Automatisierung oder Augmentierung? Zwei Ansätze zur KI in einem Unternehmen | KI im Geschäft #124

Was sind Automatisierung und Augmentierung im Kontext von KI in einem Unternehmen?

Automatisierung und Augmentierung sind gegensätzliche, aber voneinander abhängige Kräfte. Tatsächlich stehen Unternehmen vor der Wahl: Schneiden sie Kosten und automatisieren Aufgaben, wodurch die menschliche Beteiligung am Prozess entfällt? Oder verbessern sie mit einem Fokus auf Qualität und Personalisierung die Fähigkeiten der Mitarbeiter und verbessern die Ergebnisse durch KI-Augmentierung, die eine enge Zusammenarbeit zwischen Menschen und künstlicher Intelligenz umfasst? Ihre komplementären Fähigkeiten würden dann kombiniert, um eine spezifische Aufgabe zu erfüllen.

Das Paradoxon von Automatisierung und Augmentierung ist ein Problem, dem sich moderne Organisationen stellen müssen. Das Verständnis der Unterschiede und Synergien zwischen den beiden Konzepten ist entscheidend für die erfolgreiche Implementierung von KI im Geschäft.

Automatisierung

Automatisierung ist der Prozess, menschliche, repetitive Aktivitäten durch Software zu ersetzen. Vor der Ära der rasanten Entwicklung generativer künstlicher Intelligenz war Automatisierung nur auf Routine- und gut strukturierte Aufgaben anwendbar, wie zum Beispiel:

• Rechnungen ausfüllen,
• Berichte erstellen,
• Ausgaben zusammenfassen,
• einfache Kundenbetreuung basierend auf der Auswahl des nächsten Schrittes des Gesprächs durch Drücken eines Knopfes.

Organisationen konnten Prozesse automatisieren, die auf Expertenwissen basierten, das in Form von Algorithmen kodiert war, die Beziehungen zwischen Bedingungen (“wenn”) und Konsequenzen (“dann”) definieren. Eine solche Automatisierung basierte auf einem explizit definierten Domänenmodell, d.h. einer Wissensdarstellung, die eine gewählte Nutzenfunktion optimiert.

Die Entwicklung generativer künstlicher Intelligenz hat jedoch radikale Veränderungen im Bereich der Automatisierung mit sich gebracht. Die neuen Modelle können nicht nur viel flexibler auf Eingabedaten reagieren, sondern auch Befehle, die in natürlicher Sprache ausgedrückt sind, ausführen. Mit anderen Worten, anstatt Befehle basierend auf expliziten Regeln auszuführen, können sie Aufgaben basierend auf kontextuellem Verständnis durchführen.

Quelle: DALL·E 3, Eingabeaufforderung: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Automatisierungen, die künstliche Intelligenz nutzen, bergen jedoch erhebliche Risiken.

Das erste Risiko sind die Gefahren der Automatisierung von Entscheidungsprozessen – ein Problem, mit dem unter anderem Entwickler autonomer Fahrzeuge konfrontiert sind. Zum Beispiel, wenn ein Fahrzeug in Bruchteilen einer Sekunde manövrieren muss, weil es keine Möglichkeit gibt, eine Kollision zu vermeiden.

Das zweite Risiko ergibt sich aus der Abhängigkeit von prädiktiven Algorithmen. Selbst wenn ein Unternehmen eine automatisierte Option implementieren möchte, um datengestützte Empfehlungen der künstlichen Intelligenz zu befolgen, muss ein Mensch die Verantwortung für die getroffenen Entscheidungen übernehmen.

Ein drittes Risiko ist die Nutzung generativer künstlicher Intelligenz, die bei unzureichenden Daten beginnt zu halluzinieren, d.h. wahrscheinliche, aber falsche Antworten zu geben. Zum Beispiel kann sie Fake News generieren oder Kunden falsche Antworten auf Fragen geben. Die Navigation durch die Vorteile und Risiken der Automatisierung erfordert daher sorgfältige Analyse und Vorbereitung.

Augmentierung

Augmentierung ist der Prozess, KI zu nutzen, um menschliche Intelligenz und Fähigkeiten zu verbessern, anstatt sie zu ersetzen oder unabhängig zu handeln. Mit der wachsenden Bedeutung der Augmentierung in Umgebungen, die komplexe Entscheidungsfindung erfordern, übernehmen Organisationen zunehmend diesen Ansatz. Bei komplexeren Aufgaben, bei denen Regeln und Modelle nicht vollständig bekannt sind, ermöglicht die Augmentierung, dass natürliche und künstliche Intelligenz eng zusammenarbeiten.

Das liegt daran, dass Augmentierung ein iterativer, ko-evolutionärer Prozess ist, in dem Menschen von KI lernen und KI von Menschen lernt. Dabei sollte die Rolle der künstlichen Intelligenz so gestaltet werden, dass menschliche Aufsicht in allen Phasen eines bestimmten Prozesses ermöglicht wird. Es erfordert die Einbeziehung von Fachexperten, deren Expertise oft stillschweigend ist, abgeleitet aus jahrelanger Erfahrung und Intuition, was es schwierig oder unmöglich macht, sie direkt durch KI zu ersetzen.

Augmentierung ermöglicht es Menschen und künstlicher Intelligenz, sich gegenseitig zu verstärken, indem maschinelle Rationalität mit menschlicher Intuition, gesundem Menschenverstand und beruflicher Erfahrung kombiniert wird. Dieser Ansatz ermöglicht eine umfassendere Informationsverarbeitung und bessere Entscheidungsfindung.

Bei dem Parfümunternehmen Symrise beispielsweise arbeiteten Parfümeure eng mit dem KI-System zusammen, um Ideen für neue Düfte zu generieren (https://www.thefreelibrary.com/Can+AI+pass+the+smell+test%3F+Deploying+artificial+intelligence+can+be…-a0578441404). Durch Augmentierung konnten die Experten die Fähigkeit der Maschine nutzen, massive Datenmengen zu verarbeiten, während sie ihr eigenes Wissen anwendeten, um die Ergebnisse zu interpretieren und zu kontextualisieren. Die Ergebnisse waren innovative Düfte, die den Kunden gefielen.

Quelle: DALL·E 3, Eingabeaufforderung: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Sanfte Übergänge – von Automatisierung zu Augmentierung und zurück

Die Beziehung zwischen Automatisierung und Augmentierung ist dynamisch. Sie ermöglicht nahtlose Übergänge zwischen den beiden Ansätzen. Die enge Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI innerhalb der Augmentierung hilft, Regeln und Modelle zu identifizieren, die dann verwendet werden können, um eine bestimmte Aufgabe zu automatisieren, was zu Innovation und Effizienzgewinnen führt.

Organisationen sollten daher bewusst zwischen den separaten Aufgaben der Automatisierung und Augmentierung iterieren und sich langfristig zu beiden verpflichten.

Ein weiterer Schritt, der die Verbindung zwischen Automatisierung und Augmentierung stärken wird, ist die Schaffung autonomer Agenten, d.h. künstliche Intelligenz, die nicht nur Aufgaben automatisieren, sondern auch Prozesse planen und Befehle an andere Systeme ohne menschliches Eingreifen erteilen kann. Die Entwicklung von KI-Lösungen der nächsten Generation wird es auch in naher Zukunft ermöglichen, Prototypen und innovative Dienstleistungen basierend auf Bedarfsanalysen zu erstellen.

Zusammenfassung

Automatisierung und Augmentierung stellen zwei gegensätzliche, aber oft voneinander abhängige Anwendungen künstlicher Intelligenz im Management dar. Ein ausgewogener Ansatz, der die Stärken beider Konzepte kombiniert, ist der Schlüssel zur Erreichung von Komplementarität, die sowohl dem Geschäft als auch der Gesellschaft zugutekommt.

Um diese Spannung effektiv zu managen, sollten Organisationen:

• an die Verantwortung für die Schaffung transparenter und sicherer Systeme unter Verwendung von KI denken,
• die Verantwortung für Managementprozesse im Auge behalten und KI als Werkzeug zur Unterstützung und nicht als Ersatz für Manager betrachten,
• die beiden Ansätze integrieren, indem sie bewusst zwischen ihnen iterieren und die Stärken des jeweils anderen nutzen,
• strenge Kontrollen und Transparenzmechanismen implementieren, um Fehler und Vorurteile in KI-Systemen zu erkennen und zu korrigieren.

Vor allem sollten sie auch in die Entwicklung der Fähigkeiten und Kompetenzen der Mitarbeiter investieren, damit diese effektiv mit künstlicher Intelligenz im Rahmen der Augmentierung arbeiten können.

Die erfolgreiche Kombination dieser beiden KI-Kräfte wird nicht nur die Effizienz und Innovationskraft der Organisationen steigern, sondern auch dazu beitragen, eine gerechtere und nachhaltigere Gesellschaft aufzubauen. Der Schlüssel ist zu verstehen, dass Automatisierung und Augmentierung in harmonischer Synergie koexistieren sollten, anstatt als Alternativen zu konkurrieren.

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