Künstliche Intelligenz beflügelt die Phantasie möglicher Effizienzsteigerungen, doch in den Bilanzen ist bisher wenig davon angekommen. Mensch und Maschine stehen vor völlig neuen Anforderungen. Wie lässt sich das KI-Effizienzwunder realisieren?
Der Mensch und Künstliche Intelligenz müssen zusammenpassen.
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Künstliche Intelligenz (KI) und große Sprachmodelle (LLMs) werden bereits in großen Unternehmen eingesetzt. Anfangs wurde ein Produktivitätszuwachs von bis zu 40 Prozent prognostiziert, doch aktuelle Schätzungen liegen eher bei 25 Prozent. Diese Werte spiegeln sich nur bedingt in den Bilanzen und Erfolgsmeldungen wider. Woran liegt das? Hält KI nicht, was sie verspricht?
Die Herausforderung: Mensch und Maschine
Die Antwort ist komplex und liegt im Zusammenspiel von Mensch und Technologie. Während der Aufbau von KI-Systemen mittlerweile relativ unkompliziert ist und diese Tools fast allmächtig erscheinen, zeigt sich in der Praxis, dass ihre Effektivität stark davon abhängt, wie sie von den Menschen genutzt werden. Die Fähigkeiten der Technologie treffen auf diverse Nutzer.
Die Vielfalt der Nutzer
Die Mitarbeiter in Unternehmen sind sehr unterschiedlich und treffen auf ein Werkzeug aus einer völlig neuen Produktkategorie. Einige, besonders jüngere und technikaffine Mitarbeiter, haben möglicherweise bereits Erfahrung mit KI und dem „Prompting“. Andere, insbesondere ältere Mitarbeiter, könnten zurückhaltender sein, skeptisch gegenüber neuen Technologien und eventuell besorgt, durch diese ersetzt zu werden. Diese Divergenz führt zu unterschiedlichen Nutzungsweisen und Ergebnissen und schafft ein Paradoxon: eine nahezu allmächtige Technologie trifft auf vielfältige Nutzer, besonders in Branchen wie Banken und Sparkassen.
Neue Komplexität vermeiden
KI-Tools sind sinnvoll und können große Effizienzpotenziale sowohl für die Mitarbeiter als auch für das Unternehmen bieten. Es ist jedoch essentiell, dass wirklich gemessen wird, ob die prognostizierten Effizienzgewinne erreicht werden, ohne dabei neue Komplexität zu schaffen. Andernfalls wächst nur die IT-Abteilung, während sich die Bilanz oder die Qualität nicht verbessern.
Lösungsansätze zur Integration von KI
Um die KI-Technologie optimal zu nutzen und die Effizienzpotenziale in Unternehmen zu heben, gibt es verschiedene Ansätze, u.a.:
- Schulung aller Mitarbeiter
- Einschränkung der Funktionsvielfalt
Schulung aller Mitarbeiter
Alle Mitarbeiter sollen geschult werden, um die KI-Tools effektiv nutzen zu können. Interne Ressourcen im Intranet und ein Multiplikatoren-System, bei dem ein kleiner Kreis intensiv geschult wird, um dann weitere Kollegen zu schulen und als Ansprechpartner zu fungieren, sind hierbei zentral.
Allerdings sind der Aufwand und die Initialkosten für Schulungen und den notwendigen Support erheblich, besonders für Sparkassen und Banken. Wenn die Schulung nicht auf die Bedürfnisse der Mitarbeiter zugeschnitten ist, kann dies zu Frustration führen und das Effizienzpotenzial der KI wird nicht voll ausgeschöpft. Dies kann zu schlechten Ergebnissen führen und dazu, dass das Tool nicht genutzt wird.
Einschränkung der Funktionsvielfalt
Statt die gesamte Bandbreite der KI-Funktionen anzubieten, wird der Umfang auf eine begrenzte Anzahl fest definierter Prompts beschränkt. Dies soll den Schulungs- und Supportaufwand reduzieren und die häufigsten Nutzungsfälle abdecken.
Eine zu starke Einschränkung kann jedoch dazu führen, dass die KI nicht ihr volles Potenzial entfaltet. Die festgelegten Funktionen müssen exakt auf die Bedürfnisse der Nutzer abgestimmt sein. Andernfalls bleibt die Nutzung der KI eingeschränkt und die erwarteten Produktivitätsgewinne bleiben aus. Laufender Support ist auch hier erforderlich, dessen Kosten gegen die Effizienzgewinne abgewogen werden müssen.
Ein innovativer Ansatz: Polymorphe Benutzerführung
Eine dritte Möglichkeit, die polymorphe Benutzerführung, bietet eine flexible Anpassung der KI an den jeweiligen Nutzer. Der Film „Her“ zeigt dies eindrucksvoll. In einer Anfangsphase lernt das System den Nutzer kennen und passt seine Funktionalitäten entsprechend an. Dies ermöglicht eine maßgeschneiderte Nutzungserfahrung, die den individuellen Bedürfnissen der Mitarbeiter entspricht und gleichzeitig die Anforderungen des Unternehmens berücksichtigt. Ein Vorteil dieses Ansatzes ist die erhebliche Minimierung des Schulungs- und Supportaufwands, während die Effizienzgewinne maximiert werden.
In der Praxis bedeutet dies, dass das System kontinuierlich Feedback vom Nutzer einholt und sich weiter anpasst. Diese Technologie ist bereits in großen LLMs vorhanden und kann mit relativ geringem Aufwand implementiert werden. Ein Prototyp lässt sich in wenigen Stunden via CustomGPT in ChatGPT realisieren.
Mehr Effizienz durch polymorphe Benutzerführung
Die Implementierung von KI in Unternehmen stellt eine komplexe Herausforderung dar, die eine sorgfältige Berücksichtigung der unterschiedlichen Bedürfnisse und Fähigkeiten der Nutzer erfordert. Polymorphe Benutzerführung bietet einen innovativen Ansatz, um die Stärken der KI-Technologie voll auszuschöpfen und gleichzeitig eine individuelle Anpassung an die Nutzer zu ermöglichen. Diese Strategie könnte nicht nur die Supportkosten reduzieren, sondern auch die Effizienzpotenziale der KI voll entfalten, was sich letztlich positiv in den Unternehmensbilanzen niederschlagen würde.
