Dies sind die größten Sorgen von Technologieführern hinsichtlich des Einsatzes von KI am Arbeitsplatz
70 % der Tech-Führungskräfte haben im kommenden Jahr Tools eingeführt, die die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen, oder planen dies. Das heißt aber nicht, dass sie keine Bedenken hinsichtlich solcher Tools haben.
Generative KI mag ein beeindruckendes Produktivitätstool sein, doch IT- und Geschäftsanwender müssen sich darüber im Klaren sein, dass sie auch das Arbeitsleben und die Geschäftsprozesse verkompliziert. Das ist die Warnung der Autoren einer neuen IEEE-Studie, die darauf hinweist, dass „der Einsatz von KI nicht so einfach ist, wie es scheint.“
Die Ergebnisse der Umfrage, die im September unter 350 globalen Führungskräften im Technologiebereich durchgeführt wurde, belegen, dass nahezu jedes Unternehmen zwar das Potenzial von KI nutzen möchte, auf diesem Weg jedoch Schulungs- und organisatorische Vorbereitungsbedarf besteht.
Trotz aller Hindernisse gibt es eine massive Bewegung in Richtung KI. Siebzig Prozent gaben an, dass sie im kommenden Jahr Tools eingeführt haben, die die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen, oder dies planen, im Vergleich zu 67 Prozent in der Umfrage des Vorjahres. Zu den wichtigsten Anwendungsfällen für KI im kommenden Jahr gehören Echtzeit-Cybersicherheit, die Steigerung der Lieferketteneffizienz, die Unterstützung und Beschleunigung der Softwareentwicklung, die Automatisierung des Kundenservice und die Beschleunigung der Überprüfung von Bewerbern.
Dennoch wird die Umstellung auf KI nicht über Nacht erfolgen. „Die Integration von KI in bestehende Arbeiten ist nicht so einfach wie das Umlegen eines Schalters“, betonen die Autoren der Studie. Denken Sie an viele frühere sogenannte einfach zu implementierende Technologien zurück - vom Cloud Computing bis hin zu IoT-Geräten - die „oft mit gemischtem Erfolg“ waren. Wenn überhaupt, weisen Initiativen zur digitalen Transformation „erstaunlich hohe Misserfolgsquoten auf, was bedeutet, dass sie die Erwartungen nicht erfüllten, die Kosten überstiegen, Fristen überschritten oder in einigen Fällen abgebrochen wurden.“
Dies ist möglicherweise auch eine nicht so glamouröse Zukunft für KI - wenn überhaupt, „könnte die Einführung fortschrittlicher Technologien wie KI schwieriger sein“, vermuten die Forscher.
Fast sechs von zehn Führungskräften, 59 %, befürchteten, bei wichtigen Entscheidungen und Prozessen zu sehr auf KI angewiesen zu sein, und nannten „übermäßiges Vertrauen in KI und potenzielle Ungenauigkeiten“ als größtes Problem beim KI-Einsatz in ihren Unternehmen.
Als zweitgrößte Sorge nennen 50 % die Schwierigkeiten beim Wissensaustausch und bei der Schulung der Mitarbeiter. Führungskräfte sagten, sie seien besorgt über die Fähigkeit ihrer Unternehmen, „das institutionelle Wissen der derzeitigen Fachkräfte zu nutzen, um Neulinge auszubilden“.
Fast die Hälfte, 47 %, gaben an, dass die Schwierigkeit, KI in bestehende Arbeitsabläufe zu integrieren, eines ihrer größten Probleme sei, wenn es um den Einsatz generativer KI im kommenden Jahr geht.
Die Qualität der Trainingsdaten ist ein weiteres Problem, das mit zunehmender KI-Nutzung entsteht, so die Autoren des IEEE-Berichts. „KI-Systeme müssen mithilfe von Daten trainiert werden. Datensätze werden jedoch häufig von Personen erstellt, die voreingenommen oder ungenau sein können. Daher können KI-Systeme Vorurteile aufrechterhalten.“ Die Überprüfung von Trainingsdaten sei schwierig, „weil die Herkunft nicht verfügbar ist und das Volumen der Trainingsdaten enorm ist“, so Paul Nikolich, Life Fellow des IEEE.
Generative KI ist noch relativ neu und es gibt nur wenige Menschen mit entsprechender Fachkompetenz. Führungskräfte wurden gebeten, die wichtigsten Fähigkeiten aufzulisten, die sie bei Kandidaten für KI-bezogene Rollen suchten. Die Liste umfasste eine Vielzahl technischer Fähigkeiten, aber auch verschiedene Soft Skills rangierten weit oben.
„Schnelles Engineering, kreatives Denken und die Fähigkeit, die Ergebnisse der KI zu überprüfen - diese drei Fähigkeiten sind es, die Sie benötigen, um mithilfe generativer KI sinnvolle Ergebnisse zu erzielen“, wird Yu Yuan, leitendes Mitglied des IEEE, in dem Bericht zitiert.
Ironischerweise ist mehr KI erforderlich, um KI aufzubauen. „Einer der größten Engpässe in der Technologie ist die Verfügbarkeit von Humanressourcen für die Codierung“, so Carmelo José Albanez Bastos Filho, ein hochrangiges IEEE-Mitglied. „In vielen Fällen handelt es sich um geistige Arbeit mit hohem Mehrwert, viele der Softwareentwicklungsaktivitäten sind jedoch relativ einfach und sollten bald automatisiert werden.“