KI ist nicht, was du denkst – Mythen, Missverständnisse und was wirklich zählt
In der Geschäftswelt kursieren zahlreiche Mythen über KI. Viele glauben, „KI“ sei ein magisches Etikett, das jede Software schlau und jedes Gerät wertvoller macht. Dabei gilt: „Doch nicht alles, was nach KI aussieht, ist tatsächlich KI. Daher brauchen wir diese Grundlage unbedingt, wenn wir uns näher mit KI befassen möchten“ (KI jetzt!, S. 20). Mit anderen Worten: Nicht jede moderne Software verwendet tatsächlich lernfähige KI – und manchmal steckt KI an Orten, wo man sie gar nicht vermuten würde. Dieser Artikel nimmt die gängigsten Missverständnisse unter die Lupe und zeigt, was Entscheider:innen im Mittelstand wirklich über KI wissen müssen.
Mythos 1: Überall wo KI draufsteht, ist auch KI drin
Der Begriff KI wird heutzutage geradezu inflationär gebraucht. Ob in Werbung für Staubsaugerroboter oder „intelligente“ Toaster – das Kürzel KI prangt oft auf Produkten, um Innovationskraft zu suggerieren. In Wahrheit basieren viele solcher Geräte nur auf fest einprogrammierten Regeln statt auf echter Intelligenz. „Viele Roboter, so z. B. Rasenmäher-, Staubsauger- oder Industrierobo- ter, sind ebenfalls nicht KI-basiert, auch wenn sie möglicherweise so wirken. Zwar verfügen diese Geräte über jede Menge Computerchips und Sensorik, doch die Software dahinter ist oft nicht viel mehr als ein kompliziertes Regelwerk“ (KI jetzt!, S. 26). Das heißt, sie reagieren nach vordefinierten Mustern auf Befehle oder Umweltreize, ohne sich an neue Situationen anzupassen. Ein Saugroboter zum Beispiel umfährt ein Hindernis oder stoppt – aber er lernt nicht dazu, wenn man ihm nicht explizit neue Befehle einprogrammiert.
Diese Verwechslungsgefahr hat sogar einen Namen: AI-Washing. Ähnlich wie beim „Greenwashing“ (dem ungerechtfertigten grünen Image) sprechen Fachleute von AI-Washing, wenn Unternehmen ihre Produkte als KI-getrieben anpreisen, obwohl kaum oder gar keine echte KI dahintersteckt. Marketingabteilungen nutzen den KI-Hype schamlos aus – selbst Alltagsgegenstände wie Waschmaschinen werden als „KI-gestützt“ beworben [1]. Für Verbraucher und Geschäftskunden ist das irreführend. Mehr noch: Es besteht Wettbewerbsrisiko, denn falsche KI-Versprechen können rechtliche Konsequenzen haben. Entscheider:innen sollten daher kritisch hinterfragen, ob bei angeblichen KI-Produkten wirklich Maschinelles Lernen oder intelligente Algorithmen im Spiel sind – oder nur einfache Automatismen.
Mythos 2: Künstliche Intelligenz denkt wie ein Mensch
Ein weiteres Missverständnis ist die Annahme, KI würde „denken“ wie wir. Oft entsteht dieses Bild durch Sci-Fi-Filme oder medienwirksame Beispiele wie menschenähnliche Roboter. Faktisch handelt es sich bei nahezu allen aktuellen KI-Anwendungen um sogenannte schwache KI. Das bedeutet, sie sind spezialisiert auf eng umrissene Aufgabenbereiche und beherrschen genau das, wofür sie trainiert wurden – nicht mehr. „Schwache KI ist alles, was wir jetzt schon an KI-Anwendungen sehen“ (KI jetzt!, S. 23). Ein Sprachassistent kann beeindruckend flüssig reden, weiß aber nichts über andere Themen, für die er nicht programmiert wurde.
Demgegenüber steht die Vision der starken KI, die wirklich eigenständig handelt und generell denken könnte wie ein Mensch. Viele Science-Fiction-Filme basieren auf dieser Idee. Doch eine starke KI wäre gegeben, wenn eine Maschine oder Software plötzlich eigenständige Motive oder Lösungswege aufzeigt – und genau das hat bisher kein System getan. Weder ChatGPT noch selbstfahrende Autos haben eigene Absichten; sie führen nur das aus, wofür sie gemacht oder trainiert wurden. Elon Musk prophezeite zwar, dass schon in den nächsten Jahren eine Superintelligenz entstehen könnte, die schlauer ist als wir [2]. Solche Aussagen heizen die öffentliche Debatte an. Viele Forschende – darunter die Autoren von KI jetzt! – halten solche Prognosen jedoch für überzogen. Von einer tatsächlich agentischen KI, die aus eigenem Antrieb handelt, sind wir in Wahrheit noch weit entfernt.
Blick ins Innere: Statistik statt Bewusstsein
Wie „denken“ heutige KI-Systeme nun wirklich? Vereinfacht gesagt, basiert ihre Intelligenz auf Statistik, nicht auf Bewusstsein. Ein neuronales Netzwerk wie GPT-4 berechnet aus Abermillionen Beispielen die wahrscheinlich passendste Antwort – es versteht aber nicht im menschlichen Sinne die Bedeutung. Das führt zu erstaunlichen Fähigkeiten, aber auch zu Fehlern: KI kann logisch wirken und doch groben Unsinn ausgeben, wenn die Datenlage dürftig ist. So entstehen Halluzinationen, etwa falsche Fakten, weil dem Modell Kontext oder Weltwissen fehlt.
Wichtig ist, zwischen cleverer Programmierung und echter Lernfähigkeit zu unterscheiden. Nicht in jeder Schlussfolgerung auf der Basis von Big Data steckt zwangsläufig KI. Viele Analysen mit großen Datenmengen folgen festen Algorithmen, ohne dass das System dazulernt. Ein klassisches Business-Analytics-Tool kann etwa Kauftrends erkennen, arbeitet aber mit vordefinierten Rechenregeln. Statistische Modelle enthalten nicht unbedingt KI. Erst wenn ein System selbständig Muster aus neuen Daten ableitet und seine „Strategie“ anpasst, sprechen wir von Machine Learning – dem Kern echter KI. Doch selbst dann: Die Maschine hat kein eigenes Bewusstsein oder Gefühl für das, was sie tut. Sie erkennt Korrelationen, keine Bedeutungen.
Autonom vs. automatisch: Wo liegen die Grenzen?
Wenn wir von autonomen Systemen hören – autonome Fabriken, autonome Fahrzeuge – klingt das nach Maschinen, die völlig allein Entscheidungen treffen. In gewissem Rahmen stimmt das: Eine moderne KI kann im Bruchteil von Sekunden selbständig entscheiden, z. B. ob ein Objekt auf der Straße ein Mensch ist, und bremsen. Doch diese Autonomie ist relativ: Das System befolgt immer noch Regeln und Ziele, die der Mensch vorgegeben hat (etwa „Unfälle vermeiden“).
Ein oft übersehener Punkt: Selbstlernende KI ist nicht gleich selbstbestimmte KI. Erst wenn das System in der Lage ist, aus den Umgebungsdaten eigenständig zu lernen, ohne jede vorgegebene Schablone, kann man von KI-Systemen sprechen. Heutige KI lernt zwar in Trainingsphasen, aber im Einsatz folgt sie ihrem erlernten Modell. Sie wird nicht spontan kreativ oder rebellisch. Bestes Beispiel: Trotz der Bezeichnung "Full Self-Driving" ist das Autopilot-System von Tesla keineswegs voll autonom – es erfordert ständige menschliche Überwachung, weil die KI im Auto nicht mit jeder unvorhergesehenen Verkehrssituation allein klarkommt. Der viel beschworene „Roboter-Aufstand“ bleibt Fiktion – reale KI-Systeme haben keine eigenen Antriebe außerhalb der Aufgaben, die wir ihnen stellen.
Die aktuelle Debatte um Agentic AI – also KI, die eigenständig Ziele verfolgt – ist hauptsächlich theoretischer Natur. Forschende diskutieren Sicherheitsmechanismen, um zu verhindern, dass fortgeschrittene KI sich verselbständigt. Aber Stand heute zeigen selbst die klügsten Modelle keinerlei echte Selbstinitiative. Wenn überhaupt, treten Probleme auf, weil KI zu wörtlich unseren Anweisungen folgt oder unerwartete Schlupflöcher nutzt (Stichwort: Prompt Injection, wo KI dazu gebracht wird, Regeln zu umgehen). Die Verantwortung liegt also nach wie vor beim Menschen: Wir definieren die Ziele, und KI führt sie aus – im Guten wie im Schlechten.
Was Maschinen heute schon besser können – und was nicht
Trotz ihrer Grenzen leisten schwache KI-Systeme Erstaunliches. In engen Domänen übertreffen sie uns längst: Bilderkennung, Sprachübersetzung, Schach und Go spielen – überall dort, wo es um Datenmuster und Rechenpower geht, haben Maschinen die Nase vorn. Ein modernes KI-Modell kann Millionen Dokumente in Sekunden analysieren und Zusammenhänge finden, die kein Mensch je entdecken würde.
Doch wenn das Umfeld unvorhersehbar und komplex wird, stoßen Maschinen an Grenzen. Ein KI-gesteuerter Kundenchat kann einfache Anfragen blitzschnell beantworten, scheitert aber womöglich an einer ironischen Bemerkung des Nutzers. Flexibilität und gesunder Menschenverstand – das berühmte Common Sense – fehlen der KI. Sie kennt keine echten Emotionen, versteht keine moralischen Werte (außer wir modellieren sie grob als Regeln) und kann nicht spontan von einem Fachgebiet ins nächste wechseln.
Ein Beispiel: OpenAI’s neueste Modelle GPT-4o („o“ für omni) und nun auch GPT-5 beeindruckt dadurch, dass es Text, Bild und Audio gleichzeitig verarbeiten kann. Man kann ihm eine Aufgabenstellung quer durch verschiedene Formate geben – es beschreibt ein Bild, hört eine Frage und antwortet in Text. Trotzdem bleiben alle GPTs Beispiele für schwache KI: Sie glänzen in dem, wofür sie trainiert wurden (multimodale Konversation), aber sie entwickeln keine eigenen Ziele. Sie können etwa aus einem Foto und einer Frage schlussfolgern, was der Benutzer wissen will, kann aber nicht entscheiden, plötzlich ein ganz anderes Problem anzugehen, das ihm niemand gestellt hat. Es besitzt keine Alltagsintuition, sondern rechnet brav innerhalb seiner Parameter. Auch nicht mit Agenten-KIs.
Heutige KI glänzt vor allem dort, wo es um spezifische, klar definierte Probleme geht:
- Bilderkennung: KI-Systeme identifizieren Gesichter oder diagnostizieren Krankheiten auf Röntgenbildern oft präziser als Menschen.
- Sprachverarbeitung: Chatbots beantworten Kundenanfragen rund um die Uhr, Übersetzungs-KI wie DeepL liefert in Sekunden hochwertige Übersetzungen.
- Datenanalyse: Im Finanzwesen spürt KI Betrugstransaktionen auf, in der Produktion prognostiziert sie Wartungsbedarfe, bevor Maschinen ausfallen.
All diese Leistungen basieren auf Mustern in gewaltigen Datenmengen – hier spielt KI ihre Stärken aus.
Doch es gibt nach wie vor Bereiche, in denen Menschen unschlagbar bleiben:
- Kreativität und Strategie: KI kann millionenfach gelernte Stile imitieren (etwa in der Bild- oder Texterzeugung), aber keine wirklich originellen Ideen aus dem Nichts schöpfen.
- Sozialkompetenz: Führung, Teamwork, Verhandlungen – überall dort, wo Empathie und Menschenkenntnis gefragt sind, kommt KI an ihre Grenzen.
- Gesunder Menschenverstand: Was für uns selbstverständlich ist (z. B. physikalische Grundregeln oder moralische Intuition), muss einer KI erst umständlich beigebracht werden – und vieles davon kann sie (noch) nicht erfassen.
Der Mensch bleibt also in vielen Rollen unverzichtbar, gerade wenn es um das große Ganze, um Ethik oder um komplexes multidisziplinäres Denken geht. KI ist ein kraftvolles Werkzeug, kein Ersatz für menschliche Intelligenz.
Fazit: Klarheit über KI – was zählt wirklich
Für den Mittelstand ist KI Chance und Herausforderung zugleich. Umso wichtiger ist es, Klarheit zu haben, was KI leisten kann – und was nicht. Lassen Sie sich nicht von Buzzwords blenden: Ein einfaches Regelwerk macht noch keine Künstliche Intelligenz. Die wirklich revolutionären KI-Anwendungen zeichnen sich dadurch aus, dass sie aus Daten lernen, adaptiv handeln und Aufgaben übernehmen, die bislang menschliche Domäne waren.
Statt blind dem Hype zu folgen, sollten Entscheider:innen die Mythen entzaubern und mit grundlegendem KI-Verständnis agieren. Wenn Sie wissen, wie KI tickt (dazu mehr im nächsten Beitrag dieser Reihe) und worauf es ankommt – nämlich Datenqualität, Kontext und das Zusammenspiel von Mensch und Maschine – dann sind Sie gewappnet, um die echten Chancen der KI für Ihr Unternehmen zu nutzen.
Neugierig geworden? Im Buch "KI jetzt!", von Mark Brinkmann und Kai Gondlach, erfahren Sie noch mehr über die wahren Potenziale der Künstlichen Intelligenz und wie Sie Mythen von Fakten trennen können. Lassen Sie sich inspirieren und sichern Sie sich Ihren Wissensvorsprung – KI jetzt! ist Ihr Begleiter in die Zukunft der Arbeitswelt.
[1] https://www.cmshs-bloggt.de/rechtsthemen/kuenstliche-intelligenz/ai-washing-vermeiden-rechtssicher-werben-mit-kuenstlicher-intelligenz/
[2] https://x.com/elonmusk/status/1871083864111919134?lang=en
Das Goldene Zeitalter des Interim-Management
Hinter mir liegen ein paar reiseintensive Tage, die - wie immer - auch mit einigen neuen Erkenntnissen einhergingen. Das Wichtigste steht schon in der Überschrift. Wie diese Erkenntnis entstand, möchte ich in diesem Zlog-Beitrag erklären.
Interim-Management ist gefragter denn je
Der Befund aus dem Kreise des Interim-Management ist eindeutig: Man kann sich vor Mandaten kaum retten. Dass das goldene Zeitalter für Interim-Manager (m/w/d) noch anhält, habe ich in der Vorbereitung auf meinen meinen Einsatz bei der 8. Konferenz für Interim-Management des DÖIM in Salzburg am 4. März so gesagt und in vielen Gesprächen auch bestätigt bekommen. Woran liegt das und wie geht's weiter?
Die Formel ist auf den ersten Blick ganz einfach: Fachkräftemangel + Wertewandel + Digitalisierung + Bildungsrevolution. Und was kommt danach?
Fachkräftemangel: Die erwartbare Implosion
Der Fachkräftemangel kam mit langer Ansage. Die demografische Entwicklung in nahezu allen westlichen, industrialisierten Staaten des globalen Nordens erfährt gerade oder sehr bald einen Knick. Die "Babyboomer" gehen in Rente oder Pension, es fehlen Dank der soziotechnisch nicht zu überschätzenden Innovation der Geburtenkontrolle (auch Pillenknick genannt) zunehmend Arbeitskräfte. Das Problem wurde in der Mehrheit von Organisationen unterschätzt, denn: Man fährt lieber auf Sicht oder hat schlicht keine Möglichkeit, die regionale Entwicklung nennenswert zu beeinflussen.
Umgekehrt bedeutet das: Beschäftigte sitzen erstmals seit der Industrialisierung am längeren Verhandlungshebel.
... eine Prise Wertewandel
Wertewandel findet immer statt, ebenso wie demografischer Wandel. Fragt sich nur, woher und wohin. Dafür genügt es leider nicht, quantitative Daten zu erheben, es braucht eher qualitative Analysen. Einer der Gründe, warum der Methodenkanon der Zukunftsforschung so breit gefächert ist.
Wichtig: Der Generationenmythos darf unter keinen Umständen im Personalmanagement ankommen. Oder anders: Nahezu alles, was über "Generation Z" oder "Generation Alpha" oder andere Generationen reichweitenstark behauptet wird, ist falsch. Empirisch sind sämtliche Zuschreibungen beliebiger Geburtenjahrgänge bzw. -kohorten kompletter Unsinn. "Generation Z ist bequem", "Generation Y ist postmaterialistisch", "Generation X will nur Profit erwirtschaften" - ein kurzer Blick in die gleichaltrige Verwandtschaft und Freundeskreis genügt, um die These zu widerlegen. Und das wird auf der Ebene von Gesellschaften nicht besser, eher schlimmer. Es ist einfach falsch, anhand der Geburtenjahre Charakterzüge, Fähigkeiten oder Präferenzen zuzuschreiben - und laut Allgemeinem Gleichbehandlungsgesetz (AGG) sogar verboten, weil es sich hierbei um Altersdiskriminierung handelt.
Eher können wir von einem Zeitgeist sprechen, der sich verändert. Sind es wirklich nur die jungen Leute, die gern mit Smartphones, Apps und ChatGPT experimentieren? Nein, es ist eher ein bestimmter Habitus - und eine intervenierende Variable ist, dass ältere Menschen tendenziell schon mehr biografische Pfadabhängigkeiten haben, daher also weniger Zeit oder Energie zum Ausprobieren neuer Technologien. Trends zu mehr Selbstverwirklichung, mehr Freiheitsgraden, Postmaterialismus ziehen sich asynchron durch die gesamte Gesellschaft. Aber solche Statements verkaufen sich schlicht nicht so gut.
Der springende Punkt ist: Der gesellschaftliche Wert von Erwerbsarbeit hat sich verändert. Wir sind noch nicht bei der längst überfälligen Freizeitgesellschaft, doch das Ideal dieser Vorstellung hat Einzug genommen in den Arbeitsmarkt. Warum? Weil sich die Machtverhältnisse gewandelt haben. Das Arbeitskräfteangebot sitzt plötzlich am stärkeren Hebel, was sicherlich durch die Pandemie beschleunigt wurde, letztlich aber nur eine Frage der Zeit war. Beschäftigte werden händeringend gesucht, es geht nicht mehr nur um Fachkräfte, sondern Arbeitskräfte aller Art und in nahezu allen Branchen und Regionen. Sabbatical, Workation, Teilzeitverträge - inzwischen eher Standard als Ausnahme auf der Prioritätenliste im Bewerbungsgespräch. Die langfristige Folge davon wird übrigens das "solopreneurial chaos" sein, aber dazu an anderer Stelle mehr.
Digitalisierung und Bullshit Jobs und zurück
Allmählich ist es offensichtlich geworden, dass mit Mitteln der Digitalisierung Tätigkeiten rationalisiert werden. Arbeitsplätze fallen schrittweise weg, wo vorher noch echte Menschen Gegenstände von A nach B getragen oder Laute von A nach B getippt haben. In den USA mündet sowas oft direkt in Massenentlassungen, hierzulande sind Beschäftigte besser durch Gewerkschaften und Betriebsräte geschützt und werden dann umgeschult - oder haben genügend Zeit, sich neu zu orientieren. Was gut ist, oder immerhin nach unserem aktuellen Idealbild "human".
Ab circa 2035 erwarten wir jedoch einen interessanten Knick in der Produktivität - und zwar erstmals seit Beginn der Digitalisierung im positiven Sinne. Einer der Hauptgründe dafür ist die Entwicklung generativer KI, zu der auch ChatGPT gehört. Was dahinter steckt, müssen wir uns ein andermal genauer ansehen. Wichtig für dieses Thema: Es geht nicht mehr nur um humane Teams, sondern human-maschinelle-Teams. Darüber, wie sich das im Jahr 2030 anfühlen könnte, schrieb übrigens Frank Fischer einen tollen Beitrag im Band "Arbeitswelt und KI 2030" unter dem Titel: "Zukünftige Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI. 'Ich strebe danach, dass Du ich wohl fühlst', sagt mein KI-Kollege 2030".
Zwischenzeitlich gab und gibt es zahlreiche Bullshit Jobs (der Begriff ist dem gleichnamigen Buchtitel entliehen), oder Arbeitsbeschaffungsmaßnahmen (ABM), welche ihrerseits die Moral der Belegschaft mittelfristig erodieren. Und dann? Dann reduzieren massenhaft Beschäftigte ihre Arbeitszeit auf 80 oder 60 Prozent und starten ihre eigenen Projekte. Ob Blumenladen, Instagram-Influencer, VR-Haustier-Friseur im Metaverse oder auch Aushilfe bei der Müllabfuhr oder im Supermarkt gegenüber. Job 1 zahlt die Miete und Sozialversicherungen, Job 2 ist für die Selbstverwirklichung oder den körperlichen Ausgleich. Damit sollen Arbeitgeber erstmal zurechtkommen.
Umgekehrt mehren sich die Berichte, dass Bewerberinnen und Bewerber immer häufiger das Gespräch mit überzogenen Vorstellungen starten. Überspitzt formuliert: Uni-Absolvent:in, 23 Jahre jung, bewirbt sich beim mittelständischen Unternehmen auf einen Abteilungsleitungsjob. Klar, Dienstwagen und -handy gehören hier jawohl zum Standard, Erfahrung in der Personalverantwortung hat man nicht, aber das passt schon, 30 Urlaubstage halten Sie für menschenwürdig?! Tja. Wenn sich nur eine fachlich geeignete Person auf den Job bewirbt, gibt's keine Wahl. Und das Beste an der Geschichte: Das kann auch funktionieren, erfordert aber natürlich vollkommen andere Führung bzw. Coaching-Funktionen der übergeordneten Ebene.
Die Früchte der Bildungsrevolution
Nie konnten mehr Menschen weltweit lesen und schreiben als heute. Sicherlich gibt es immer auch Rebound-Effekte, wenn man sich die Kommentarspalte auf Facebook und Twitter anschaut oder politische Entwicklungen wie in Afghanistan. Doch der durchschnittliche Bildungsstand hat sich global in den letzten Jahrzehnten insgesamt extrem positiv entwickelt. Dazu gehört in den meisten Staaten auch die höhere Bildung, also Menschen mit abgeschlossener Lehre oder Studium. Ganzheitlich betrachtet ist das wundervoll! Aus Sicht eines stereotypen Unternehmens mit Standard-Aufbauorganisation ist diese Entwicklung allerdings ungünstig.
Denn spätestens jetzt wird vielen Menschen klar, dass sie in der "alten Welt" primär als Humanressource betrachtet und über Jahrzehnte sogar so bezeichnet wurden. Eins von vielen Produktionsmitteln. Rückwirkend ziemlich barbarisch. Wenn Sie diesen Beitrag lesen, sehen Sie das vermutlich auch schon so, aber ein großer Anteil von Arbeitgebern handelt immerhin noch exakt so, als wären die Menschen, die für den Geschäftszweck arbeiten, redende Maschinen. Dass sie auch denkende und fühlende Maschinen mit Biorhythmus sind, wird in den wenigsten Organisationen abgebildet.
Rückblickend könnte die aktuelle Dekade als Durchbruch der Arbeitskräfte in die Geschichtsbücher eingehen. Sie sind besser gebildet, besser vernetzt und organisiert, sitzen schließlich infolge der weiteren "Megatrends" am längeren Hebel für Personalgespräche. Die Revolution der Arbeiter bleibt für immer eine Vision (ob Utopie oder Dystopie, entscheidet die Leserschaft) - doch die Evolution der Arbeit erlebt aktuell einen Fortschritt.
Das Zielbild: Eine Organisation ohne Middle Management
Und hier kommen wir zum Interim Management.
Selbstverständlich gibt es eine große Bandbreite an Interim Managern (w/m/d), wer bis hierhin gelesen hat, ist mit der Jobbeschreibung vermutlich vertraut oder sogar selbst eine:r. Im Grunde übernehmen diese Menschen temporäre Mandate in Organisationen aller Art, um die Finanzen, das Personalmanagement oder die Nachhaltigkeitsstrategie umzukrempeln. Nicht immer eine beliebte Rolle, weil in der Regel auch Umbrüche oder das klare Mandat zur Umstrukturierung damit verbunden sind.
In meiner Keynote in Salzburg habe ich vor dem Hintergrund von Digitalisierung und Dekarbonisierung eine ähnliche Herleitung wie oben beschrieben. Hinzu kommt noch etwas Hintergrundwissen, unter anderem durch PROFORE-Partner Oliver Straubel (Holism), der sich und sein Team vor Interim-Mandaten seit einigen Jahren kaum retten kann - Tendenz steigend. Nur warum?
Die oben beschriebenen Entwicklungen zahlen mittelbar oder unmittelbar auf zwei der wichtigsten Unternehmenstrends unserer Zeit ein:
- Fehlende Motivation zur Verwaltung, also dem Middle Management: Menschen wollen mehr gestalten, Stichworte Wertewandel und Bildungsrevolution.
- Professionelle Prioritäten verschieben sich: Mehr denn je ist einer gut gebildeten Bevölkerungsschicht bewusst, dass ihr Handeln Konsequenzen in der realen Welt hat - Stichworte Nachhaltigkeit und Generationenvertrag.
Häufige Fragen lauten:
- Wie setzt man eigentlich ESG um? (Nachhaltigkeitsreporting, -strategie, etc.)
- Wie transformiere ich eine Organisation von Wasserfallhierarchie zu Agilität? Wie geht Holokratie, Soziokratie, und wie finde ich den für mich richtigen Mix?
- Warum klappt Digitalisierung bei uns nicht? (Was kommt nach der Hard- und Software?)
- Welche Personalstrategie passt für unsere Belegschaft, in der viele Beschäftigte bald in Rente gehen, viele Berufseinsteiger sind?
- ... wie werde ich wirklich resilient, also zukunftsfähig?
Zur Beantwortung dieser und ähnlicher Fragen fehlt innerhalb vieler Organisationen das Knowhow. Nicht ohne Grund gibt es immer mehr entsprechend spezialisierte Management-Studiengänge und -Fortbildungen, die mit dem alten Management brechen. Das alte Management wird dadurch nicht fundamental schlecht oder falsch, doch die Rahmenbedigungen haben sich geändert.
Das Zielbild findet ohne mittleres Management statt und vor allem mit mehr individueller Verantwortung, mehr Kreislaufgedanken (#circularbusinessmodel), mehr Gemeinwohlorientierung. Nicht aus ideologischen Gründen, sondern weil es früher oder später anders nicht mehr erlaubt sein wird. Das begründet auch meine längst replizierte These eines Massensterbens von Unternehmen, umgekehrt entscheiden sich die vorausschauenden Unternehmen rechtzeitig für den Umbau der Organisation - im Zweifel mit Interim Management auf den entscheidenden Positionen.
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Automatisierte Fake News: Wie schütze ich mich und meine Familie vor KI-generierter Desinformation?
Spätestens mit der Veröffentlichung von ChatGPT ist künstliche Intelligenz in der Gesellschaft angekommen: Das Sprachmodell erstellt automatisch echt wirkende Texte. Das ist fantastisch, aber auch gefährlich.
Die meisten von uns profitieren seit Jahren von künstlicher Intelligenz: Bessere Empfehlungen bei der Routenplanung, schnellere Abwicklung beim Online-Shopping oder immersive Endloswelten im Gaming. Meist haben wir es dabei mit maschinellem Lernen zu tun, welches auf wahnsinnig vielen Lerndaten basiert und weitgehend selbstständig neue Probleme auf dieser Grundlage lösen kann. Viele Anwendungszwecke in der Wirtschaft und Verwaltung befinden sich auch in dem Band "Arbeitswelt und KI 2030".
Inzwischen sind auch die KI-Sprachmodelle wie GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) sehr gut geworden. Vielleicht sogar zu gut? Einige KI-Texte lassen sich kaum oder gar nicht mehr von menschlichen Texten unterscheiden. Das wirft viele Fragen auf.
KI-Sprachmodelle: Pro und Contra
Einerseits ist das eine großartige Entwicklung: Die künstlichen Redaktions-Helferlein unterstützen Unternehmen bei standardisierten Anfragen im Kundendienst, schreiben Produkttexte oder Beiträge über das Wetter, Sportergebnisse und Horoskope. Sogar Computerspiele können so relativ einfach erstellt oder zumindest geskriptet werden, wie das Beispiel eines 11-jährigen Harry Potter Fans zeigt. Das spart viel Zeit und Geld, immer wenn wiederkehrende Muster genutzt werden können.
Andererseits birgt die Möglichkeit künstlicher Schreiberlinge das Risiko, dass Desinformation und Lügen in großem Stil verbreitet werden – weitgehend unreguliert und verfügbar für ein Milliardenpublikum. Denn die KI ist, anders als der Name suggeriert, nicht intelligent, sondern ein künstlicher Sklave menschlicher Eingabe. Im schlimmsten Fall sind die Ergebnisse diskriminierend und werden damit zur realen Bedrohung für uns alle.
Anstatt über diese Herausforderung lange zu philosophieren, habe ich deshalb die KI ChatGPT selbst befragt, wie wir am besten mit ihr umgehen können, ob wir die Klimakrise lösen und ob sie viele Jobs ersetzen wird.
Lest selbst im Interview, was sie zu ihrer Verteidigung zu sagen hat.
Interview mit ChatGPT: Wie schütze ich mich vor Fake News?
Kai: Warum ist GPT-3 so wichtig für unsere Zukunft?
ChatGPT: GPT-3, oder Generative Pretrained Transformer 3, ist ein modernes Sprachverarbeitungsmodell, das von OpenAI entwickelt wurde. Es wird als wichtig angesehen, weil es in der Lage ist, menschenähnlichen Text zu generieren und eine breite Palette von Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache mit beeindruckender Genauigkeit auszuführen. Dies macht es zu einem wertvollen Werkzeug für eine Vielzahl von Anwendungen, von der Sprachübersetzung und -zusammenfassung bis hin zum maschinellen Lernen und zur künstlichen Intelligenz.
Wird die Menschheit die Klimakrise lösen?
Es ist schwierig, die Zukunft mit Sicherheit vorherzusagen, aber es ist klar, dass die Bewältigung der Klimakrise erhebliche Anstrengungen von Regierungen, Organisationen und Einzelpersonen auf der ganzen Welt erfordern wird. Die Maßnahmen, die wir in den kommenden Jahren ergreifen, werden entscheidend dafür sein, ob wir in der Lage sind, diese Krise erfolgreich zu bewältigen und die schlimmsten Auswirkungen des Klimawandels abzumildern. Es wird gemeinsamer Anstrengungen und der Bereitschaft bedürfen, schwierige Entscheidungen zu treffen, aber ich glaube, dass es der Menschheit möglich ist, zusammenzukommen und die notwendigen Schritte zur Bewältigung der Klimakrise zu unternehmen.
Wer muss sich bezüglich GPT-3 Sorgen um seinen Arbeitsplatz machen?
GPT-3 ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das das Potenzial hat, viele Aufgaben zu automatisieren, die bisher von Menschen ausgeführt wurden. Wie bei jedem technologischen Fortschritt ist es möglich, dass der Einsatz des GPT-3 in bestimmten Branchen zu einem Verlust von Arbeitsplätzen führen könnte. So könnte das GPT-3 beispielsweise dazu verwendet werden, bestimmte Aspekte des Kundendienstes oder der Dateneingabe zu automatisieren, was sich möglicherweise auf die Beschäftigten in diesen Bereichen auswirken könnte. Es darf jedoch nicht vergessen werden, dass die Technologie auch das Potenzial hat, neue Arbeitsplätze und Branchen zu schaffen, und es ist wahrscheinlich, dass der Einsatz des GPT-3 auch zu neuen Möglichkeiten führen wird. Letztendlich wird die Auswirkung des GPT-3 auf den Arbeitsmarkt davon abhängen, wie es eingesetzt wird und wie sich Einzelpersonen und Unternehmen an seine Möglichkeiten anpassen.
Warum ist es so schwierig, Fake News zu erkennen?
Es gibt mehrere Gründe, warum es schwierig sein kann, Fake News zu erkennen. Ein Grund ist, dass Fake News oft irreführend oder sensationsheischend gestaltet sind, was sie ansprechender oder aufmerksamkeitsstärker machen kann als sachliche Nachrichten. Dies kann es den Menschen erschweren, die Informationen kritisch zu bewerten und zu erkennen, dass sie falsch sind. Darüber hinaus sind Fake News oft so gestaltet, dass sie wie seriöse Nachrichten aussehen und sich auch so anhören, so dass es selbst für diejenigen, die sich bemühen, wachsam zu sein, schwierig sein kann, sie von echten Nachrichten zu unterscheiden. Schließlich kann die rasche Verbreitung von Fake News in den sozialen Medien und auf anderen Online-Plattformen es den Menschen erschweren, die neuesten Entwicklungen zu verfolgen und sicherzustellen, dass sie ihre Informationen aus zuverlässigen Quellen beziehen.
Warum sind automatisierte Textroboter wie GPT3 wichtig für die europäische Wirtschaft und Gesellschaft?
Automatisierte Textroboter wie GPT-3 sind aus mehreren Gründen wichtig für die europäische Wirtschaft und Gesellschaft.
Ein Grund ist, dass diese Bots dazu beitragen können, viele mühsame und zeitaufwändige Aufgaben zu automatisieren, die derzeit von Menschen ausgeführt werden. So können GPT-3 zum Beispiel automatisch Antworten auf Kundenanfragen generieren, große Textmengen zusammenfassen oder Dokumente in verschiedene Sprachen übersetzen. Dadurch können Unternehmen und Organisationen Zeit und Ressourcen sparen und effizienter und effektiver arbeiten.
Ein weiterer Grund ist, dass der Einsatz von automatisierten Textbots wie GPT-3 dazu beitragen kann, die Qualität und Genauigkeit der erstellten Texte zu verbessern. So kann GPT-3 beispielsweise auf große Mengen hochwertiger Texte trainiert werden, um grammatikalisch korrekte und kohärente Ausgaben zu produzieren. Dies kann besonders bei Aufgaben wie der Sprachübersetzung nützlich sein, bei denen es auf Genauigkeit ankommt.
Schließlich kann der Einsatz von automatisierten Textrobotern wie GPT-3 die Entwicklung neuer Technologien und Branchen unterstützen. GPT-3 kann beispielsweise als Baustein für andere Systeme der künstlichen Intelligenz, wie Chatbots oder virtuelle Assistenten, verwendet werden. Dies kann dazu beitragen, Innovationen voranzutreiben und neue Beschäftigungsmöglichkeiten im Technologiesektor zu schaffen.
Insgesamt hat der Einsatz von automatisierten Textbots wie GPT-3 das Potenzial, der Wirtschaft und Gesellschaft viele Vorteile zu bringen. Durch die Automatisierung mühsamer Aufgaben, die Verbesserung der Textqualität und die Unterstützung der Entwicklung neuer Technologien kann GPT-3 dazu beitragen, Unternehmen effizienter und effektiver zu machen und Innovation und Wirtschaftswachstum zu fördern.
Aber sind Sie nicht auch der Meinung, dass die automatische Texterstellung gefährlich sein kann?
Die automatische Texterstellung hat zwar viele potenzielle Vorteile, kann aber auch gefährlich sein, wenn sie nicht sorgfältig eingesetzt wird. Eine der Hauptgefahren der automatischen Texterstellung besteht darin, dass sie zu ungenauen oder irreführenden Ergebnissen führen kann. Wenn zum Beispiel ein Sprachmodell wie GPT-3 auf voreingenommenen oder unzuverlässigen Daten trainiert wird, kann es Ausgaben erzeugen, die diese Voreingenommenheit widerspiegeln. Dies kann schwerwiegende Folgen haben, wenn die Ergebnisse zur Entscheidungsfindung oder zur Information der Öffentlichkeit verwendet werden.
Eine weitere potenzielle Gefahr besteht darin, dass die automatische Texterstellung zur Erstellung von Fake News oder anderen Formen von Fehlinformationen genutzt werden kann. Da diese Systeme Texte produzieren können, die nur schwer von von Menschen geschriebenen Texten zu unterscheiden sind, können sie dazu verwendet werden, falsche oder irreführende Inhalte zu erstellen, die darauf abzielen, Menschen zu täuschen. Dies kann negative Folgen für den Einzelnen und die Gesellschaft als Ganzes haben, da das Vertrauen in die Medien und andere Informationsquellen untergraben werden kann.
Auch wenn die automatische Texterstellung viele potenzielle Vorteile bietet, ist es wichtig, diese Werkzeuge verantwortungsvoll und sorgfältig einzusetzen, um potenzielle Gefahren zu vermeiden. Dazu gehört die sorgfältige Auswahl der Daten, die zum Trainieren der Modelle verwendet werden, die Anwendung geeigneter Schutzmaßnahmen, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse sicherzustellen, und die Wachsamkeit gegenüber Anzeichen von Fehlinformationen oder anderen Gefahren.
Wenn man also GPT-3 und andere KI-Chatbots verwendet, sollte man auch dafür sorgen, dass die Ergebnisse nicht vor der Bearbeitung veröffentlicht werden?
Es ist immer wichtig, Texte, die von GPT-3 oder anderen KI-Chatbots erzeugt werden, vor der Veröffentlichung sorgfältig zu überprüfen und zu bearbeiten. Wie bereits erwähnt, sind diese Systeme nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wurden, und sie können ungenaue oder verzerrte Ergebnisse produzieren, wenn die Trainingsdaten nicht sorgfältig ausgewählt wurden. Darüber hinaus können diese Systeme manchmal grammatikalisch inkorrekte oder schwer verständliche Ergebnisse liefern, so dass es wichtig ist, die Ergebnisse vor der Veröffentlichung sorgfältig zu überprüfen und gegebenenfalls zu ändern.
Generell ist es immer ratsam, Texte, die von KI-Chatbots generiert werden, mit dem gleichen Maß an Skepsis und kritischem Denken zu betrachten wie jede andere Informationsquelle. Das bedeutet, dass Sie den Inhalt sorgfältig prüfen, um sicherzustellen, dass er korrekt und zuverlässig ist, und dass Sie bereit sind, vor der Veröffentlichung alle notwendigen Änderungen oder Korrekturen vorzunehmen. Mit diesen Schritten können Sie dazu beitragen, dass die von GPT-3 und anderen KI-Chatbots erzeugten Inhalte nützlich, genau und wertvoll sind.
Was kann ich tun, um zu verhindern, dass ich oder meine Familie durch Fake News betrogen werden?
Es gibt mehrere Maßnahmen, mit denen Sie sich und Ihre Familie davor schützen können, durch Fake News betrogen zu werden. Hier sind ein paar Vorschläge:
- Seien Sie skeptisch bei sensationellen Schlagzeilen oder Geschichten, die zu gut (oder zu schlecht) erscheinen, um wahr zu sein. Dies sind oft Anzeichen für gefälschte Nachrichten.
- Überprüfen Sie die Quelle der Nachricht. Handelt es sich um eine seriöse Nachrichtenorganisation? Enthält der Artikel Quellen und Beweise, die seine Behauptungen untermauern?
- Suchen Sie nach anderen Quellen, die die Informationen bestätigen. Wenn die Nachricht wahr ist, sollten Sie in der Lage sein, mehrere Quellen zu finden, die ähnliche Informationen liefern.
- Seien Sie vorsichtig beim Teilen von Nachrichten in sozialen Medien. Das Teilen von gefälschten Nachrichten kann zu deren Verbreitung beitragen, daher ist es wichtig, die Informationen zu überprüfen, bevor Sie sie weitergeben.
- Sprechen Sie mit Ihrer Familie und Ihren Freunden über die Bedeutung von kritischem Denken und Skepsis, wenn es um Nachrichten und Informationen geht. Ermutigen Sie sie, bei der Bewertung der Nachrichten, die sie erhalten, vorsichtig und wachsam zu sein.
Der beste Weg, sich und Ihre Familie vor Fake News zu schützen, besteht darin, die Informationen, die Sie erhalten, kritisch und skeptisch zu betrachten und sie anhand mehrerer Quellen zu überprüfen, bevor Sie sie als wahr akzeptieren. Auf diese Weise können Sie sicherstellen, dass Sie nicht durch falsche oder irreführende Informationen in die Irre geführt werden.
Herzlichen Dank für das Gespräch.
Gern geschehen! Es war mir ein Vergnügen, Ihnen zu helfen. Wenn Sie weitere Fragen haben, können Sie mich gerne fragen. Ich bin gerne für Sie da.
Das Gespräch führte der Zukunftsforscher Kai Gondlach mit der kostenlosen Chat-KI ChatGPT auf https://chat.openai.com/chat. Übersetzt hat es eine andere KI bei DeepL. ChatGPT spricht / schreibt übrigens auch Deutsch. Photo by Jorge Franganillo on Unsplash.