MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, die Arbeitswelt grundlegend zu verändern. Doch welche Aufgaben sollte sie tatsächlich übernehmen?
Die Künstliche Intelligenz (KI) hat sich als transformative Technologie etabliert, die die Art und Weise, wie wir arbeiten, neu definieren könnte. Doch während viele Diskussionen sich darauf konzentrieren, welche Aufgaben KI übernehmen kann, ist es ebenso wichtig zu überlegen, welche Aufgaben sie übernehmen sollte. Diese Unterscheidung ist entscheidend, um die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsplatz zu verstehen.
Traditionelle Analysen zur Wirkung von KI auf Arbeitsplätze konzentrieren sich oft darauf, ob die Technologie bestimmte Jobs ausführen kann. Dabei wird ein Job in seine einzelnen Aufgaben zerlegt, um zu bewerten, welche davon durch KI ersetzt werden können. Ein Beispiel ist der Kundenservice, wo KI bereits in der Lage ist, viele der typischen Aufgaben zu übernehmen. Doch bei Berufen wie Notrufdisponenten ist die Lage komplexer. Hier spielen nicht nur technische Fähigkeiten eine Rolle, sondern auch ethische Überlegungen und wirtschaftliche Abwägungen.
Laurence Ales und Christophe Combemale von der Carnegie Mellon University schlagen vor, vier zentrale Fragen zu berücksichtigen, wenn es um die Automatisierung von Aufgaben geht. Zunächst ist die Komplexität der Aufgabe entscheidend. Je komplexer eine Aufgabe, desto unwahrscheinlicher ist es, dass sie automatisiert wird, da Menschen derzeit besser mit komplexen Situationen umgehen können als Maschinen.
Ein weiterer Faktor ist die Häufigkeit der Aufgabe. Aufgaben, die häufig wiederholt werden, sind eher für die Automatisierung geeignet, da Maschinen hier ihre Geschwindigkeit und Effizienz ausspielen können. Im Kundenservice, wo viele Interaktionen standardisiert sind, spricht dies für den Einsatz von KI.
Die Interdependenz von Aufgaben ist ebenfalls ein wichtiger Aspekt. In vielen Arbeitsprozessen sind Aufgaben miteinander verknüpft, und die Übergabe von einer Aufgabe zur nächsten kann zu Fragmentierungskosten führen. Diese entstehen durch Ineffizienzen und Fehler bei der Übergabe von Informationen zwischen Mensch und Maschine.
Schließlich ist das Risiko eines Fehlers bei der Ausführung einer Aufgabe zu berücksichtigen. Bei Notrufdisponenten können Fehler schwerwiegende Folgen haben, was den Einsatz von KI in solchen Bereichen riskant macht. Generative KI kann weniger präzise sein als frühere Automatisierungstechnologien, was das Risiko von Fehlern erhöht.
Diese Überlegungen helfen zu verstehen, warum KI in einigen Bereichen mehr Einfluss hat als in anderen. Programmierer beispielsweise profitieren von der Automatisierung, da viele ihrer Aufgaben gut dokumentiert und standardisiert sind. Die hohe Frequenz und Wiederholbarkeit von Programmieraufgaben machen sie zu einem idealen Anwendungsfall für KI.
Generative KI zeigt, dass sie in der Lage ist, komplexe Aufgaben mit hoher Geschwindigkeit zu bewältigen, was sie vielseitiger macht als traditionelle Automatisierung. Doch die Unsicherheit in den Ergebnissen von KI erhöht das Risiko von Fehlern. Daher ist es wichtig, die Struktur der Aufgaben in einem Berufsfeld zu analysieren, um die Balance zwischen offensichtlichen Kosteneinsparungen und versteckten Kosten zu finden.
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