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Interview mit Kimberly Breuer Co-CEO von Likeminded


Welche Rolle spielt der Einsatz einer KI bei der Unterstützung von mentaler Gesunderhaltung am Arbeitsplatz?


Wie in so vielen Bereichen bietet KI auch viele Chancen für das Thema mentale Gesundheit am Arbeitsplatz. Drei der wichtigsten Möglichkeiten aus meiner Perspektive sind:

  1. Dass Zugang zu Informationen, die uns helfen unsere mentale Gesundheit und unser Wohlbefinden zu verstehen und zu verbessern, noch zugänglicher geworden sind. Wenn ich z.B. nach Stressmanagementtechniken suche, brauchen Tools wie Chatgpt keine 5 Sekunden, um mir eine ganze Liste an Ideen zu liefern.

  2. KI ist ein Katalysator für die Forschung. Daten können schneller und auf neue Art und Weise verarbeitet werden und so neue Erkenntnisse über die effektivsten Strategien zur Förderung der mentalen Gesundheit generieren. Je mehr validierte Ergebnisse es rund um das Thema mentale Gesundheit am Arbeitsplatz gibt, desto klarer wird es für Unternehmen zu erkennen, wie groß ihr Einfluss ist und umso zugänglicher wird das Wissen, das und welche Maßnahmen effektiv für Mitarbeitende und Unternehmen sind.

  3. Ein wichtiger Hebel für mentale Gesundheit wird sein, nicht nur den Zugang zu erleichtern, sondern Einzelne mit der richtigen Form von Unterstützung zu bedienen. Denn nur so kann Effektivität gesichert werden. Intelligente Algorithmen helfen uns genau dabei. Sie machen es möglich, dass wir die mentale Gesundheit von Mitarbeitenden individuell und gleichzeitig kosteneffizient unterstützen können. Bei Likeminded nutzen wir beispielsweise Machine Learning Algorithmen, um personalisierte Empfehlungen für jeden und jede Mitarbeiter:in auszusprechen. Der ROI unserer Plattform ist für Arbeitgeber:innen positiv.


Mit welchen Risiken und Herausforderungen müssen wir in diesem Zusammenhang rechnen?


Klar ist, dass KI-Algorithmen stark von ihren Trainingsdaten abhängen. Das heißt, dass wenn wir mit “unsauberen” Daten arbeiten, die Vorurteile und Diskriminierung widerspiegeln, Ergebnisse und Analysen der KI entsprechend beeinflusst werden. Wenn "Biases" in Trainingsdaten nicht korrigiert werden, erhalten wir z.B. schlechtere Ergebnisse für marginalisierte Gruppen.


Eine weitere wichtige Herausforderung ist, dass die Anwendung von KI im Bereich mentale Gesundheit die Sammlung und Speicherung sensibler persönlicher Daten erfordert. Ohne die richtigen Sicherheitsmaßnahmen können hier Risken z.B. im Bereich Datenschutz enstehen.


Die WHO beschreibt, dass es immer noch große Lücken in unserem Verständnis dazu gibt, wie wir KI im Bereich mentale Gesundheit einsetzen können und sollten. Wenn es darum geht, KI im Bereich mentale Gesundheit zu integrieren, müssen wir sorgfältig und verantwortungsbewusste mit dieser Aufgabe umgehen. Ein wichtiger Schritt hierbei ist mit den richtigen Expert:innen u.a. aus den Bereichen Psychologie, Technologie und Datensicherheit zusammenzuarbeiten.


Kann und sollte eine KI einen menschlichen Gesundheits-Experten ersetzen?


Studien legen nahe, dass wenn wir unsere mentalen Gesundheit verbessern wollen, zwischenmenschliche Beziehung zwischen psychologischen Expert:innen wie Therapeut:innen und Klienten maßschlaggebend sind.


Viele Menschen haben Bedenken, ihre persönlichsten Gefühle mit einer KI zu teilen, fühlen sich unwohl oder tun sich schwer das notwendige Vertrauen aufzubauen.


Trotzdem kann künstliche Intelligenz uns und psychologische Expert:innen in vielen verschiedenen Bereichen unterstützen und ergänzen. Und diese Möglichkeit sollten wir erkunden.


Welche Datenschutzmaßnahmen sind notwendig, um sicherzustellen, dass die Nutzung von KI im Bereich der mentalen Gesundheit die Privatsphäre der Benutzer respektiert?


Um die Privatsphäre von Nutzer:innen zu schützen, müssen wir bei der Datenerhebung und Entwicklung von KI-Anwendungen darauf achten, dass wir mit anonymisierten Daten arbeiten, die keine persönlichen Informationen beinhalten.


Für die Likeminded Algorithmen heißt das unter anderem, dass unsere personalisierten Empfehlungen von technischen Systemen direkt an Nutzer:innen gemacht werden. Außer unseren Nutzer:innen sieht niemand, welche Empfehlungen ausgespielt wurden.


Das heißt auch, dass Arbeitgeber keine Daten und Informationen zu persönlichem Nutzerverhalten oder KI-Empfehlungen eines Mitarbeitenden erhalten.


Ein weitere wichtiger Punkt ist die sichere Speicherung von Nutzerdaten. Bei Likeminded werden Nutzerdaten anonym in unsere besondere sicherheitsorientierte Backend-Architektur auf AWS Servern in Deutschland gespeichert.


Warum sind Human Centered Analytics ein so wesentlicher Bestandteil beim nachhaltigen Schutz der mentalen Gesundheit am Arbeitsplatz?


Human Centered Analytics (HCA) ist ein Ansatz, bei dem menschliche Dimensionen wie Bedürfnisse, Verhaltensweisen und das Wohlbefinden im Mittelpunkt von Technologieentwicklung und der Verarbeitung von Daten stehen.


Mentale Gesundheit entsteht aus einer Vielzahl verschiedener, biologischen, umweltspezifischen, psychologischen und sozialen Faktoren. Dazu gehören vor allem auch die menschlichen Dimensionen, die mit HCA verstärkt berücksichtigt werden.


Das Ziel von HCA ist, besser auf die Bedürfnisse und Präferenzen von Menschen einzugehen und entsprechende Lösungen effektiver zu machen. Außerdem, werden durch HCA ethische Aspekte verstärkt berücksichtigt und inklusive Systeme zu entwickeln. Von diesen Vorteilen profitieren wir natürlich auch, wenn nicht sogar insbesondere, im Themenfeld mentale Gesundheit.



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