Sehr lesenswerter Beitrag von Ethan Mollick auf seinem Substack.
AI-Dichotomie: Die Diskussion über AI ist oft polarisiert zwischen extremen Ansichten von AI als "Hype" oder als bevorstehendes Zeitalter der supermenschlichen Maschinen. Die Wahrheit liegt dazwischen; AI ist in einigen Aufgaben besser als Menschen, in anderen jedoch nutzlos.
Der aktuelle Stand der AI: Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 sind bereits nützlich als Co-Intelligenz-Werkzeuge, die die menschliche Leistung in verschiedenen Bereichen wie Innovation und Produktivität verbessern. Allerdings werden ihre Stärken und Schwächen noch erforscht.
AI-Einführungswellen:
Erste Welle: Fokus auf individuelle Nutzung, was zu einer schnellen Adoption führte.
Zweite Welle: Integration von AI in Organisationen, was erwartet wird, signifikantes Produktivitätswachstum zu treiben, aber länger dauern wird.
Fehler bei der AI-Implementierung: Unternehmen behandeln AI oft als Informationstechnologie zur Kosteneinsparung, was ihr Potenzial begrenzt. Der wahre Wert von AI liegt in der Fähigkeit zur Innovation und Produktivitätssteigerung, nicht nur in der Kostensenkung.
Analogie zur Industriellen Revolution:
Die Industrielle Revolution sah schnelle Fortschritte in verschiedenen Branchen durch die Anpassung und Anwendung neuer Technologien durch qualifizierte Arbeiter.
Ähnlich muss AI von Experten in verschiedenen Bereichen angepasst und verfeinert werden, um ihr volles Potenzial zu entfalten.
Expertise und AI: Experten spielen eine entscheidende Rolle bei der effektiven Nutzung von AI. Sie können AI-Ausgaben beurteilen, AI angemessen instruieren und durch Versuch und Irrtum die latente Expertise von AI freischalten.
Beispiele beinhalten maßgeschneiderte Stellenbeschreibungen, interaktive Bildungswerkzeuge und Verbesserungen von Fabrikprozessen.
F&E und AI: Traditionelle IT-Abteilungen haben möglicherweise nicht die besten Einblicke in die potenziellen Anwendungen von AI. F&E sollte Mitarbeiter im gesamten Unternehmen einbeziehen, um zu erforschen, wie AI bei ihren spezifischen Aufgaben helfen kann.
Herausforderungen und Lösungen:
Zentralisierte AI-Implementierungen könnten keine bahnbrechenden Ideen hervorbringen. Stattdessen wird empfohlen, mit einfachen AI-Eingabeaufforderungen zu beginnen und schrittweise auf Basis von Expertenfeedback fortgeschrittenere Werkzeuge zu entwickeln.
Wissen und erfolgreiche AI-Anwendungen zu teilen, ist entscheidend für eine weit verbreitete und effektive AI-Adoption.
Zukünftige Aussichten:
Das Wharton Generative AI Lab zielt darauf ab, AI-Anwendungen zu entwickeln und zu teilen, die latente Expertise freisetzen und gleichzeitig Risiken vermeiden.
Offene und transparente Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft, Industrie und Regierung ist essentiell, um die Vorteile von AI zu realisieren und potenzielle Schäden zu mindern.
Fazit: Der Weg zu einer effektiven AI-Integration erfordert die Nutzung von Expertenwissen, die Förderung von Innovation und das Teilen erfolgreicher Praktiken. Dieser kollaborative Ansatz wird Organisationen und Einzelpersonen helfen, das volle Potenzial von AI zu nutzen und dabei ihre Komplexitäten und Risiken zu navigieren.
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