Die Zukunft der KI liegt in der Erweiterung, nicht in der Vernichtung

By | January 18, 2024

Mitbegründer und CEO von Widrigkeit.

Nur wenige Zahlen veranschaulichen oder verdeutlichen das KI-Paradoxon besser als Elon Musk. Auf dem AI Safety Summit 2023 in Großbritannien warnte Musk, dass fortschrittliche Technologie „alle menschlichen Arbeitsplätze“ ersetzen könnte, und verglich sie mit einem „‚magischen Geist‘, der unbegrenzte Wünsche erfüllen kann“, wobei diese Kommentare nach der Einführung von X.ai kamen , Ihr eigenes „hyperintelligentes KI-Unternehmen“.

Die bisher geäußerten Bedenken hinsichtlich der Belegschaft sind nicht ganz abwegig. Nach zahlreichen Vorhersagen zur Entwicklung der KI zeigen Untersuchungen, dass „zwischen 2030 und 2060 die Hälfte der aktuellen Arbeitsaktivitäten automatisiert werden könnte“. Allerdings bleiben diese Extreme, wie auf dem Gipfel hervorgehoben wurde, hypothetisch und es bleibt noch genügend Zeit, sie zu vermeiden, wodurch die KI zu dem wird, was der britische Premierminister Rishi Sunak als nützlichen „Copiloten“ für die Menschheit bezeichnet.

Auch wenn Maschinen einen großen Teil der menschlichen Arbeitslast übernehmen, muss diese stärkere Unternehmensintegration den Mitarbeitern nicht schaden (oder sie ersetzen). Der Schlüsselfaktor, den Unternehmen priorisieren müssen, ist das Gleichgewicht.

Der verantwortungsvolle Einsatz von Innovationen zur Rationalisierung ausgewählter täglicher Aufgaben ermöglicht eine KI-gestützte Erweiterung, nicht eine Teamvernichtung, und hilft den Mitarbeitern, wertvolle Zeit zurückzugewinnen und eine höhere Produktivität zu erreichen. Oder um die optimistische Vision von HubSpot-Mitbegründer und CTO Dharmesh Shah zu zitieren: „KI wird Ihren Job übernehmen und Ihnen einen geben, der viel besser ist.“ Eines, das weniger Aufwand und mehr Kreativität, weniger harte Arbeit und mehr Wachstum erfordert und bei dem man über Superkräfte verfügt.“

Die steigenden Vorteile intelligenter Technologie

Die anhaltende Begeisterung für generative KI-Angebote ist nicht überraschend, insbesondere angesichts der neu verbesserten Fähigkeiten, mehr Daten zu verarbeiten und Multitasking schneller durchzuführen. Dies gilt insbesondere in Fällen, in denen Tools den „Sweet Spot“ der Nutzung erreichen, den Deloitte-Forscher nennen, wo sie Aufgaben bewältigen können, die einen hohen menschlichen Aufwand erfordern würden, und leicht überprüfbare Ergebnisse liefern. Aber es ist auch wichtig, die langfristigen Effizienzvorteile anderer intelligenter Lösungen zu erkennen, insbesondere wenn es um die Organisation von Daten geht.

Da Unternehmen zunehmend danach streben, Entscheidungen auf allen Ebenen anhand umfassender Erkenntnisse zu steuern, spielt die automatisierte Orchestrierung eine entscheidende Rolle bei der Unterstützung der Mitarbeiter, indem sie ihnen ermöglicht, mit wachsenden Datenquellen und den damit verbundenen Herausforderungen umzugehen. Tools, die unterschiedliche Datenstämme schnell sammeln, zusammenführen und vereinheitlichen können, haben bereits Stunden der manuellen Zusammenstellung, Sortierung und Auswertung eingespart und gleichzeitig das Risiko menschlicher Fehler verringert.

In jüngerer Zeit haben Fortschritte bei der Datenzuordnung und Qualitätsüberwachung es auch einfacher gemacht, Daten mit automatischem plattformübergreifendem Metrik- und Dimensionsabgleich in ein umsetzbares Format zu bringen. Dadurch werden harmonisierte Werte bereitgestellt, mit denen Mitarbeiter ganzheitliche Datensätze abfragen können. Durch die automatische Kennzeichnung ähnlicher Daten unter unterschiedlichen Bezeichnungen können sie Abweichungen schnell finden und korrigieren. Dies könnte erklären, warum Microsoft-Studien (Paywall) ergeben haben, dass Mitarbeiter unterstützende Technologien sind, solange sie klare Vorteile bieten, mit Tools, die sich wiederholende Aufgaben abdecken und bessere (datengesteuerte) Entscheidungen zu den Top-Entscheidungen führen können, die sie sich für Unternehmen wünschen. adoptieren.

Nutzen Sie die Kraft der Zusammenarbeit

Kurzfristig erscheinen Funktionen, von denen erwartet wird, dass sie besser auf die Wünsche der Belegschaft eingehen, nicht unbedingt revolutionär. Während die Datenverfeinerung in den letzten Jahren erheblich Fortschritte gemacht hat, ist die Realität so, dass viele Unternehmen noch nicht bereit für modernste Technologielösungen sind, was sich daran zeigt, dass die Hälfte ihrer Unternehmen ihre Entscheidungen immer noch auf der Grundlage einer Kombination aus Daten und Intuition trifft.

Der Bereich, der am meisten von der verstärkten Anwendung umfassenderer intelligenter Tools und generativer KI (GenAI) profitieren kann, ist die Koordinierung wesentlicher Daten, insbesondere an zwei Hauptfronten:

1. Daten formbar machen

KI hat ein enormes Potenzial, die Datenmobilität und -flexibilität zu verbessern – mit anderen Worten, den Benutzern mehr Kontrolle zu geben. Auf einer grundlegenden Ebene können Tools, die herkömmliche anweisungsgesteuerte Algorithmen einsetzen, eine wichtige Rolle dabei spielen, Benutzern dabei zu helfen, Datenpipelines durch die Anwendung benutzerdefinierter Regeln und Logik für sie funktionieren zu lassen. Praktische Beispiele hierfür könnten der Einsatz von KI-Verarbeitungs-Engines als „Data-on-Demand“-Dienste sein, etwa die Definition von Datenabrufhäufigkeiten, Fristen und Konfigurationen.

Darüber hinaus ermöglicht der Einsatz von Technologie mit einer Vielzahl vorinstallierter Transformationsoptionen es Einzelpersonen, die Struktur eingehender Daten an ihre individuellen Nutzungsanforderungen anzupassen, ohne dass dafür Programmiererfahrung erforderlich ist. Darüber hinaus können die neuesten GenAI-basierten Analysen auch benutzerdefinierten Code gemäß benutzerdefinierten Spezifikationen erstellen. Diese Formbarkeit spart nicht nur wertvolle Zeit für Datenanalysten und -spezialisten, sondern bedeutet auch, dass jeder Benutzer seinen Datenformatierungswunsch erfüllen und beginnen kann, die richtigen Erkenntnisse in die Tat umzusetzen.

2. Bereitstellung wichtiger Erkenntnisse

Sobald Unternehmen mittlere Daten- und KI-Kenntnisse erreicht haben, wird der nächste große (arbeitskräftefreundliche) Schwerpunkt wahrscheinlich auf Augmented Analytics liegen. Dieses Konzept vereint eine Reihe von KI-Techniken – wie statistische Modellierung, maschinelles Lernen und Data Mining – und dreht sich alles um tiefes Eintauchen. Durch die Auswertung riesiger Bestände neuer und historischer Daten mithilfe selbstlernender KI-Algorithmen modellieren erweiterte Systeme mehrere Faktoren – vom langfristigen Kundenverhalten und Geschäftsumsatz bis hin zu Wettbewerbsaktivitäten in Echtzeit – und identifizieren wichtige Trends, Muster und Anomalien.

Aus Sicht der Mitarbeiter können die gewonnenen Erkenntnisse nicht nur schnell und genau die Leistung ihrer Bemühungen ermitteln, sondern auch erkennen, welche Chancen und Herausforderungen angegangen werden müssen. In Kombination mit GenAI-Funktionen, die ihnen die Möglichkeit geben, benutzerdefinierte Zusammenfassungen und Visualisierungen bestimmter Datensätze anzufordern, ist das Ergebnis eine leicht zugängliche Ansicht darüber, was genau passiert und was sie als Nächstes tun sollten, ohne die übliche datenintensive Auseinandersetzung.

Die zentrale Moral dieser Geschichte ist einfach: Nur weil Technologie Aufgaben ausführen kann, die bisher in den Zuständigkeitsbereich von Menschen fielen, heißt das nicht, dass sie dazu bestimmt ist, diese zu ersetzen. Stattdessen können wir uns dafür entscheiden, Deloittes Definition von kollaborativer Produktivität zu übernehmen: eine Ära des „Mit“, in der Menschen ihre Kräfte mit der Technologie bündeln, um gemeinsam ihre unterschiedlichen Stärken zu erkunden.

Insbesondere bei der Datenverarbeitung kann KI ein wertvoller Verbündeter sein. Wenn Mitarbeitern die erweiterten Fähigkeiten zur Verfügung gestellt werden, die sie zur Lösung einer ständig wachsenden Bandbreite an Problemen benötigen, können sie die Kontrolle über Daten übernehmen und sie nutzen, um ihre Arbeit weiterhin effektiver zu erledigen.


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