Wie sehen die digitalen Business-Cases der Zukunft aus und wie können neue Technologien erfolgreich in Unternehmen eingesetzt werden? Unter dem Motto stand der Jahrestagung des Handelsblatts in Düsseldorf und das Thema war auch deshalb gut gewählt, weil wie heute, wenn wir über Digitalisierung sprechen, an dem Hype-Thema KI sowieso nicht vorbeikommen. Und KI ist eine Technologie, von der wir ahnen, dass sie unsere Zukunft bestimmen wird, von der wir aber nicht wirklich wissen, welche praktikable Anwendungen entstehen, die zudem noch profitabel sind.
An der Börse spiegelt sich das genau so wider. Angesichts der enormen finanziellen Ressourcen plus dem steigenden Energiehunger von Gen AI sind Ökonomen skeptisch, ob man mit LLMs in der Lage sein wird, überzeugende Anwendungen zu programmieren. Halluzinierte Daten, Urheberrecht, mangelnde Transparenz bei den Trainingsdaten: Das sind alles Herausforderungen, die bisher noch ungelöst sind.
Und so drehten sich viele Vorträge um die Frage, inwieweit KI das eigene Business befördern kann. In den Use-Cases der verschiedenen Firmen hatten spezifische Lösungsansätze zu unterschiedlichen Learnings geführt. Und klar, die anwesenden Firmenvertreter*innen im Publikum wollten natürlich nicht die Fehler wiederholen, die andere schon schmerzlich gemacht haben. Denn als First Mover kann man jederzeit viel Geld verbrennen und deshalb war ja auch der Austausch bei dieser Jahrestagung so wertvoll.
Deshalb ist vielleicht auch klar, warum Unternehmen heute zögerlich sind, KI für sich selbst einzusetzen. Man kann nämlich, Zeitpunkt heute, nicht erkennen, was in den Datensätzen von KI generiert wurde und was nicht. Kann man den Daten dann überhaupt vertrauen? Und Vertrauen ist essentiell für alle Geschäftsprozesse. Auch ist ja bis heute nicht klar, mit welchen Daten überhaupt die KI-Modelle trainiert wurden, wie Ergebnisse in welchen Prozessen mit Hilfe welcher Algorithmen zustande gekommen sind und mit welchem Bias wir es zu am Ende tun haben.
Wir wissen alles, aber wir verstehen nichts.
Aus dem Publikum kam die berechtigte Frage, ob die Arbeitsverdichtung durch den Wegfall von repetetiven Tätigkeiten die Mitarbeitenden immer weiter unter Druck setzt. Die psychische Belastung am Arbeitsplatz ist ja heute eines der ganz großen Herausforderungen beim Thema Arbeitsschutz. Sicherlich kann ich mir Studien von einer KI zusammenfassen lassen, um Zeit zu sparen, und auf den ersten Blick scheint das wirklich sehr hilfreich zu sein. Wenn ich jetzt aber den Zeitvorteil nutze, um noch mehr Zusammenfassungen zu lesen, dann ist mir am Ende auch nicht geholfen.
Wie werden Universitäten, Forschungsinstitute und Unternehmensberatungen darauf reagieren? Werden dann nur noch Abstracts veröffentlicht und wird dann eine KI Zusammenfassungen von Zusammenfassungen erstellen? Und wer liest noch das Original? Fragen über Fragen, aber bisher noch keine befriedigenden Antworten.
Aber es hilft ja nichts: Wir müssen und wollen uns mit den Folgen von KI beschäftigen, denn unsere Arbeitswelt wird sich radikal verändern. Besonders deutlich wurde das beim Navigator Festival, über das ich schon berichtet habe und wo dieses Thema im absoluten Fokus stand. Und auch hier beim Handelsblatt zeigte sich, dass manche Vorhersagen gewagt und einige Befürchtungen übertrieben dargestellt werden. Realistisch scheint der Einsatz im HR-Bereich beim First und Second Level Support.
Auch die Dokumentation und das Verfügbarmachung von Wissen ein einer praktischen Form ist der Einsatz von KI sinnvoll. Wir erinnern uns: Nur etwa 20% des Wissen, das in einem Unternehmen existiert, wurde auch wirklich dokumentiert. Und angesichts der Tatsache, dass ein Drittel aller Arbeitnehmer*innen in den nächsten Jahren in Rente gehen wird, laufen wir Gefahr, dass dieses Wissen unwiederbringlich verloren ist.
Mein Fazit der Jahrestagung: Wir können uns nicht wegducken und wir sollten mit Augenmaß nicht nur die Entwicklung beobachten, sondern auch konstruktiv mitgestalten. Wir müssen im Gespräch bleiben und dazu war die Jahrestagung des Handelsblatts sehr gut geeignet.