Wie unterstützt KI Fachleute?

Gibt es Beweise dafür, dass die Nutzung von KI während der Arbeit die Produktivität erhöht? In der Tat! Die größte Studie, die diese Hypothese bestätigt, wurde von einer Gruppe von Wissenschaftlern aus amerikanischen Business Schools, darunter der Harvard Business School und der MIT Sloan School of Management, durchgeführt. Die Forscher untersuchten die Arbeit von 758 Beratern, die etwa 7 % aller bei der Boston Consulting Group beschäftigten Berater repräsentieren.

Ihre Aufgabe war es, Konzepte für neue Produkte zu entwickeln, wobei Aspekte wie:

  • Kreativität,
  • analytisches Denken oder
  • Überzeugungsfähigkeiten.

Im Rahmen eines Experiments, das testete, ob KI die Produktivität erhöht, verglichen sie ihre Leistung ohne KI-Unterstützung und mit der Nutzung von GPT-4, dem Sprachmodell, auf dem die neueste Version von ChatGPT Plus basiert. Die Studie hatte zum Ziel zu untersuchen, wie die Integration von KI in die tägliche Arbeit den typischen Arbeitsablauf von Beratern verändern würde.

Produktivität

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

Erhöht KI die Arbeitsproduktivität?

Die Ergebnisse bei BCG waren überraschend klar. Alle Berater mit KI-Unterstützung verbesserten die Qualität ihrer Arbeit. Tatsächlich stieg die Qualität um bis zu 40 %. Aber wie wurde die Studie durchgeführt?

Im Experiment wurden die Teilnehmer zufällig in drei Gruppen eingeteilt:

  • eine Kontrollgruppe — deren Mitglieder verwendeten keine KI bei der Arbeit,
  • eine Gruppe mit Zugang zu GPT-4 – jedoch ohne vorherige Anleitung, wie man künstliche Intelligenz am besten nutzt,
  • eine Gruppe mit Zugang zu GPT-4 und Schulungsmaterialien.

Die Studie war in drei Phasen unterteilt:

  1. Zuerst füllten die Berater eine Umfrage zu ihren demografischen Daten und Neigungen aus.
  2. Dann gingen sie zum Hauptteil über, in dem sie Aufgaben zur Entwicklung von Produktkonzepten durchführten. Diese Aufgaben ähnelten eng ihrer täglichen Arbeit und beinhalteten realistische Fallstudien, wie das Erstellen von Schuhen für enge Zielgruppen und Sportler. Die Aufgaben erforderten Kreativität, analytisches Denken sowie das Verfassen überzeugender Texte.
  3. Die dritte Phase umfasste Interviews, die die Erfahrungen der Berater mit der Arbeit mit KI zusammenfassten.

Wie sich herausstellte, waren Berater, die GPT-4 verwendeten, 12,5 % produktiver und 25 % schneller. Die größten Vorteile wurden bei weniger qualifizierten Fachleuten beobachtet, die zusätzliches Training zu effektiven Nutzungsmöglichkeiten von GPT erhielten. In dieser Gruppe verzeichneten die Forscher einen bemerkenswerten Anstieg der Produktivität um 43 %!

Wege der Zusammenarbeit mit künstlicher Intelligenz

Interagierten alle Mitarbeiter auf die gleiche Weise mit KI? Es schien nicht so. Daher beschlossen die Forscher, die zwei häufigsten Wege zu identifizieren, wie KI die Produktivität steigert. Sie nannten sie „Cyborg“ und „Centaur“ Personas.

Cyborg

Das Cyborg-Modell repräsentiert einen kollaborativen Ansatz, bei dem Menschen und KI eng zusammenarbeiten, um Aufgaben zu erreichen. Beispiele für Cyborg-Zusammenarbeit sind:

  • ein Programmierer beginnt mit dem Codieren, und KI ergänzt und verfeinert den Code, ähnlich wie bei der Verwendung von Github Copilot,
  • ein Berater beginnt, aus Analysen Schlussfolgerungen zu ziehen, und KI liefert zusätzliche Daten und Visualisierungen, indem sie Tools wie ChatGPT Plus nutzt,
  • ein Texter beginnt, einen Werbetext aus einem Konzept zu erstellen, und KI schlägt Ideen und fertige Segmente vor. Der Texter verfeinert dann das Konzept,
  • ein Ingenieur skizziert ein Projekt, und KI erstellt eine Visualisierung basierend darauf.

Im Cyborg-Modell ist die nahtlose Integration der menschlichen und maschinellen Bemühungen entscheidend, um optimale Ergebnisse zu erzielen – so steigert KI die Produktivität erheblich.

Produktivität

Quelle: HuggingFace (https://huggingface.co/spaces/hysts/ControlNet-v1-1)

Centaur

Das Centaur-Modell umfasst die Delegation von Aufgaben, wobei einige Aufgaben von Menschen und andere von KI basierend auf einer individuellen Bewertung der Stärken und Schwächen jeder Entität durchgeführt werden. Beispiele für Centaur-Strategien sind:

  • KI diagnostiziert, und der Arzt passt mögliche Therapien an,
  • ein Berater identifiziert ein Geschäftsproblem, und KI generiert Analysen und Empfehlungen,
  • ein Anwalt entwirft eine Klage, und KI überprüft die Richtigkeit und Vollständigkeit des Dokuments,
  • ein Texter erstellt eine Textgliederung, und KI nimmt stilistische und grammatikalische Korrekturen vor.

Der Schlüssel liegt in der strategischen Aufteilung der Aufgaben und der Nutzung der Stärken sowohl von Menschen als auch von Maschinen. Der Centaur-Ansatz stellt jedoch eine Herausforderung dar: Wie kann man Aufgaben besser unterscheiden, die für KI geeignet sind und die Produktivität steigern, von denen, die besser von Menschen erledigt werden?

Fragmentierte Grenzen der Technologie

Forscher haben die Herausforderung, die „Kompetenz“ der künstlichen Intelligenz zu definieren, als die „fragmentierten Grenzen der Technologie“ bezeichnet. Dieser Begriff bezieht sich auf die vielfältigen und schwankenden Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz.

Die Fähigkeiten von KI entwickeln sich schnell weiter, oft auf unerwartete Weise. Deshalb können Aufgaben, die für Menschen ähnlich herausfordernd erscheinen, auf unterschiedlichen Seiten dieser „Grenze“ liegen – einige können mit Hilfe von KI leicht gelöst werden, während andere über die aktuellen Möglichkeiten hinausgehen.

Zum Beispiel, wie die Studie zeigte, generierte GPT mühelos:

  • kreative Ideen für neue Produkte,
  • half beim Verfassen überzeugender Texte oder
  • führte detaillierte Datenanalysen durch.

Andererseits machte es Fehler bei einfachen mathematischen Berechnungen. Diese „fragmentierte Grenze“ stellt sowohl für KI-Designer als auch für Benutzer eine Herausforderung dar – es ist schwierig vorherzusagen, welche scheinbar ähnlichen Aufgaben für Algorithmen einfach oder schwierig sein werden. Daher ist es entscheidend, die Fähigkeiten von KI Schritt für Schritt zu erkunden und zu testen. Je besser wir die „fragmentierten Grenzen“ dieser Fähigkeiten verstehen, desto effektiver können wir die Arbeit von Menschen und Maschinen integrieren.

Produktivität

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

Wie kann man die Produktivität in Ihrem Unternehmen mit KI steigern?

In Ihrem Unternehmen können Sie ein ähnliches Experiment durchführen, um zu bewerten, wie sehr künstliche Intelligenz die Arbeitsergebnisse verbessern kann. Es lohnt sich, damit zu beginnen, Aufgaben an Mitarbeiter zu vergeben, wie das Erstellen von Präsentationen, Berichten, Geschäftsvorschlägen oder das Lösen von Fallstudien, sowohl mit als auch ohne Unterstützung von KI. Dies ermöglicht es Ihnen, den tatsächlichen Einfluss auf die Produktivität und die Arbeitsqualität zu messen.

Dennoch ist es wichtig, die Mitarbeiter angemessen vorzubereiten. Um einen Anstieg der Produktivität um 40 % mit KI zu beobachten, ähnlich dem Erfolg bei der Boston Consulting Group, sind Schulungsinitiativen und die Erstellung von Schulungsmaterialien erforderlich.

Der Aufwand wird sich fast sicher auszahlen. Zum Beispiel können Werbeagenturen Kampagnenideen schneller generieren, Banken können Kundendaten effizienter analysieren, und Anwaltskanzleien können Dokumente effektiver erstellen. Überall dort, wo Kreativität, Informationsanalyse oder Texterstellung benötigt wird – KI wird den Mitarbeitern helfen, produktiver zu sein.

Die Zukunft der Zusammenarbeit mit KI

Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz weckt sowohl große Hoffnungen als auch Bedenken, insbesondere bei Personen, die Schwierigkeiten haben, neue Werkzeuge zu erlernen und ihre Arbeitsmethoden an die sich ändernden Möglichkeiten der Technologie anzupassen.

Es besteht kein Zweifel, dass KI die Produktivität erhöht, indem sie Teams von den einfachsten und sich wiederholenden Aufgaben entlastet. Immer mehr dieser Aufgaben werden automatisierbar sein. Neue Rollen, die menschliche und maschinelle Fähigkeiten kombinieren, werden ebenfalls entstehen, wie KI-Trainer oder Wissensvermittler. Kontinuierliche Weiterentwicklung der Fähigkeiten und das Erlernen einer effektiven Zusammenarbeit mit KI werden entscheidend sein.

Gleichzeitig ist es wichtig, sich der Bedrohungen bewusst zu sein. Automatisierung könnte weniger qualifizierte Personen ihre Arbeitsplätze kosten. Es besteht auch das Risiko, dass das Unternehmen zu abhängig von Technologieanbietern wird. Daher ist es entscheidend, eine gesunde Distanz zu wahren und die von KI bereitgestellten Informationen kritisch zu bewerten.

Die Zukunft der Zusammenarbeit mit KI erscheint faszinierend, aber auch etwas beunruhigend, ähnlich wie in gut geschriebenen Science-Fiction-Geschichten. Einerseits gibt es unglaubliche Möglichkeiten, aber andererseits, haben wir wirklich die Kontrolle über alles?

Zusammenfassung

Die Ergebnisse des Experiments zeigen, dass KI heute die Produktivität erhöht. Bei einigen kreativen und analytischen Aufgaben beschleunigt sie die Arbeit um bis zu 40 %. Weniger qualifizierte Arbeiter profitieren am meisten, aber auch Top-Profis sind schneller und effizienter.

Es ist entscheidend zu verstehen, welche Aufgaben von KI automatisiert werden können und welche menschliches Engagement erfordern. Auch Änderungen in der Art und Weise, wie die Arbeit organisiert ist, werden notwendig sein, um die Möglichkeiten von KI optimal zu nutzen. Und die Zukunft der Arbeit verspricht interessant zu sein – es wird sicherlich nicht langweilig. Wenn Sie an einer noch detaillierteren Beschreibung dieser Studie interessiert sind, lesen Sie den vollständigen Bericht (Link).

Produktivität

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Robert Whitney

JavaScript-Experte und Dozent, der IT-Abteilungen schult. Sein Hauptziel ist es, die Produktivität des Teams zu steigern, indem er anderen beibringt, wie man effektiv beim Programmieren zusammenarbeitet.

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