Die Jobprofile der Zukunft

Die künstliche Intelligenz vernichtet Arbeitsplätze – so lautet die land­läufige Meinung. Die BTs Head of Customer Insights & Futures, Nicola Millard, skizziert vier Stellenprofile, die aufgrund von Computer-Intelligenz bald neu entstehen könnten:

Chris liebt es, Menschen zu helfen und Probleme zu lösen. Er ist ein technischer Berater, der gut in der Gig-Economy lebt, aber gleichzeitig häufig in sozialen Netzwerken und Foren unterwegs ist, um andere Leute bei ihren Problemen zu unterstützen. Chris wird gelegentlich für seine Problemlösungen bezahlt, aber er bekommt viele andere Vergünstigungen von Firmen, für die er «arbeitet».

Chris ist daneben Teilnehmer diverser Kundenpanels, da das Einbeziehen von Kunden in Innovation für viele Organisationen immer wichtiger wird. Er erhält so exklusiven Zugang zu Beta-Tests. Chris mag es, selbstständig gefun­dene Probleme an der richtigen Stelle zu platzieren und Verbesserungsvorschläge zu bringen.

Natalie arbeitet gemeinsam mit Experten an besonders herausfordernden Kontakten. Sie hat eine Jus-Ausbildung absolviert und ist äusserst kommunikationsstark, aber auch geduldig und eine gute Zuhörerin.

Natalie greift komplexe Kundeninteraktionen auf, bei denen einfache und regelbasierte Verhandlungen nicht funktionieren. Sie weiss, dass der Schlüssel zum Verhandeln allseits akzeptabler Ergebnisse darin liegt, dass sie offen, einfühlsam und flexibel vorgeht. Gleichzeitig weiss sie auch, wo jeweils die Grenzen des Unternehmens sind. Nun versucht sie, Gemeinsamkeiten mit den Kunden zu finden. Dafür will sie verstehen, was der Ausgangspunkt für die Kunden ist. Dann ist sie zwar offen für Vorschläge, aber auch selbst­bewusst genug, wenn die Kunden zu viel verlangen.

Paula liebt Probleme. Ihre Aufgabe ist es, Kunden, die durch die Prozesslücken gefallen sind, zu übernehmen und ihre Aufträge zu verwalten. Dabei fungiert Paula als zentrale Anlaufstelle: Sobald sie die Kunden übernommen hat, können sie über beliebige Kanäle mit ihr in Kontakt treten. Anschliessend hilft sie bei der Navigation durch das Labyrinth der internen Prozesse, beim Treffen von Entscheidungen und arbeitet mit externen Experten an einer Lösung, die sowohl für die Kunden als auch für die Organisation funktioniert.

Tony ist ein erfahrener Ingenieur, der seine Karriere hinter sich hat. Da er mit 71 noch nicht in den Ruhestand gehen mag, nutzt er seine Fähigkeiten und sein Know-how, um komplexe technische Probleme zu lösen. Alles, was er braucht, ist eine Netzwerkverbindung, sodass er einen Grossteil seiner Arbeit flexibel von zu Hause aus erledigen kann.

Tony hat sein Leben lang mit Kunden zusammengearbeitet und weiss ganz genau, wie man mit ihnen am besten spricht. So wird er noch oft gebeten, diese Fähigkeiten seinen Technikkollegen weiterzuvermitteln. Denn künftig müssen alle Experten wissen, wie sie Kunden richtig ansprechen, anstatt sie mit ihrem Know-how zu blenden. Tony ist oftmals in Gespräche über mehrere Kanäle eingebunden – einschliesslich Telefon, Video, Chat und soziale Medien. Ein Lernalgorithmus alarmiert ihn, wenn eines seiner Themen in Foren oder sozialen Netzen besprochen wird. Dann kann er wählen, ob er sich an der Konversation beteiligt oder nicht. Andere Algorithmen erkennen Muster in unstrukturierten Daten und alarmieren Tony, damit er Probleme identifizieren kann, zum Beispiel Hackerangriffe.