Generative KI: Schafft sie wirklich Entlastung?

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Generative künstliche Intelligenz (KI) verspricht Zeitersparnis und Produktivitätssteigerung. Doch laut Experten kann die Implementierung und Wartung solcher Systeme mehr Arbeitsaufwand verursachen, als sie einsparen.

Generative künstliche Intelligenz (KI) und große Sprachmodelle (LLMs) werden oft als revolutionäre Technologien angepriesen, die Unternehmen helfen sollen, Zeit zu sparen und die Produktivität zu steigern. Doch laut Peter Cappelli, Professor für Management an der Wharton School der Universität von Pennsylvania, könnte die Realität weit weniger rosig sein.

Die Realität hinter den Versprechungen

Generative KI-Tools ermöglichen es, schnell Code auszuführen oder Berichte zu erstellen. Doch die Entwicklung und Wartung dieser Technologien erfordert möglicherweise mehr menschliche Arbeitskraft als die Ersparnis, die sie versprechen. Viele Aufgaben, für die generative KI eingesetzt wird, könnten auch durch standardisierte Automatisierung erledigt werden, die weniger komplex und kostspielig ist.

Peter Cappelli, ein renommierter Professor für Management und Direktor des Zentrums für Personalwesen an der Wharton School, ist ein angesehener Experte auf dem Gebiet der Arbeitsmarkt- und Organisationsforschung. Er betont, dass die Implementierung von LLMs kompliziert sei und oft mehr Arbeit verursache, als sie einsparen würde. ,,Es gibt viele Dinge, die generative KI tun könnte, die wir eigentlich gar nicht brauchen", sagte er. Ein Beispiel hierfür ist die Geschäftskorrespondenz, die oft durch vorgefertigte Formulare und Standard-Automatisierung erledigt wird. Jede von einem LLM generierte Nachricht müsste ohnehin von einem Anwalt geprüft werden, was den Prozess verlangsamt und verteuert.

Kosten und Validierung

Ein weiteres Problem sind die Kosten. Mit der steigenden Nutzung von LLMs wachsen die Anforderungen an Rechenleistung und Energieverbrauch. Dies könnte die Technologie in Zukunft teurer machen als herkömmliche Automatisierungslösungen.

Die Validierung von generativen KI-Outputs stellt ebenfalls eine Herausforderung dar. Bei komplexeren Aufgaben ist es unerlässlich, die Richtigkeit der Ergebnisse zu überprüfen. Dies erfordert Experten, die den Output validieren, was zusätzlichen Aufwand bedeutet. Cappelli warnt, dass es nicht ausreiche, sich allein auf die Technologie zu verlassen, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

Informationsüberfluss und Zuverlässigkeit

Ein weiteres Problem ist die Zuverlässigkeit der generierten Informationen. LLMs können unterschiedliche Antworten auf dieselbe Frage geben, was zu Verwirrung und zusätzlicher Arbeit bei der Bewertung der Ergebnisse führt. Diese ,,Zuverlässigkeitsfrage" ist besonders problematisch, wenn es darum geht, Entscheidungen auf Grundlage der generierten Daten zu treffen.

Die Flut an generierten Informationen kann überwältigend sein. Da es so einfach ist, Berichte und Ausgaben zu erstellen, könnte dies zu einer Überlastung der verfügbaren Daten führen. Zudem besteht die Gefahr widersprüchlicher Informationen, was die Entscheidungsfindung erschwert.

Menschliche Entscheidungen und generative KI

Letztendlich bleiben menschliche Präferenzen und Instinkte oft die Grundlage für Entscheidungen, auch wenn generative KI zur Unterstützung herangezogen wird. Trotz großer Investitionen in KI-Technologien neigen Menschen dazu, Entscheidungen auf Basis von Bauchgefühl und persönlichen Vorlieben zu treffen, anstatt sich vollständig auf analytische Modelle zu verlassen. Diese menschlichen Faktoren können die Effektivität von KI-gestützten Entscheidungsprozessen erheblich beeinflussen.

Potenziale der generativen KI

Cappelli sieht dennoch Potenzial in der generativen KI, insbesondere bei der Analyse großer Datenmengen und der Unterstützung von Entscheidungsprozessen. ,,Wir haben derzeit eine Menge Daten, die wir selbst nicht analysieren können", sagte er. Generative KI könnte hierbei effizienter sein als Menschen.

Die Fähigkeit von LLMs, große Datenmengen zu durchsuchen und zu analysieren, könnte in vielen Bereichen von großem Nutzen sein. Von der Forschung bis zur Geschäftsanalyse könnte die Technologie helfen, versteckte Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die menschlichen Analysten möglicherweise entgehen.

Zusammenfassung der Eckdaten:

- Generative KI und LLMs versprechen Zeitersparnis und Produktivitätssteigerung.

- Die Entwicklung und Wartung solcher Systeme kann mehr Arbeitsaufwand verursachen.

- Viele Aufgaben könnten durch einfache Automatisierung erledigt werden.

- Die Validierung von KI-Outputs erfordert menschliche Expertise.

- Steigende Kosten und Zuverlässigkeitsprobleme sind Herausforderungen.

- Menschliche Entscheidungen basieren oft auf persönlichen Präferenzen.

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