Künstliche Intelligenz: Wird KI 2024 zur Revolution oder zum Reinfall?
Düsseldorf. Experimente, Taskforces, Pilotprojekte: Der Hype um Künstliche Intelligenz hat viele Unternehmen veranlasst, die Auswirkungen von KI auf ihr Geschäftsmodell zu erforschen und Nutzungsszenarien zu testen. 2024 wird es nun ernst für die KI-Anbieter und alle Unternehmen, die große Summen investieren, um in dem neuen Wettbewerb nicht abgehängt zu werden.
Es wird das Jahr der Wahrheit: Kann uns KI 2024 wirklich effizienter, kreativer und produktiver machen? Wer könnten die Gewinner, wer die Verlierer dieser Entwicklung sein? Und welche Faktoren spielen dafür eine Rolle?
Die Frage nach Revolution oder Reinfall lässt sich am besten aus drei verschiedenen Perspektiven betrachten.
Erfüllen sich die Versprechen der KI-Anbieter an Unternehmen?
In vielen Unternehmen ziehen in den kommenden Monaten KI-Assistenten in die Büros ein. Microsoft und Google bringen ihre Copiloten für Businessanwendungen im großen Stil in den Markt. Ob in E-Mail-, Textverarbeitungs- oder Onlinekonferenzprogrammen: Überall sollen uns die Bots zur Verfügung stehen, Textentwürfe schreiben, Inhalte zusammenfassen und Meetings transkribieren.
Microsoft und Google versprechen den Nutzern ihrer sogenannten Copiloten einen enormen Produktivitätszuwachs. Und sie wollen sich das bezahlen lassen: 28 Euro pro Monat verlangen sie dafür – Kosten, die sich für einen Mittelständler mit 1000 Mitarbeitern auf knapp 340.000 Euro jährlich addieren. Dazu kommen Wartungs- und Schulungskosten.
Was viele Unternehmer und Managerinnen bereits in den ohnehin angespannten Budgetplanungen für 2024 umgetrieben hat, ist nun: Wer kann das bezahlen? Und wer kann es sich leisten, solche Investitionen zu unterlassen?
Spätestens mit den Fixkosten kommen die Zweifel. Zwar ist die Chance groß, dass uns KI-Assistenten viel Arbeit ersparen. Aber es ist keineswegs ausgeschlossen, dass wir uns mit der Unterstützung der neuen Tools nur mit noch mehr E-Mails, noch mehr LinkedIn-Beiträgen und noch mehr Protokollen gegenseitig Postfächer und Timelines zuspammen. Wer soll das alles noch lesen und verarbeiten? Das Horrorszenario von Business-KI im Jahr 2024 ist der Content-Kollaps.
Dazu passt dieser wunderbare Cartoon, den Sie vielleicht schon in sozialen Netzwerken gesehen haben. Er zeigt einen Mann und eine Frau, die jeweils vor einem Bildschirm sitzen. Der Mann sagt: „Sieh mal, ich schreibe drei Stichworte, und die KI macht daraus diesen langen Text!“ Die Frau antwortet: „Sieh mal, ich gebe der KI diesen langen Text, und sie verkürzt ihn auf drei Stichworte!“
>>Lesen Sie hier: KI-Revolution: Wie Künstliche Intelligenz uns und unsere Welt verändert
KI kann Business-Kommunikation unpräziser - und schlimmer noch: fehlerhaft machen. Nicht ohne Grund war „Halluzination“ 2023 etwa für die Herausgeber des Cambridge Dictionary das Wort des Jahres. So nennen es die Experten, wenn generative Sprach-KIs Falschinformationen produzieren und sie wie Fakten darstellen. Das passiert vor allem, wenn in den Trainingsdatensätzen für die zugrunde liegenden Sprachmodelle zu wenig Informationen über ein bestimmtes Thema vorliegen.
Ob uns der Einsatz von KI tatsächlich effizienter macht, hängt stark davon ab, ob wir uns auf die Tools verlassen können.
Die schlechte Nachricht ist: Das Halluzinieren an sich gilt vielen Experten als unlösbar. Die gute Nachricht ist: Es gibt mindestens drei Ideen, den Umgang damit zu erleichtern.
- Was Halluzinationen so gefährlich macht, ist die große Selbstsicherheit, mit der KI-Assistenten ihre Aussagen treffen. Mit zusätzlichen Angaben über die Wahrscheinlichkeit, mit der eine Aussage richtig ist, oder der Menge der Trainingsdaten, die zu einem bestimmten Thema vorliegen, könnten Nutzer die KI-generierten Informationen besser einschätzen. KI-Anbieter könnten ihren Assistenten also zunächst die Tugend des Selbstzweifels beibringen.
- Bisher gelten generative KI-Modelle weithin als Blackboxes, bei denen nicht einmal die Entwickler letztlich genau sagen können, wieso sie zu einem konkreten Ergebnis gekommen sind und nicht zu einem anderen. Forscher und Unternehmen wie das Heidelberger Start-up Aleph Alpha wollen das ändern und forschen an nachvollziehbarer KI. Schon jetzt gibt es erste Ansätze, mit denen KI-Modelle ihren Nutzern Belege für ihre Aussagen und widersprüchliche Informationen gleich mitliefern.
- Eine dritte Möglichkeit wäre, das Problem nicht bei den KI-Modellen selbst zu beheben, sondern durch die Kombination mit weiteren Datenquellen. Mit einem Verfahren, das sich Retrieval-Augmented Generation (RAG) nennt, können die Ausgaben von Sprach-KIs optimiert werden. Dazu werden einem Sprachmodell etwa die spezifischen Informationen eines Unternehmens zur Verfügung gestellt. Bekommt das KI-System dann eine Anfrage, wird die Antwort auf Basis dieser Daten generiert. Das Verfahren ist noch in der Erprobung. KI-Forscher sehen darin aber eine Chance, KI-Systeme verlässlicher zu machen.
Große Entwicklungssprünge sind bei der Verlässlichkeit von generativen KI-Modellen 2024 eher nicht zu erwarten. Ob sich die Erwartungen der Wirtschaft an die Technologieanbieter erfüllen, wird 2024 demnach vor allem von inkrementellen Verbesserungen der Technologie abhängen – und von der erfolgreichen Implementierung.
Gelingt den Unternehmen die erfolgreiche Implementierung generativer KI?
Es ist ein schnödes Thema, das in der Begeisterung über das neue Wundermittel KI kaum jemand hören will: Nur weil ein KI-Modell in einem gut konstruierten Beispielfall tolle Ergebnisse erzielt, lässt sich das noch lange nicht problemlos auf sämtliche Anwendungsfälle in Unternehmen übertragen.
Wie gut KI-Tools im Dauereinsatz in der Lage sind, unternehmens- und jobspezifische Fragen zu beantworten und Tätigkeiten auszuführen, hängt stark von klar definierten Prozessen und vor allem vom Datenmanagement bei den Nutzerunternehmen ab. Das RAG-Verfahren ist nur ein Beispiel, an dem das deutlich wird. Ein gutes Datenmanagement ist die Grundvoraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von KI-Tools.
Darüber hinaus scheinen große Unternehmen auf den ersten Blick bei der KI-Transformation im Vorteil zu sein. Eigenentwicklungen, wie sie etwa der Industriekonzern Bosch vorantreibt, können im Grunde auch nur Großunternehmen mit eigenen KI-Spezialisten leisten.
Den Microsoft-Copiloten gibt es im Business-Paket überhaupt erst für Unternehmen mit 300 Mitarbeitern, und Rabatte gibt es praktisch erst ab Konzerngröße.
So gesehen könnte die KI-Revolution zu einer großen Gefahr für die breite Landschaft der kleinen und mittelständischen Unternehmen in Deutschland werden. Aber es kann auch ganz anders ausgehen: Denn gerade kleine Unternehmen sind oft besser in der Lage, sich zu adaptieren und neue Technologien zu implementieren.
Diese Kundengruppe zu bedienen könnte außerdem ein attraktives Geschäftsmodell europäischer KI-Start-ups werden. Vorbilder in anderen Segmenten sind der HR-Softwareanbieter Personio aus München und der ERP-Softwareanbieter Xentral aus Augsburg.
Klar ist, dass wir 2024 eine riesige Feldstudie sehen werden, bei der einige Unternehmen auf Eigenentwicklungen setzen und viele andere versuchen, die Technologien verschiedener Anbieter zu adaptieren. Denn so groß der Vorsprung des ChatGPT-Entwicklers OpenAI in den vergangenen Monaten auch wirken mochte: Generative KI wird kein Monopolmarkt werden wie etwa das Suchmaschinengeschäft von Google.
Unternehmen können ebenso auf US-Unternehmen wie die Partnerunternehmen Microsoft und OpenAI oder Google setzen wie auf das Heidelberger Start-up Aleph Alpha oder das Pariser Jungunternehmen Mistral. Das bietet seine Software – wie übrigens auch der Facebookkonzern Meta – unter Open-Source-Lizenz an. So können Entwickler bei den Kundenunternehmen die Software für die spezifischen Bedürfnisse anpassen und bearbeiten. Es ist auch möglich, die verschiedenen Anbieter zu kombinieren. SAP will diesen Prozess sogar automatisieren und optimieren.
Viel spricht dafür, dass die erfolgreichsten KI-Anwenderunternehmen auf mehr als einen Partner setzen werden - und die KI nicht einfach per „Plug & Play“ übernehmen. Die erfolgreiche KI-Implementierung dürfte sehr viel anstrengender sein, als das Loblied der Automatisierung vermuten lässt. Schließlich bleibt ja auch die Frage, wie klug die Mitarbeiter die neuen Tools einzusetzen wissen.
Was kommt im KI-Jahr 2024 auf die Beschäftigten zu?
Der Hype um KI hat bei vielen Menschen bereits im vergangenen Jahr Ängste vor Jobverlust geschürt. 60 bis 70 Prozent der heutigen Aktivitäten von Angestellten lassen sich mithilfe von Künstlicher Intelligenz automatisieren, schätzt die Unternehmensberatung McKinsey. Und viele Unternehmen sehen die Chancen von Künstlicher Intelligenz zuallererst in der Steigerung der Produktivität.
Zwar betonen Experten immer wieder, dass die Entwicklung neuer Technologien in der Vergangenheit regelmäßig zu mehr statt zu weniger Arbeitsplätzen beigetragen hat. Aber diese Aussage muss mit zwei Sternchen versehen werden.
Erstens heißt das nicht, dass bei technologischen Transformationen alle Arbeitsplätze erhalten werden. Vielmehr entstehen ganz neue Jobs, die unter Umständen von Menschen mit ganz anderen Fähigkeiten ausgeführt werden müssen als die Tätigkeiten, die verloren gehen. Zweitens ist unklar, wie lange die Transformationsphase anhält und wie die Arbeitsplatzbilanz in der Zwischenzeit ausfallen wird.
Darauf weist etwa die Zukunftsforscherin Amy Webb vom Future Today Institute hin, die vor einigen Tagen in einem LinkedIn-Beitrag schrieb, es sei noch zu früh, um Prognosen für die Entwicklung von Jobs zu erstellen. „Wir sind eine Übergangsgeneration“, schrieb sie – auch wenn niemand bereit sei, das laut auszusprechen: „Das bedeutet, dass viele Menschen ihren Arbeitsplatz verlieren werden, entweder legitimerweise aufgrund von Künstlicher Intelligenz oder weil Führungskräfte ihre Gewinne durch Personalabbau aufbessern wollen.“
Einige der neu entstehenden Jobs werden laut Amy Webb möglicherweise nicht lange bestehen bleiben, „weil wir von einer Ära in eine andere übergehen und es einige Zeit dauern wird, die Belegschaft zu sortieren“.
Zugleich darf aber nicht vergessen werden, dass die KI-Transformation in Deutschland auf eine Zeit des schon fast dramatischen Fachkräftemangels trifft. Die Wahrscheinlichkeit, von einer KI ersetzt zu werden, ist deshalb 2024 relativ gering. Viel wahrscheinlicher hingegen ist die Gefahr, im Laufe der KI-Transformationen von einem anderen Menschen ersetzt zu werden, der die Anwendung von KI besser beherrscht.
Daraus lassen sich für Unternehmen wie Mitarbeiter folgende Schlüsse ableiten:
- Wir stehen vor einer der größten Weiterbildungs- und Umschulungsherausforderungen der Geschichte.
- Unternehmen, die bei KI konkurrenzfähig sein wollen, müssen zuallererst in die Schulung ihrer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter investieren. Denn der Markt an Fachkräften, die schon entsprechende Kenntnisse mitbringen, wird viel zu klein sein.
- Die besten Jobchancen werden in den kommenden Jahren wohl diejenigen haben, die sich in der Anwendung von KI-Tools weiterbilden und schnell herausfinden, wie sie diese am besten einsetzen können. Statt sich in Unternehmen der KI-Transformation zu widersetzen, sollten sie sich selbst damit auseinandersetzen und von ihren Arbeitgebern Schulungen einfordern.
Revolution oder Reinfall - das hängt am Ende eben doch nicht allein von der KI ab, sondern vor allem von uns selbst. Die anstehende KI-Transformation wird zunächst vor allem eines: viel Arbeit.
Ein vielleicht noch völlig unterschätzter Wettbewerbsfaktor bei der Frage, ob sich die Investition in KI-Tools lohnt, ist der des Mitarbeiterbenefits. Es ist zumindest gut vorstellbar, dass Bewerberinnen und Bewerber 2024 neben den klassischen Benefits wie Dienst-iPhones und Homeoffice auch nach KI-Tools fragen werden.
Denn wer will dann noch in einem Unternehmen arbeiten, in dem er seine E-Mails selbst beantworten muss?
Erstpublikation: 12.01.2024, 09:34 Uhr.