Laut einer McKinsey-Studie „Kompetenz-Wandel der Arbeitskräfte in Bezug auf die Automatisierung“ werden sich die Anforderungen an die Mitarbeiter bis 2030 in allen Berufssektoren enorm verlagern. Neue Skills sind gefragt. Viele staatliche Förderungen und Initiativen für Projekte und Ausbildungen in digitalen Berufen wurden beschlossen und öffentliche Institutionen haben Informationsplattformen geschaffen, in denen man sich über Grundausbildungen (Schule, Lehre, Universität) einen Überblick verschaffen kann.

Laut einer Studie des Wirtschaftsforums werden aktuell 70 Prozent der Arbeit von Menschen und 30 Prozent von Maschinen erledigt. 2025 wird das Verhältnis 50:50 betragen. Die fortschreitende Digitalisierung bringt viele Änderungen im Berufsalltag und hat ähnliche Auswirkungen wie die industrielle Revolution. Der digitale Wandel ist keine Zukunftsvision, sondern passiert tagtäglich und verändert die Arbeitswelt rasant. Der digitale Fortschritt verläuft exponentiell, es kommt primär zu einer Verlagerung der Tätigkeiten.

Mit dem Wissen ist das so ähnlich, wie mit dem Glück: Es verdoppelt sich, wenn man es teilt! Auf die Idee, Wissen zu „verdoppeln“, kam im Übrigen Platon im alten Griechenland. Er war einer der ersten, der sich mit seinen Schülern auf einem Hain des griechischen Helden Akademos zusammengefunden hat, um genau das zu tun: Know-how in die Welt zu tragen! In der Platonischen Akademie findet daher die heutige Form der Akademie ihren Ursprung. Dass den Schülern dabei der Namen eines Helden verliehen wurde, haben wir auch heute noch dem Wissensverteiler Platon zu verdanken.

AIA steht für Artificial Intelligence Abuse. Eigentlich sollte es „fahrlässiger Missbrauch“ heißen. Aber auch in diesem Fall schützt Unwissenheit nicht vor Verantwortung. Gerade wenn es Manager betrifft, die durch ihre Entscheidungen Macht ausüben.

In der vierteiligen Blog-Reihe zum Thema "Prognosen zum Kundenverhalten" stellt das Business Intelligence (BI)-Team ein Beispielprojekt vor und erklärt, wie das Team gemeinsam eine Lösung erarbeitet. Im 1. und 2. Teil gibt Fern Watson, die für das Data Science Team schreibt, die technische Lösung vor. Sebastian Pisarski, Experte für Datenvisualisierung, schreibt im 3. Teil, wie Dashboards das Projekt unterstützen. In diesem 4. und letzten Teil der Blog-Serie beschreibt Claudia Grünberger die Marketing-Perspektive. Sie erklärt, wie wir Erkenntnisse aus dem Verbraucherverhalten in Aktionen umsetzen.