Rollenbibliothek · aec-roles-v1 · operations
AI Exposure Check
Logistikmanager/in
Illustrative Aufgaben-Exposition aus dem Offline-Stichprobenmodell — nicht eine Marktumfrage.
KI-Exposure 58% mittlere KI-Exposure · CHF 71712 illustrativer Zeitwert · 5 Aufgaben
Aufgaben
Exposure und Begründung
| Aufgabe | Exposure % | Begründung |
|---|---|---|
| Lieferantenrechnungen abstimmen | 79% | Hohe generative KI-Exposure: „Lieferantenrechnungen abstimmen“ ist weitgehend Mustererkennung, Entwurf oder strukturierte Datenarbeit, die Modelle mit menschlicher Prüfung unterstützen können. |
| Kapazitätsauslastung prognostizieren | 64% | Mittlere Exposure: „Kapazitätsauslastung prognostizieren“ mischt vorlagenfähige Schritte mit Kontexturteil; KI kann entwerfen oder triageieren, aber ein verantwortlicher Mensch soll entscheiden. |
| SOP-Aktualisierungsnotizen entwerfen | 57% | Mittlere Exposure: „SOP-Aktualisierungsnotizen entwerfen“ mischt vorlagenfähige Schritte mit Kontexturteil; KI kann entwerfen oder triageieren, aber ein verantwortlicher Mensch soll entscheiden. |
| Überfällige Bestellungen nachverfolgen | 56% | Mittlere Exposure: „Überfällige Bestellungen nachverfolgen“ mischt vorlagenfähige Schritte mit Kontexturteil; KI kann entwerfen oder triageieren, aber ein verantwortlicher Mensch soll entscheiden. |
| Live-Incident-Bridges koordinieren | 32% | Niedrige Exposure: „Live-Incident-Bridges koordinieren“ ist beziehungs-, sicherheits- oder urteilskritisch; behalten Sie einen menschlichen Owner und nutzen Sie KI nur als eng begrenzte Hilfe. |
Beispielaktionen
- Datenklassifizierungsregeln kartieren, bevor interne Systeme an Modelle angebunden werden.
- SOPs so umschreiben, dass KI-unterstützte Schritte einen verantwortlichen Menschen behalten.
- Das Team an Prompt-Bibliotheken schulen, die an bestehende Vorlagen gebunden sind.
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.