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AI Exposure Check
Controller/in

Illustrative Aufgaben-Exposition aus dem Offline-Stichprobenmodell — nicht eine Marktumfrage.

KI-Exposure 69% mittlere KI-Exposure · CHF 110443 illustrativer Zeitwert · 5 Aufgaben

Gratis-Check für Ihr Team Vollständiger Bericht CHF 4,900

Aufgaben

Exposure und Begründung

Aufgaben-Exposition und Begründung
Aufgabe Exposure % Begründung
Wiederkehrende Management-Pakete erstellen 76% Hohe generative KI-Exposure: „Wiederkehrende Management-Pakete erstellen“ ist weitgehend Mustererkennung, Entwurf oder strukturierte Datenarbeit, die Modelle mit menschlicher Prüfung unterstützen können.
Hauptbuch-Ausnahmen abstimmen 59% Mittlere Exposure: „Hauptbuch-Ausnahmen abstimmen“ mischt vorlagenfähige Schritte mit Kontexturteil; KI kann entwerfen oder triageieren, aber ein verantwortlicher Mensch soll entscheiden.
Abweichungskommentare entwerfen 70% Mittlere Exposure: „Abweichungskommentare entwerfen“ mischt vorlagenfähige Schritte mit Kontexturteil; KI kann entwerfen oder triageieren, aber ein verantwortlicher Mensch soll entscheiden.
Ad-hoc-Excel-Modelle bauen 87% Hohe generative KI-Exposure: „Ad-hoc-Excel-Modelle bauen“ ist weitgehend Mustererkennung, Entwurf oder strukturierte Datenarbeit, die Modelle mit menschlicher Prüfung unterstützen können.
Datenanfragen von Stakeholdern beantworten 54% Niedrig-mittlere Exposure: „Datenanfragen von Stakeholdern beantworten“ erfordert Koordination oder Domänennuance; KI darf Inputs zusammenfassen, aber nicht das Ergebnis verantworten.

Beispielaktionen

  1. Zeitersparnis 30 Tage lang messen, bevor der Automationsumfang erweitert wird.
  2. Beziehungs- und urteilskritische Aufgaben vor voller Automation schützen.
  3. Datenklassifizierungsregeln kartieren, bevor interne Systeme an Modelle angebunden werden.
Was diese Zahlen nicht sind
  • Illustrative Rollenbibliothek aus dem Offline-AEC-Stichprobenmodell (aec-ai-v1), keine erhobene Berufszählung.
  • Aufgabenpakete und Exposure-Werte sind deterministische Stichproben für Self-Serve-Triage — Faethm-ähnliche Ontologie-Breite, keine proprietären Pearson-Daten.
  • CHF-Zeitwertschätzungen nutzen illustrative Schweizer Mid-Market-Sätze und Jahresstunden.

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