#8 Zeiterfassung und KI

Einstempeln. Ihr askDANTE Podcast rund um Zeiterfassung, Abwesenheiten, Schichtplanung und bessere HR-Prozesse. Der neue Arbeitstag beginnt.

Intro (KI-generiert)

"Meine Damen und Herren, sind Sie es auch leid? Stundenlanges, mühsames Eintragen von Arbeitszeiten. Zettelchaos, das Ihnen den letzten Nerv raubt. Und dann diese quälende Ungenauigkeit, Andreas. Wie oft haben Sie schon gedacht: Wo ist nur die Zeit geblieben? Verlorene Stunden, verlorenes Geld. Ein Albtraum für jeden Selbstständigen und jedes Unternehmen."

"Aber das muss nicht sein, meine lieben Zuhörer. Denn heute haben wir die Revolution für Ihre Zeiterfassung. Vergessen Sie alles, was Sie bisher kannten: Stempeluhren aus dem letzten Jahrtausend, komplizierte Excel-Tabellen, die sowieso niemand mehr versteht. Weg damit! Denn wir präsentieren Ihnen Zeiterfassung mit der Power der künstlichen Intelligenz."

"Stellen Sie sich vor: eine Zeiterfassung, die mitdenkt, die automatisch erkennt, woran Sie arbeiten, die Ihnen wertvolle Zeit spart, statt sie zu stehlen. Kein lästiges Klicken mehr, keine vergessenen Einträge. Präzise, mühelos und absolut stressfrei. Ist das nicht ein Traum, Simon?"

"Ein Traum, der jetzt Wirklichkeit wird, Andreas. Und das Beste: Sie brauchen dafür keine teuren Berater oder komplizierte Softwareinstallationen. Bleiben Sie dran, meine Damen und Herren. Denn in dieser Folge unseres Podcasts enthüllen wir alles über die magische Verbindung von Zeiterfassung und künstlicher Intelligenz. So einfach, so genial. Sie werden es kaum glauben. Schalten Sie jetzt nicht ab, denn diese Informationen sind Gold wert. Die Zukunft der Arbeit beginnt jetzt."

"Einstempeln – Ihr askDANTE Podcast rund um Zeiterfassung, Abwesenheiten, Schichtplanung und bessere HR-Prozesse. Der neue Arbeitstag beginnt."

Podcast-Gespräch

Andreas: "Herzlich willkommen zu einer neuen Folge unseres Podcasts hier bei askDANTE. Mein Name ist Andreas Jähne."

Simon: "Und hier ist Simon Hallen. Hallo."

Andreas: "Ja, Simon, jetzt zurück in die Realität. Das kommt heraus, wenn wir die KI auffordern, einen Intro-Text für das Thema Zeiterfassung und KI zu schreiben."

Simon: "Wie hat uns das so gefallen, Andreas? Was sagst du?"

Andreas: "Es ist irgendwie seltsam, gruselig, unrealistisch und hat vielleicht leichte Anklänge von Shoppingkanälen aus den Neunzigern."

Simon: "Genau, an so was habe ich mich auch gerade erinnert gefühlt. Also an irgendwelche Leute, die Farben verkaufen oder Messer oder so etwas oder Schmuck, aber irgendwie nicht so richtig in der Realität auf jeden Fall."

Andreas: "Genau. Unser Thema heute ist aber durchaus ein ganz spannendes und auch ein sehr zeitgeistiges, nämlich die Frage: Ist KI, also künstliche Intelligenz, die Zukunft der Zeiterfassung? Da kann man sich ganz viele Fragen zu stellen. Wir müssen aufpassen, dass es keine Doppelfolge hier wird. Aber wir wollen heute mal darüber sprechen, was KI eigentlich ist, warum das gerade überall passiert und welche Möglichkeiten wir da auch sehen in der Zeiterfassung, welche wir aber vielleicht auch nicht sehen. Und ich spoilere schon mal ein bisschen: Am Ende der Folge wollen wir auch noch über eine potenzielle neue Art des Arbeitszeitbetrugs durch die KI sprechen."

Simon: "Genau, aber heute machen wir mal wieder unser bewährtes Frage-Antwort-Spiel sozusagen, weil das Thema eben so am Zahn der Zeit nagt, sage ich mal. Andreas, was ist denn eigentlich KI? Alle reden ja momentan davon."

Andreas: "Ja, genau. Also KI, künstliche Intelligenz, oder man sagt dann ja auch AI, Artificial Intelligence. Das ist im Moment ja in aller Munde und wenn man sich das anguckt, was das ist, kann man es vielleicht so in zwei Ebenen trennen: Nämlich einmal die Frage, was wir eigentlich als KI erleben, und was man dann vielleicht technisch als KI bezeichnet. Wenn man überlegt, was wir so erleben, dann erleben wir ja meistens aktuell diese Sprachmodelle, diese Large Language Models, also Sprachassistenten von großen Anbietern – ChatGPT, Gemini und wie sie alle heißen. Das ist aber natürlich nur ein Teil. Es gibt dazu auch das ganze Thema Bildgenerierung und das Thema Videogenerierung. Das ist natürlich extrem bunt, im Moment im Markt präsent und wird uns in vielen Anwendungsfällen präsentiert. Auf der technischen Seite unterscheidet man natürlich zwischen mehreren Ebenen von künstlicher Intelligenz, wo dann wirklich auch die Frage ist: Ist das, was wir jetzt gerade sehen, eigentlich ein Taschenspielertrick und ist das wirklich intelligent oder ist es das nicht? Da gibt es halt so unterschiedliche Stufen, wo auch von den Fachmagazinen gesagt wird: 'Wir wollen halt den Durchbruch auf die nächste Stufe einer richtig echten Intelligenz schaffen.' Das wird ja auch immer propagiert. Ob das dann wirklich schon der Fall ist, das ist vielleicht auch ein bisschen Marketingblase. Und dann gibt es ja auch noch das Thema mit der künstlichen Intelligenz, was mir so am Herzen liegt, zu sagen: Es ist halt auch manchmal ganz viel Marketing. Künstliche Intelligenz ist manchmal wirklich auch nur ein Taschenspielertrick, wo uns sehr komplexe algorithmische – oder wenn man an Kinderspielzeug denkt, wo so komplexe Murmelbahnen einfach die dollsten kleinen Kunststücke vollbringen können – was aber in Wirklichkeit ganz klassisch ausprogrammierte Software ist, die dann am Ende gewisse Ziele erreicht. Insofern muss man bei diesem Begriff KI wirklich überlegen, ob man den technisch-wissenschaftlich meint oder ob man den umgangssprachlich meint. Ich glaube, das, was uns heute am meisten beschäftigt, auch hier in dieser Folge, ist natürlich diese KI, die im Moment überall gepusht wird im Marketing, diese Large Language Models."

Simon: "Spannend. Das passt eigentlich ganz gut dazu. Wir haben uns ja in Vorbereitung auf diese Folge heute auch die Frage gestellt: Warum passiert das denn? Warum ist das Thema so präsent? Ich würde fast sagen, es ist wirklich omnipräsent. Egal ob im privaten oder beruflichen Alltag, wenn man mit Freunden spricht oder wenn man sich verschiedene Dinge fragt, man kommt um das Thema ja eigentlich überhaupt nicht herum. Das haben wir ja in den letzten Wochen und Monaten hier bei askDANTE auch schon gemerkt. Wir sprechen nachher auch noch mal darüber, was ich so im Vertrieb erlebe, also was auch Kundenanfragen begleitet. Da kommen wir noch zu. Aber warum findet das Thema gerade überall statt? Warum ist es in aller Munde? Das ist eine relevante Frage eigentlich, oder?"

Andreas: "Ja, und ich glaube, dass es natürlich aufsehenerregend ist. Also es ist auch der erste Kontakt, wenn man sich damit ein bisschen näher beschäftigt, extrem beeindruckend. Also auch für mich, der ich ja eigentlich aus so einem technischen Kontext komme, ist es wirklich super spannend und regt viel Fantasie an. Es ist vor allem extrem zugänglich. Bei diesen Large Language Models, also bei diesen Sprachmodellen, haben wir es plötzlich mit natürlicher Sprache zu tun. Man kann alles in alle Sprachen übersetzen. Es ist irgendwie immer ein sinnvolles Ergebnis. Ich kann komplexe Fragen stellen und bekomme auch zugeschnittene Antworten. Es ist extrem bequem. Und dieser Convenience-Faktor, von dem wir schon an anderer Stelle gesprochen haben, auch zum Thema mobile Nutzung App – da noch mal der Hinweis auf unsere App-Folge an dieser Stelle, hört gerne rein – da sind wir ja auch schon auf diesen Convenience-Faktor, auf das Thema Zugänglichkeit, Bequemlichkeit und den dahinterstehenden Wunsch nach Entstressung eingegangen, auch das Leben in einer immer komplexeren Welt, die wir auch immer schwieriger bewältigen. Und dann kommt da plötzlich dieses Versprechen daher, dass jetzt alles besser wird."

Simon: "Das ist eigentlich eine schöne Brücke, weil in meiner täglichen Arbeit im Bereich Vertrieb, Kundenservice et cetera – ich bin ja nun auch für das Thema Neukundenanfragen bei uns zuständig – das Thema Convenience eigentlich noch mal ein schöner Hinweis ist, weil mir das jetzt auch gerade noch mal so klar geworden ist. Wenn ich mich mit einer Neukundenanfrage beschäftige und mal schaue, was ist denn das für ein Unternehmen – wir haben ja nun Kunden in der gesamten DACH-Region, das ist nicht immer nur hier in Kiel um die Ecke, und da kenne ich natürlich auch nicht jeden Namen eines mittelständischen Unternehmens – dann bin ich auch manchmal so bequem und google erst mal und gucke: Wie viele Mitarbeiter hat das Unternehmen? Seit wann gibt es sie? Wie viele Standorte und so weiter? Natürlich gucke ich mir auch die Websites an oder Geschäftsberichte. Aber das, was momentan oben steht, sind die durch KI gesammelten Informationen, die habe ich alle auf einen Blick. Ob das immer so zu 100 % der Wahrheit entspricht, darüber sprechen wir sicherlich auch noch mal bei den Chancen und Risiken. Aber tatsächlich kann ich eins zu eins bestätigen, dass das wirklich ein hoher Convenience-Faktor für mich in der täglichen Arbeit ist. Welche Möglichkeiten von KI hätten wir denn so mit im Gepäck bei uns in der Zeiterfassung? Oder vielleicht anders gefragt: Was sehen wir denn, was überhaupt möglich ist, was überhaupt denkbar ist?"

Andreas: "Seit dieser KI-Hype gestartet ist, beschäftigt uns das Thema ja auch ganz intensiv: Was ist überhaupt denkbar? In der Zeiterfassung, also dort, wo wir Arbeitszeiten von Menschen tracken – Kommen- und Gehen-Zeiten, Stempelungen auf Zeitarten oder Kostenstellen, das Erfassen von Urlaub oder Krankheit – im Prinzip hat KI dort ja gar nicht viel mitzumischen, weil wir wollen ja die Arbeitszeiten von Menschen aufzeichnen, und das darf uns niemand anders abnehmen. Es sei denn, wir hätten den Gedanken an einen allüberwachenden Big Brother, der irgendwie magisch weiß, anhand von Gesichtserkennung, wer wann und wo reingeht oder rausgeht. Und selbst da ist die Frage: Wäre das KI? Weil das ist ja nicht intelligent, sondern das ist eine Mustererkennung, welches Gesicht da reinkommt. Aber das ist ja eigentlich nicht in dem Sinne intelligent, sondern da sind wir wieder in diesem algorithmischen Bereich. Und es ist, glaube ich, unstrittig, dass das auch niemand will und dass es an gesetzliche Grenzen stößt. Das heißt, in der Zeiterfassung selbst haben wir es gar nicht so. Es gibt, glaube ich, zwei Punkte, wo in unserem Kontext das eine Rolle spielen könnte: Das ist einmal im Bereich Dienst- und Einsatzplanung, und ich könnte mir noch einen zweiten Punkt vorstellen, und das ist die Auswertung von Daten."

Simon: "Da könnte man halt drüber nachdenken, wenn man sich bestimmte Dinge anschauen möchte in einem bestimmten zeitlichen Bereich. Ich kenne das zum Beispiel aus unserem CRM auch so, dass ich mir gerne mal Auswertungen ziehe und dann aber auch gucke... Ich muss dann schon auch für eine KI-generierte Auswertung die richtigen Operatoren eingeben, in der richtigen Reihenfolge et cetera. Da kommt man ja irgendwie schon an die Grenze. Beziehungsweise ist die Frage, ist das qualitativ dann wirklich das, was man eigentlich braucht?"

Andreas: "Das ist schon ganz spannend, was du jetzt als Beispiel heranziehst. Das ist der Versuch, KI und diese Sprachmodelle in diesem CRM – ich kenne die Funktion ja auch – dazu zu nutzen, um irgendeinen Effekt zu erzielen. Und schon sagst du: 'Ich muss jetzt ja trotzdem Operatoren da reinpacken und meine Anfrage richtig formulieren. Und dann kriege ich am Ende ein Ergebnis, wo ich gar nicht so genau weiß, ist es jetzt das eigentlich.' Und das ist, glaube ich, auch insgesamt an der Stelle noch ein Problem. Die Unternehmen versuchen, KI-Funktionen zu erzeugen, und dieses Auswertungsskelett, das da generiert werden soll, das taugt halt irgendwie auch nicht so richtig. Man stellt sich die Frage: Hätte ich das nicht selber mit drei Klicks vorher in einer ganz normalen Maske zusammenstellen können?"

Simon: "Die Frage habe ich mir tatsächlich schon gestellt. Weil wenn ich dann wirklich ein bisschen feiner modellieren will, dann muss ich eben manuell nachbearbeiten."

Andreas: "Und es gäbe noch eine andere Möglichkeit, Auswertungen zu denken. Die wird dann aber auf jeden Fall auch heikler. Nämlich man könnte sagen: Ich fange jetzt nicht an, einen Reportrahmen oder ein Gerüst oder eine Abfrage umgangssprachlich zu formulieren, sodass das Ergebnis am Ende eine Vorschrift für das Programm ist, sondern ich gebe der künstlichen Intelligenz wirklich Daten. Diese Auswertung der Daten, die dann dort stattfindet, wird durch die künstliche Intelligenz ausgeführt. Da wären natürlich theoretisch super spannende Sachen denkbar. Wir haben einen sehr bequemen Zugang über diese natürliche Sprache. Man könnte also so was formulieren wie: 'Gib mir alle Krankenstatistiken der letzten 36 Monate in allen Abteilungen, gruppiert nach XY, und zeige mir gewisse Auffälligkeiten.' Man könnte das vielleicht sogar noch begründen mit dem betrieblichen Gesundheitsmanagement, weil man halt gerne sehen möchte, wo Leute krank werden. Dann würde irgendeine magische KI hingehen, diese Daten auswerten und mir dieses Ergebnis in perfekter Form präsentieren. Das ist aber schwierig, weil man dazu wissen muss, dass diese künstlichen Intelligenzmodelle – und da sprechen wir, wenn wir von KI sprechen, ja wieder von diesen Large Language Models, ChatGPT, Gemini und wie sie alle heißen – Zugriff auf die Daten haben müssen. Andererseits können diese Systeme üblicherweise nicht auf einem eigenen Server betrieben werden. Es gibt zwar solche Modelle auf eigenen Servern, aber das richtig Große, Leistungsfähige ist natürlich auch energiekosten- und aufwandsintensiv, auch was die Hardware angeht. Es gibt ja einen Grund, warum Nvidia mit seinen ganzen Hardware-Umsätzen – reiner Hardwarehersteller für die, die es nicht wissen – im KI-Bereich so krass abgeht. Das heißt, diese Modelle werden nicht bei uns im Rechenzentrum betrieben, sondern bei großen amerikanischen Anbietern irgendwo. Und wenn die meine Daten auswerten sollen, dann müsste ich denen ja alle meine Daten geben: alle Krankenmeldungen, alle Arbeitszeiten und so weiter. In einer Zeit, wo wir uns in der DSGVO und im Datenschutz damit auseinandersetzen, welcher Vorgesetzte überhaupt irgendwas sehen darf und ob mein Kollege sehen darf, ob ich abwesend, im Urlaub oder krank bin, wo er das doch trotzdem weiß, weil er mit mir im gleichen Raum auf der anderen Seite des Schreibtischs sitzt... Da kommen Datenschutzthemen schon auf so einem kleinen Level auf, und dann verbietet es sich natürlich absolut, darüber nachzudenken, irgendwem einfach alle Daten zur Verarbeitung zu geben."

Simon: "Verstehe. Da stößt man auf jeden Fall schnell an Grenzen."

Andreas: "Genau, richtig. Und dazu kommt ja noch die andere Frage: Ist das, was dann da ausgewertet wird, wirklich richtig? Wer mit KI und KI-Texten zu tun hat, hat vielleicht auch schon gemerkt, dass die KI halluziniert. Die denkt sich manchmal Dinge aus, und man merkt das gar nicht, weil die KI es so perfekt vorträgt, dass es plausibel aussieht. Dann sitzen wir da wie bei einer Show von David Copperfield und denken: 'Boah, das ist ja krass.' Aber es stimmt halt nicht. Die Jungfrau fliegt in Wirklichkeit gar nicht. Und den Punkt Dienstplanung haben wir jetzt fast ein bisschen übergangen, aber die Frage wird mir durchaus auch mal gestellt. Also: Machen Sie auch Schichtplanung mit KI, oder können wir bei einem Verkehrsunternehmen irgendwie planen? Da soll der Mitarbeiter immer am nächsten von seinem Wohnort eingesetzt werden und so weiter. Ist das irgendwie realistisch, oder haben wir da Ideen oder eine Meinung zu?"

Andreas: "Dienstplan dockt jetzt an anderen Stellen wieder an. Einmal ist natürlich wieder dieses Datenschutzthema da, wenn man wirklich von KI spricht – und ich spreche jetzt wieder von diesen Large Language Models, nicht von irgendeiner ausprogrammierten Art und Weise, ein Tool oder einen Knopf zu machen, der die letzten vier Wochen fortkopiert oder eine etwas komplexere Operation durchführt. Wenn ich jetzt wirklich an was Intelligentes denke, dann haben wir natürlich erstens wieder das Datenschutzthema. Das Zweite ist diese Problematik, dass Dienstpläne einfach für jeden etwas anderes sind."

Simon: "Sehr spezifisch auf jeden Fall, ja."

Andreas: "Sie sind immer spezifisch. Man muss natürlich wissen, dass eine künstliche Intelligenz trainiert werden muss. Das heißt, die muss sehr viele Daten bekommen, die muss sehr viele Fehlversuche selber erleben und scheitern, wie ein kleines Kind, das sehr oft gegen eine Wand rennt, bis es dann irgendwann einmal einen Erfolg hat. Dieser Erfolg muss halt auch bewertet werden. Dafür braucht man Unmengen an Trainingsdaten und man muss ihr halt auch sagen, was richtig und was falsch ist. Das Problem ist, dass wir einfach viel zu wenig Trainingsdaten haben. Selbst wenn wir alle Kunden zusammennehmen würden, wäre das nicht ansatzweise genug, um irgendwas zu trainieren. Und dann ist es ja noch so, dass der richtige Dienstplan für jeden in seinem Kontext etwas völlig Unterschiedliches ist. Wir können ja nicht Kindergärtner im Dreischichtbetrieb wie in einem Produktionsunternehmen verplanen. Diese Abhängigkeit von den Standorten, was du eben gesagt hast, das ist natürlich super interessant. Ich will auch nicht sagen, dass das technisch unmöglich ist, aber da muss man ein sehr individuelles und auch sehr teures Projekt machen, und dafür ist zumindest askDANTE auch nicht aufgestellt. Die meisten Kunden sind ja auch nicht bereit, extra Geld dafür auszugeben."

Simon: "Genau. Dann lass uns mal noch kurz darüber sprechen: Was machen wir denn in Bezug auf KI überhaupt bei askDANTE heute? Machen wir überhaupt irgendwas, was damit zu tun hat?"

Andreas: "Aktuell – das haben wir auch im Webinar letztens mal angedeutet – haben wir eine askDANTE KI bei uns im Handbuch testweise eingebettet. Da gehen wir wirklich in dieses Core-Thema mit diesen Sprachmodellen rein und haben unsere Handbuchinhalte, unsere Videoinhalte und tatsächlich auch unsere Podcastinhalte hinterlegt. Auch dieser Podcast wird Teil des Trainingsmaterials für diese KI. Dort kann man mit einem KI-Chatbot Fragen erörtern. Diese Fragen werden von uns regelmäßig gemonitort, um zu gucken, ob die Qualität richtig ist. Dann werden wir Stück für Stück die entsprechenden Trainingsdaten oder die Informationen nachfüttern, weil wir darüber erfahren, welche Fragen dort gestellt werden. Es ist total spannend zu sehen, was für Fragen da reinkommen. Wir haben zum Beispiel eine Frage gesehen, da ging es darum, wie man am besten einen individuellen Abwesenheitsgrund einrichtet, wenn Mitarbeiter, die Mitglieder bei der Freiwilligen Feuerwehr sind, in den Dienst abgerufen werden, was da sinnvoll ist und was nicht. Das ist natürlich eine andere Kategorie von Frage, als wir sie in einem Handbuch haben würden, wo wir einfach eine Maske erklären."

Simon: "Ja, na klar, das kann sein."

Andreas: "Wir haben auch wiederkehrende Themen wie: 'Wie kann eine Session dauerhaft eingeloggt bleiben?' oder 'Ich habe mein Passwort vergessen, wie geht das?' Das ist im Moment alles noch in einer Testphase. Man merkt auch, dass es da nicht um die Verarbeitung von personenbezogenen Daten geht, sondern um funktionale Fragen. Das kann für uns trotzdem eine sinnvolle Ergänzung sein. Auch für Sie als HR-Mitarbeiter ist das natürlich sehr praktisch, wenn man sich später mal vorstellt, dass wir eine Funktion hätten, bei der Ihre Mitarbeiter die KI fragen können, wie man einen Urlaubsantrag stellt. Das kann beim User-Onboarding eine super Hilfestellung sein. Das ist ein Thema, an dem wir dran sind, und das wollen wir irgendwann, wenn es gut funktioniert, in die Anwendung integrieren."

Simon: "Spannend. Dann sind wir eigentlich schon wieder fast am Ende der Folge. Ich glaube, wir haben jetzt schon viel zum Thema KI hier auf den Tisch geworfen. Wir wollten ja noch auflösen, wir haben ja noch gespoilert, die abschließende Frage: Welche neue Form des Arbeitszeitbetrugs gibt es denn?"

Andreas: "Jetzt kommt das kleine Geheimnis. Wie es dann immer so ist, alle Techniker haben natürlich eine gesunde und spielerische Art von krimineller Energie in sich und überlegen sich: 'Was geht denn damit jetzt eigentlich alles?' Was wir gemacht haben: Wir haben sogenannte KI-Agenten benutzt. Man liest das im Moment auch in den Medien, KI-Agenten sind gerade ein großes Thema. 2025 ist das Jahr der Agenten. Die nehmen ja nicht nur Sprache entgegen, sondern die können auch etwas für mich tun. Es gibt solche Agenten-Tools, in die ich umgangssprachlich sehr komplexe Dinge eingeben kann und die dann wirklich komplett aktiv werden. Es hat zehn Minuten gebraucht, um einen Agenten anzuweisen, sich mit meinen Login-Daten auf meinem askDANTE-Account anzumelden, mich im virtuellen Terminal einzustempeln, mich nach zehn Minuten wieder auszustempeln und damit im Prinzip Einstempeln, Ausstempeln und Anwesenheit zu simulieren."

Simon: "Ja, aber das ist doch aktuell technisch sowieso auch schon möglich."

Andreas: "Es ist ja auch klar, weil das alles Technik ist, die da ist, und der Agent benutzt sie jetzt halt, aber es ist halt so viel zugänglicher geworden. Es ist wieder die Gefahr, dass irgendjemand sich für besonders schlau hält und dann mit so einem Agenten Anwesenheit vortäuscht. Diese Zugänglichkeit ist so krass, und das stellt in der Konsequenz irgendwann vielleicht sogar die Frage, wie mobile Arbeit dann eigentlich existieren kann. Denn das Potenzial ist ja nicht nur da, dass in der Zeiterfassung das Kommen- und Gehen-Stempeln gemacht wird, sondern die KI könnte das auch von gewissen Rahmenbedingungen abhängig machen. Man kann eine KI in einen Chat einbinden. Ich sehe ja auch im Chat nicht, ob das Gegenüber jetzt gerade schreibt oder ob ein Agent im Namen des Gegenübers geschrieben hat. Das sind alles so Themen. Ich glaube, da steht uns noch ein bisschen was bevor, und ich würde fast darauf wetten, dass es nur eine Frage der Zeit ist, bis so ein Fall irgendwann mal vor einem Arbeitsgericht landet."

Simon: "Convenience, ja. Okay, also so viel zum Thema Chancen und Risiken der KI. Zu guter Letzt kommen wir zu unserem Titel der Folge zurück: Ist KI denn nun die Zukunft der Zeiterfassung? Ich habe mir da auf jeden Fall schon eine gute Meinung gebildet, ehrlich gesagt, und würde relativ selbstbewusst sagen: Nein, es ist nicht die Zukunft der Zeiterfassung. Sie kann uns unterstützen, aber 'it's a long way to go'. Man muss schon auch gucken, an welchen Stellen wir wirkliche KI im Einsatz haben und was eigentlich eher was Ausprozessiertes ist, was mit Algorithmen zu tun hat. Aber natürlich kann man sich das schon auch zunutze machen und an entscheidenden Stellen einsetzen. Das würde ich jetzt aus meiner Vertriebssicht sagen."

Andreas: "Ja, und ich würde aktuell auch sagen: Nein. Mit dem, was wir jetzt erfahren und wie wir KI aktuell ausprobiert haben, würde ich sagen, mit Zeiterfassung wird das erst mal nicht so viel zu tun haben. Es wird, glaube ich, Auswirkungen auf so viele Dinge haben, es wird am Fundament rütteln. Es wird sich natürlich auch die Frage stellen, wie der gesetzliche Rahmen mit solchen Themen umgeht, weil wir wissen, dass hier bei uns der Gesetzgeber vielleicht nicht ganz so schnell ist wie die technischen Entwicklungen an der einen oder anderen Stelle. Da ist einfach die Frage, wie sich das in Zukunft einpendelt, und da dürfen wir gespannt sein. Das spannendste Thema ist, glaube ich, das Thema Auswertung und das Thema Dienstplanung. Aber da würde ich auch heute sagen, da sind wir mit klug ausprogrammierten algorithmischen Lösungen einfach besser aufgestellt als mit dem Heilsversprechen einer wunderbaren neuen Welt, die durch irgendeine künstliche Intelligenz alles besser macht. Das ist halt nicht der Fall."

Simon: "Das war eigentlich ein schönes Schlusswort. Schlüssel zum Schlusswort sozusagen, genau. Dementsprechend vielen Dank, dass Sie auch heute wieder mit dabei waren, und ich würde sagen: Bis zum nächsten Mal!"

Andreas: "Genau, bis dann. Tschüss."

Simon: "Tschüss. Und ausstempeln."

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