbessern die Kommunikation und das Verständnis in verschiedenen Anwendungen.

Bild- und Videoerkennung - KI-Agenten können visuelle Daten analysieren, um Objekte, Personen oder Handlungen zu identifizieren. Dies wird in den Bereichen Sicherheit, Einzelhandel und Gesundheitswesen für Überwachung und Analyse eingesetzt.

Kognitive Plattformen befähigen digitale Mitarbeiter zur Durchführung bestimmter Aufgaben, wie zum Beispiel die Aufgabenautomatisierung innerhalb eines Geschäftsprozesses.

Was Ist Ein Digitaler Arbeiter?

Das digitale Zeitalter hat einen deutlichen Anstieg von digitalen Arbeitern und digitaler Arbeit erlebt. Die Zukunft der Arbeit wird durch die Nutzung und Anwendung digitaler Arbeiter bestimmt. Ein digitaler Arbeiter ist eine Anwendung, die einen komplexen Arbeitsablauf mit vielen Aufgaben ausführen kann. Digitale Arbeit ist eine breite Kategorie, die RPAs, Chatbots, digitale Assistenten und andere Anwendungen wie digitale Arbeiter umfasst.

Hier wird KI eingesetzt, die Entscheidungsfähigkeit bereitstellt, damit ein digitaler Arbeiter nicht stecken bleibt. Dies hat erhebliche Auswirkungen auf Arbeitsmärkte und wird zukünftige Einstellungs- und Kündigungsentscheidungen beeinflussen.

Vorteile eines digitalen Arbeiters

• Digitale Arbeiter sind selbstlernende Systeme
• Sie befreien Mitarbeiter von zeitaufwändigen, sich wiederholenden Aufgaben
• Sie stehen rund um die Uhr für Anfragen und Unterstützung zur Verfügung
• Helfen bei der Reduzierung menschlicher Fehler im Datenmanagement
• Digitale Arbeiter verbessern die allgemeine Anpassungsfähigkeit der Organisation

Digitale Arbeit vs Digitaler Arbeiter

Digitale Arbeit gestaltet traditionelle Arbeitsmodelle und Prozesse neu. Ein digitaler Arbeiter ist eine spezifische Einheit innerhalb der digitalen Arbeit, eine fortschrittliche Softwareanwendung, die menschliche Fähigkeiten nachahmt und die Ausführung komplexer Aufgaben ermöglicht.

Digitale Arbeiter fungieren als virtuelle Mitarbeiter und übernehmen verschiedene Rollen. Digitale Arbeiter können Daten analysieren, Entscheidungen treffen und mit Kunden interagieren. Die Einführung digitaler Arbeiter hat eine hybride Arbeitskraft geschaffen, bei der menschliche Arbeiter und KI nahtlos zusammenarbeiten. Bei Gesprächen über digitale Arbeit steht die agentische Arbeit im Vordergrund und KI-basierte Systeme sind beliebter denn je.

Digitale Arbeit ist Arbeit, die durch KI und digitale Technologien ermöglicht wird, während ein digitaler Arbeiter menschliche Fähigkeiten nachahmt. Die von digitalen Arbeitern ausgeführten Aufgaben sind spezifische, fokussierte KI-Agenten-Aufgaben.

Beispiele für digitale Arbeiter sind KI-gesteuerte Kundendienstmitarbeiter oder Datenanalysten. Digitale Arbeit hilft, die betriebliche Effizienz zu verbessern und die Arbeitszufriedenheit zu steigern.

Digitale Arbeiter werden von KI-Agenten angetrieben und personalisieren das Kundenerlebnis. Sie automatisieren komplexe Entscheidungsprozesse, um strategische Geschäftsergebnisse zu steuern.

Eine komplementäre Beziehung zwischen der menschlichen Arbeitskraft und digitalen Arbeitern muss bestehen, um ein anpassungsfähiges, effizientes und produktives Arbeitsumfeld zu schaffen. Dies kann auch zur Auslagerung bestimmter Funktionen in einer Organisation führen, wobei die digitale Belegschaft Aufgaben selbstständig ausführen und bewältigen kann.

Digitale Arbeiter und RPA-Bots

RPA-Bots sind Software-Roboter, die sich im Allgemeinen auf einzelne Aufgaben und einfache Prozesse beschränken, während digitale Arbeiter autonome Agenten sind, die viele Aufgaben ausführen und intelligent mit anderen Systemen interagieren können. Mit agentischen Systemen werden auch Geschäftsmodelle verbessert, Mitarbeiter werden von niedrigwertiger Arbeit befreit, und die Digitalisierung von Anwendungen und Systemen in Organisationen wird immer häufiger.

Agentische vs. Assistenzartige KI

KI-Agenten werden im Allgemeinen für strukturierte und vorhersehbare Aufgaben eingesetzt. Dies sind komplexe mehrstufige Aufgaben mit einem klaren Ergebnis, die einen bestehenden Workflow verwenden, um Daten in ein System einzugeben. Sie sind autonom und in der Lage, diese komplexen Aufgaben auszuführen.

Bei assistenzartiger KI sind die Agenten auf subjektive und kollaborative Aufgaben ausgerichtet. Hier sind die Ergebnisse Empfehlungen, die von einem menschlichen Mitarbeiter bewertet werden. KI spielt eine Assistentenrolle und ist weniger autonom.

KI-Agenten ermöglichen schnellere Entscheidungen ohne menschliche Aufsicht oder Genehmigung. Sie bieten auch eine individuellere Erfahrung mit mehr Zugriff auf nutzergenerierte Daten. Der Umfang von KI-Agenten wird sich in Zukunft erweitern, wobei Agenten komplexere Szenarien und hochwertige Aufgaben wie Kundenservice übernehmen werden.

Geschäftsfall für Digitale Arbeit

Die Auswirkungen auf die Geschäftswelt werden in Organisationen durch die Einführung digitaler Technologien stark spürbar. Mit digitaler Arbeit können Unternehmen mehr mit weniger Ressourcen erreichen. KI-gesteuerte Agenten helfen dabei, die menschliche Kreativität und Entscheidungsfindung zu verbessern und Arbeitsabläufe zu optimieren. Digitale Arbeit steigert Produktivität, Effizienz und Skalierbarkeit. KI-Agenten erweitern die menschlichen Fähigkeiten, ermöglichen Mitarbeitern bessere Entscheidungen zu treffen und kreativer zu sein. Digitale Arbeit kann Betriebskosten durch Automatisierung von Aufgaben reduzieren. Agentische Arbeit verbessert Genauigkeit und Zuverlässigkeit durch Reduzierung menschlicher Fehler und gewährleistet eine konsistente und präzise Aufgabenausführung.

Durch den Einsatz digitaler Arbeit gewinnen Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil durch verbesserte Effizienz, schnellere Bearbeitungszeiten und besseren Kundenservice.

Wie digitale Mitarbeiter die menschliche Produktivität steigern

Mit der Einführung digitaler Arbeit in Unternehmen können digitale Mitarbeiter Routineaufgaben wie Dateneingabe, Terminplanung und Berichterstellung übernehmen und Menschen für höherwertige Tätigkeiten freistellen.

Entscheidungsunterstützung - KI-Algorithmen können große Datensätze analysieren, um wertvolle Erkenntnisse zu liefern und Mitarbeiter bei fundierten Entscheidungen zu unterstützen.

Verbesserte Effizienz - KI kann Aufgaben automatisieren und Informationen schneller verarbeiten als Menschen, was die Effizienz steigert.

Gesteigerte Produktivität - Durch die Freistellung menschlicher Arbeitskräfte für höherwertige Aufgaben kann KI die Produktivität mit digitaler Arbeit in Organisationen steigern.

Besseres Kundenerlebnis - KI kann schnelleren und personalisierteren Kundenservice bieten.

Organisationen sollten menschliche Mitarbeiter nicht durch das Aufkommen digitaler Mitarbeiter entfremden. Eine hybride Belegschaft muss aufrechterhalten werden. Die Entfremdung der menschlichen Arbeitskräfte kann zu weiteren Problemen führen.

Vor- und Nachteile der digitalen Arbeit

Zu den Vorteilen der digitalen Arbeit gehören die Identifizierung von Trends, die Vorhersage von Ergebnissen, Rund-um-die-Uhr-Arbeit und sofortige Antworten auf Anfragen. Dies wirkt sich positiv auf die Kundenzufriedenheit und Reaktionszeiten aus. Weitere Vorteile für Unternehmen sind Kosteneinsparungen, Automatisierung und wertvolle Erkenntnisse über Abläufe und Kundenverhalten.

KI-Agenten als Teil der digitalen Arbeitskraft verbessern die Effizienz und Skalierbarkeit, personalisieren Kundenerlebnisse und verbessern die Datenanalyse und Entscheidungsfindung.

Nachteile der digitalen Arbeit sind die Unfähigkeit, auf menschliche Emotionen zu reagieren, mangelndes Verständnis für langfristige Konsequenzen, technische Probleme und Störungen.

Arbeitsplatzverlagerungen, mangelnde menschliche Aufsicht, Datensicherheitsrisiken, Cyberangriffe, Datenschutzverletzungen und ethische Bedenken sind alles Faktoren, die spezifisch für agentische digitale Arbeit sind. Die Implementierung und Wartung von KI-Agenten kann komplex und kostspielig sein, und Unternehmen werden abhängiger von Technologieanbietern. Wenn man frühere Arbeitsmarktumwälzungen betrachtet, entstanden dabei neue Rollen für Mitarbeiter in Organisationen. Dasselbe kann auch bei agentischer KI erwartet werden.

Beispiele für Digitale Arbeit

Mit dem Aufkommen der digitalen Arbeit müssen viele Mitarbeiter für neue Aufgaben umgeschult werden. Einige Beispiele für die Anwendung digitaler Arbeit sind Online-Content-Erstellung, Blogbeiträge schreiben, Social-Media-Inhalte erstellen, Rechnungsverarbeitung, Lieferketten regulieren, Textübersetzung, Videobearbeitung, Dateneingabe und automatisierte Datenanalyse. Wenn in diesen Bereichen ein Mangel an Mitarbeitern besteht, können KI-Systeme das Defizit ausgleichen.

KI-gesteuerte Chatbots werden häufig im Kundenservice eingesetzt. KI-Agenten können erste Anfragen bearbeiten, Probleme lösen und proaktiv Lösungen anbieten. Agentische Systeme generieren Verkaufskontakte, qualifizieren potenzielle Kunden und planen Termine. Sie können auch Marketing-Kampagnen erstellen und optimieren, Journey Maps aufbauen und Leistungskennzahlen analysieren.

Finanzdaten werden mithilfe agentischer Systeme analysiert, um Abzüge zu identifizieren, Compliance-Risiken zu kennzeichnen und Finanzberatung anzubieten. KI-Systeme können automatisch auf IT-Probleme reagieren, sich mit verschiedenen Systemen zur Ticketlösung integrieren und komplexe Aufgaben automatisieren. Sie automatisieren repetitive Coding-Aufgaben und ermöglichen es Entwicklern, sich auf komplexere Herausforderungen zu konzentrieren.

KI-Agenten destillieren wichtige Informationen aus medizinischen Daten, um Ärzten bei fundierten Behandlungsentscheidungen zu helfen und administrative Aufgaben zu automatisieren. Ein agentisches System kann einen Plan erstellen, um Lagerbestände basierend auf Bedarfsprognosen und Lieferantenvorlaufzeiten zu optimieren. Agentische KI kann Transaktionen und Operationen kontinuierlich überwachen, Nicht-Compliance-Schwellen minimieren und die Unternehmensführung verbessern.

KI-Agenten: Zukunft & Breitere Auswirkungen

KI-Agenten werden als unschätzbares Gut für ein Unternehmen angesehen. Sie wurden 2022 erstmals eingeführt. Das volle Potenzial von KI-Agenten ist noch nicht abzusehen. Im engeren Sinne führen Agenten spezialisierte Rollen aus und arbeiten dabei in komplexen Arbeitsabläufen zusammen. Ein Prozess definiert, wie Agenten zusammenarbeiten und wie Aufgaben ausgeführt werden. Die Aufgabendelegation, -ausführung und -fertigstellung werden überwacht.

Frameworks können verwendet werden, um komplexe Arbeitsabläufe für Multiagentensysteme zu orchestrieren. Verschiedene Arten von Arbeitsabläufen werden von Agenten je nach Anwendung verwendet. Je nach der dynamischen Natur der Anwendungen müssen Arbeitsabläufe möglicherweise überprüft oder überarbeitet werden.

KI-Agenten denken nach, treffen Entscheidungen, handeln und lernen. Agenten nutzen Large Language Models (LLMs), um herauszufinden, was getan werden muss und wie es zu tun ist. LLMs können jetzt miteinander arbeiten und reale Aktionen ausführen.

Agenten benötigen Input von Benutzern oder der Umgebung. Ein Agent denkt nach, indem er Eingaben analysiert, komplexe Aufgaben aufschlüsselt und mögliche Lösungen generiert. Planung ermöglicht es Agenten, Aktionen zeitlich zu ordnen und sicherzustellen, dass Aufgaben effektiv und effizient erledigt werden. Anpassungsfähigkeit ermöglicht es Agenten, auf dynamische Umgebungen zu reagieren.

KI-Agenten verändern und werden weiterhin Organisationen und Arbeitsplatzdynamiken verändern. Mit einer hybriden Belegschaft aus menschlichen und digitalen Mitarbeitern werden Prozesse schneller, Outputs höher und mehr Umsatz erzielt. KI-Agenten werden die Art und Weise, wie wir arbeiten und in unseren Arbeitsumgebungen interagieren, erheblich verändern. Die menschliche Kapazität und Koordination wird durch den Einsatz digitaler Arbeit gesteigert und wird die Effizienz und Produktivität in Unternehmen verbessern.