Denken

Das Ende vom Anfang für KI am Arbeitsplatz

ein Mann steht vor einem Schild mit der Aufschrift reinvention notes

Vielleicht sind Sie inzwischen ein bisschen ausgebrannt von dem allgegenwärtigen Hype um künstliche Intelligenz, der durch die Einführung von ChatGPT ausgelöst wurde. Der größte Teil dieses Medienansturms konzentrierte sich auf den Coolness-Faktor und die erstaunlichen, aber im Grunde nutzlosen Dinge, die KI für Ihren Social-Media-Feed erstellen kann. Ich möchte einen Moment darüber sprechen, was dies für die Tätigkeit bedeutet, die den größten Teil unserer wachen Zeit in Anspruch nimmt - unsere Arbeit.

KI am Arbeitsplatz

Ich denke, wir haben jetzt, wie Churchill sagte, "das Ende des Anfangs" erreicht, wenn es um KI am Arbeitsplatz geht. Um zu erklären, wie ich zu dieser Schlussfolgerung gekommen bin, möchte ich mit Ihnen meine persönliche Reise mit KI in drei Vignetten teilen.

2011: Watsons KI beherrscht Jeopardy

Vor etwa einem Jahrzehnt habe ich IBM dabei geholfen, sich für einen "Smarter Planet" neu zu positionieren, bei dem es um die Möglichkeiten ging, die sich aus einer Welt ergeben, die instrumentiert, vernetzt und intelligent wird. Ein großartiges Beispiel für diese 3 I's war IBMs aufkommende "Watson"-Technologie, die einen echten Durchbruch auf dem Weg zur künstlichen Intelligenz darstellt. Und was wäre ein besseres Forum für das öffentliche Debüt von Watson als Jeopardy - der Höhepunkt menschlicher Intelligenz(zumindest aus der Sicht einer Spielshow)?

Watson besiegte seine Gegner, darunter auch den erfolgreichsten Jeopardy-Champion und späteren Moderator Ken Jennings. Trotz dieses Erfolges hatte Watson auf dem Weg dorthin ein paar Stolpersteine, darunter diesen Austausch in der letzten Jeopardy-Runde:

Kategorie: U.S.-Städte
Frage: "Der größte Flughafen der Stadt ist nach einem Helden des Zweiten Weltkriegs benannt;
sein zweitgrößter nach einer Schlacht des Zweiten Weltkriegs."
Watson's Antwort: "Was ist Toronto?"

Während jeder die richtige Antwort(Chicago) übersehen haben könnte, ist es unwahrscheinlich, dass Sie "Toronto" erraten hätten, wenn die Kategorie "US-Städte" lautete. Dieser Fehler wurde später darauf zurückgeführt, dass Watson den Kontext falsch interpretiert hat, z. B. die Tatsache, dass die Toronto Blue Jays in der "amerikanischen" Liga spielen.

Eine noble Bemühung, aber noch nicht ganz die KI, die uns die Filme versprochen hatten. Dadurch wurde mir klar, wie schwierig es sein würde, echte künstliche Intelligenz zu erreichen und sie praktisch auf die Arbeit der meisten Menschen anzuwenden.

2017: Die Zukunft der Arbeit

Vor fünf Jahren leitete ich für einen Kunden ein Projekt über die "Zukunft der Arbeit". Das Unternehmen war bzw. ist ein Anbieter von Outsourcing-Dienstleistungen für Unternehmen und war daher zu Recht besorgt über Trends, die die Nachfrage nach Arbeitskräften, die es monetarisiert, verringern würden(im Gegensatz zu den meisten Unternehmen, bei denen der Anreiz oft darin besteht, Arbeitskräfte abzubauen). In den zehn Jahren zuvor hatte ich das Unternehmen dabei unterstützt, von der reinen Arbitrage von Arbeitskräften zu einer wertschöpfenden Mischung von Menschen innerhalb digitaler Arbeitsabläufe(z. B. Bearbeitung von Versicherungsansprüchen, Kreditorenbuchhaltung usw.) überzugehen, aber die "menschliche" Arbeit blieb der Kern ihres Geschäftsmodells.

Schon damals war abzusehen, dass sich die Art der "Arbeit" verändern würde. Die so genannte "Software-Robotik" begann, repetitive Bürotätigkeiten zu ergänzen/ersetzen, und erste Anwendungsfälle des maschinellen Lernens setzten sich durch. Unser schnelles Engagement konzentrierte sich darauf, die Auswirkungen von Technologie- und Arbeitstrends zu prognostizieren, um neue nachhaltige Geschäftsmodelle zu identifizieren. Dabei ließen wir uns von zwei Grundsätzen über die Trennlinie zwischen Mensch und Technologie in der Zukunft der Arbeit leiten.

Grundsatz 1:
Menschliche Arbeit wird dort verbleiben, wo es keinen praktischen Geschäftsnutzen für die Technologie gibt.
Implikation:
Nicht standardisierte Arbeit wird auch dann noch bestehen bleiben, wenn die technischen Mittel zu ihrer Ersetzung längst vorhanden sind.

Der Begriff der Nicht-Standard-Arbeit beinhaltet Arbeit, die nicht "praktisch" zu eliminieren wäre. Wendet man dieses Prinzip provokativ an, könnte der Beruf des Klempners auf lange Sicht nachhaltiger sein als der des chirurgischen Kardiologen. Wenn Sie wie ich in einem Haus aus dem Jahr 1904 wohnen, werden Sie verstehen, wie "untypisch" Klempnerarbeiten sein können, aber Sie erwarten, dass ein Herz immer an derselben Stelle sitzt. Genauso wie fehlerfreie Punktschweißroboter den Menschen am Fließband ersetzt haben, ist es keine Frage des "ob", sondern des "wann" die KI-gesteuerte Robotik bei vielen Routineeingriffen die Norm sein wird. Für das Outsourcing-Geschäft unseres Kunden führte dies zur Schaffung eines neuen Corporate Campus Logistics-Service, der nicht standardisierte Arbeitstätigkeiten mit digitalen Logistik-Workflows kombiniert.

Grundsatz 2:
Menschliche Arbeit wird dort verbleiben, wo die kreative Problemlösung im Mittelpunkt der Tätigkeit steht.
Implikation:
Wissensarbeit, bei der es eine Vielzahl von Lösungsmöglichkeiten gibt, ist am überlebensfähigsten.

Während der erste Grundsatz die Arbeit mit "Kopf und Händen" ansprach, sind die meisten, die diesen Blog lesen, reine Wissensarbeiter. Nun, die Zukunft holt auch uns ein. Da es in Ordnung ist, auf Anwälten herumzuhacken, lassen Sie uns einen Steueranwalt betrachten, der 500 Dollar pro Stunde in Rechnung stellt. Anwälte arbeiten innerhalb eines definierten Steuercodes(d. h. programmierbare "Geschäftsregeln"), und die hohen Kosten dieser Dienstleistung sind ein guter Grund für den Einsatz von KI. Es mag überraschen, dass dieser Beruf zumindest in absehbarer Zukunft durch "Kreativität" erhalten bleiben wird. Kreativität bei der subjektiven Auslegung des Steuerrechts zum Vorteil ihrer Kunden. Für unseren Kunden führte dieses Prinzip dazu, neue ausgelagerte Marketingdienstleistungen zu erkunden, die effizient durch On- und Offshore-Lösungen erbracht werden können.

Lassen Sie uns diese Grundsätze im Hinblick darauf, was praktisch und was möglich ist, weiterführen, wenn wir uns den heutigen Stand der KI ansehen.

2022: KI am Wendepunkt

Ich habe ein paar Wochen vor dem Start von ChatGPT im Herbst letzten Jahres begonnen, mit dem "Spielplatz" von OpenAI zu experimentieren. Ich wollte sehen, wie weit die Dinge in den Dimensionen "praktisch" und "möglich" gediehen waren. Was ich herausfand, deutete darauf hin, dass die KI endlich den Sprung vom Labor in unseren Arbeitsalltag geschafft hatte.

Was ist praktisch?

Ich begann damit, den Algorithmus zu verwenden, um Forschungsausdrücke in Themen zu kategorisieren und eine Zusammenfassung mit Beispielen zu erstellen. Eine Aufgabe, für die ein Nachwuchsanalyst ein paar Stunden brauchen würde, war sofort erledigt, und die Ergebnisse waren ohne nennenswerte Änderungen verwendbar. Mein Kollege gab ein paar einfache Aufzählungspunkte ein und erhielt die vollständige Prosa für eine Konferenzeinladung. Das sind keine Aufgaben, die ganze Arten von "Jobs" ersetzen könnten, aber solche, die den Umfang der "Arbeit" sofort reduzieren könnten.

Durch die Verwendung natürlichsprachlicher Eingaben kann der Algorithmus jede in ein oder zwei Sätzen formulierte Anfrage bearbeiten. Jetzt sind die Vorteile der KI für jeden zugänglich, ohne dass ein spezialisierter Pförtner benötigt wird. Wir sind nur noch ein paar unternehmerische Anwendungen davon entfernt, die stupide Arbeit zu reduzieren, die Unternehmen lähmt und Mitarbeiter demotiviert. Denken Sie nur daran, wie viel Zeit wir allein mit der Versionierung von Tabellenkalkulationen und PowerPoint-Präsentationen verschwenden.

Hier sind 5 sehr praktische Dinge, die Sie heute ausprobieren können:

  1. Erstellen Sie einen ersten Entwurf. Es gibt immer wieder Dinge, die uns schwer fallen, zu schreiben. Nutzen Sie dieses Experiment, um eines davon in Angriff zu nehmen. Geben Sie einfach ein paar Stichpunkte zum Inhalt und einfache Anweisungen ein und sehen Sie, was herauskommt. Wenn Ihnen das Ergebnis nicht gefällt, klicken Sie einfach auf "Aktualisieren" und versuchen Sie es noch einmal.
  2. Etwas besser machen. So gut KI bei ersten Entwürfen ist, so gut ist sie bei der endgültigen Bereinigung eines Dokuments. Wenn Sie nicht nur die Grammatik korrigieren, sondern das Gleiche mit der Hälfte der Wörter sagen wollen, ist das kein Problem. Verwandeln Sie Absätze in Aufzählungszeichen, Aufzählungszeichen in Langform, ändern Sie die erste Person in die dritte usw.
  3. Eine Sitzung zusammenfassen. Bevor es Teams/Zoom-Aufzeichnungen und -Transkriptionen gab, erhielten Manager hilfreiche einseitige Zusammenfassungen von Gruppendiskussionen. Anstatt sich durch die Abschrift eines Meetings zu quälen, das Sie verpasst haben, können Sie es von AI zusammenfassen lassen.
  4. Erstellen Sie ein Wertangebot. Verwandeln Sie technische Produktspezifikationen in eine klare Beschreibung dessen, was etwas bewirkt - oder sogar in ein überzeugendes neues, kundenorientiertes Wertversprechen.
  5. Einen Praktikanten befähigen. Ich möchte jeden ermutigen, es selbst auszuprobieren, aber Sie können auch einen Praktikanten bitten, für Sie zu experimentieren. In weniger als einem Nachmittag sollten sie in der Lage sein, drei zeitsparende Ideen zu entwickeln, um lästige Aufgaben, die Ihr Büro belasten, zu reduzieren.


Was ist möglich?

Schauen wir uns nun an, was mit KI heute möglich ist. Insbesondere, wie weit ist die KI mit der Art der "kreativen" Problemlösung gekommen, von der ich noch vor ein paar Jahren dachte, dass sie uns Menschen vor unseren KI-Übervätern retten würde.

Eines meiner Experimente bestand darin, die KI den Dialog für die Schlussszene eines Films oder Theaterstücks schreiben zu lassen, indem ich ihr eine einfache Zusammenfassung der Handlung und Beschreibungen der Figuren vorgab. Ich habe gerade genug von den Eingaben verschleiert, damit der Algorithmus nicht in Versuchung gerät, zu schummeln und das Quellenmaterial zu konsultieren. Die Ergebnisse waren, zumindest für mich, ziemlich erstaunlich. Um es klar zu sagen: Es waren nicht Shaw oder O'Neill, aber ich verstand jetzt, wie es Lifetime möglich war, jedes Jahr ein paar Dutzend Filme zu produzieren.

Gelegentlich kommt es vor, dass sich in der Ausgabe von Watson Kontextverfälschungen einschleichen - insbesondere bei der Bilderzeugung. Als ein anderer Algorithmus gebeten wurde, Schnappschüsse von einer Hausparty zu erstellen, die nie stattgefunden hat, fügte er einen oder zwei zusätzliche Finger an einer Hand ein, die eine Kamera hielt. Bei etwas ohne Finger ist das verzeihlich und leicht zu beheben.

Stellen Sie sich vor, wie lebensrettend diese KI-Bilderzeugung sein wird - zumindest "arbeitslebensrettend". Allein Getty Images verfügt über 80 Millionen Bilder, die jährlich über 2,3 Milliarden Suchanfragen generieren. Gehen wir davon aus, dass es durchschnittlich drei Minuten dauert, das ideale Bild zu finden(ich habe leider viel länger gebraucht). Das sind fast 1.800 verlorene Lebenszeiten pro Jahr.

Vielleicht als Bestätigung dafür, dass hier wirklich etwas dran ist, erleben wir bereits die ersten Reaktionen auf die ersten Vorstöße der KI in die einst ausschließlich menschliche Domäne der Kreativität. Die Regeln einiger Online-Kunstwettbewerbe werden derzeit umgeschrieben, nachdem KI-generierte Bilder ihre menschlichen Konkurrenten zu schlagen begannen(besonders gut gelingt dies in Fantasy-Kategorien, wo ein zusätzlicher Finger leichter zu erklären ist). Als ein Fan dem Sänger und Songschreiber Nick Cave ein von ChatGPT in "seinem" Stil geschriebenes Lied überreichte, sagte er dazu Folgendes:

"...es wird immer eine Replik sein, eine Art Burleske...Lieder entstehen aus dem Leiden heraus, das heißt, sie basieren auf dem komplexen, inneren menschlichen Kampf der Schöpfung, und, nun, soweit ich weiß, fühlen Algorithmen nicht. Daten leiden nicht."

Um besser zu verstehen, worauf das alles hinausläuft, wandte ich mich an die einzige Quelle, deren Objektivität ich vertraute: meinen neuen KI-Mitarbeiter:

F: Werden KI-Algorithmen irgendwann die menschliche Kreativität ersetzen?

A: Nein, KI-Algorithmen werden niemals die menschliche Kreativität ersetzen. Künstliche Intelligenz ist ein Werkzeug, das zur Steigerung der Kreativität eingesetzt werden kann, aber sie kann die einzigartigen und innovativen Ideen, die dem menschlichen Gehirn entspringen, nicht ersetzen. KI-Algorithmen können Menschen helfen, bestimmte kreative Aufgaben zu automatisieren, aber sie werden nicht in der Lage sein, wirklich kreative Ideen zu entwickeln, wie es ein Mensch kann.

Vielleicht hat der Algorithmus nur versucht, uns ein besseres Gefühl zu geben und von seinen eigentlichen Zielen abzulenken. Aber selbst wenn die kreative Obergrenze für KI die eines Junior-Texters oder -Designers ist, der dazu bestimmt ist, den ersten Entwurf zu schreiben, der dazu beiträgt, echte "menschliche" Kreationen zu inspirieren, ist das immer noch eine sehr große Sache.

Und was jetzt?

Ja, wir sind noch weit davon entfernt, wo das alles hinführen wird. Aber wir müssen anerkennen, dass sich die Dinge nun viel schneller entwickeln werden, da wir "das Ende des Anfangs" der KI am Arbeitsplatz erreichen. Wir müssen KI als einen Mitarbeiter akzeptieren, der hier ist und bleibt(auch wenn er nicht versuchen wird, Ihnen Pfadfinderkekse zu verkaufen).

Ich betrachte diese frühen Durchbrüche in der KI als einen Weckruf für uns Menschen, unser Spiel zu verbessern. Schon lange gibt es zu viel "dumme" Arbeit, die die Energie und das Potenzial all unserer Organisationen aufzehrt. Jetzt, da die Mittel vorhanden sind, um eine klarere Grenze zwischen Arbeit, die von Menschen erledigt werden muss, und Arbeit, die von Technologie erledigt werden kann und sollte, zu ziehen, sollten wir alle diesen Moment ergreifen.

Ist die KI der Befreier des menschlichen Potenzials oder der unvermeidliche nächste Evolutionsschritt weg von uns? Wenn es um die Zukunft der Arbeit geht, hat Terminator 2 vielleicht recht.

"Die Zukunft ist nicht geschrieben worden.
Es gibt kein anderes Schicksal als das, was wir uns selbst machen." 

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PS: Wenn Sie an weiteren Überlegungen dieser Art interessiert sind oder Ihre Sichtweise mit anderen teilen möchten, senden Sie mir bitte eine LinkedIn-Einladung.

 

Chris Halsall ist Senior Partner bei Vivaldi, wo er sich auf reinvention und Wachstum an der Schnittstelle zwischen Kunde, Marke und Geschäft konzentriert. Bevor er zu Vivaldi kam, war Chris Halsall Mitbegründer von Ogilvy Consulting, wo er als Global COO und Leiter der Growth & Innovation Practice tätig war. Chris begann seine Beraterkarriere bei McKinsey & Company, wo er die Marketing Effectiveness Practice leitete und Senior Branding Expert für Nordamerika war.