Forscher am Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben untersucht, ob generative künstliche Intelligenz (Modelle wie chatgpt) die Produktivität von Arbeitnehmern beeinflussen kann. Die Analyse zeigte, dass Mitarbeiter, die Chatbots nutzten, einige Aufgaben im Zusammenhang mit dem Schreiben von Texten schneller bewältigten und ihre Ergebnisse von besserer Qualität waren.

Um das Experiment durchzuführen, stellten die Forscher eine Gruppe von 453 Fachleuten zusammen, darunter Vermarkter, Fördermittelspezialisten, Berater, Datenanalysten, HR-Spezialisten und Manager. Jeder Teilnehmer erhielt zwei textbezogene und berufsspezifische Aufgaben. Beispielsweise musste ein Anschreiben für einen Förderantrag, eine Pressemitteilung, eine Mailingliste über die Umstrukturierung einer Organisation oder ein kurzer Bericht verfasst werden.

Die erste Aufgabe musste jeder alleine erledigen, für die zweite Aufgabe durfte die Hälfte den Chatbot ChatGPT-3.5 nutzen. Die Forscher erfassten den Zeitaufwand für das Schreiben des Textes und die Ergebnisse aller Aufgaben wurden von mehreren Experten auf diesem Gebiet kreuzbewertet. Die Gutachter wussten nicht, wann die Teilnehmer Chatbots nutzten.

Die Zeit, um verschiedene Aufgaben ohne Verwendung eines neuronalen Netzwerks zu erledigen, lag zwischen 20 und 30 Minuten. (für verschiedene Aufgaben im Durchschnitt – 27 Minuten). Die Analyse zeigte, dass die Mitarbeiter bei Verwendung von ChatGPT-3.5 die Aufgabe im Durchschnitt 40 % (um 11 Minuten) schneller erledigten. Gleichzeitig bewerteten Experten die Qualität dieser Arbeit um 18 % höher.

Ein Wachstum wurde bei drei Indikatoren gleichzeitig beobachtet: der Qualität des Textes, dem Inhalt und der Originalität der Arbeit. Gleichzeitig profitierten die Teilnehmer, die bei der Lösung des Problems ohne Chatbot die niedrigste Punktzahl erhielten, am meisten vom Einsatz von Sprachmodellen.

Die Forscher weisen auf die Grenzen des Experiments hin – die Aufgaben in der Studie kamen den realen Aufgaben so nahe wie möglich, kopierten sie jedoch nicht vollständig. Beispielsweise wurde von den Teilnehmern nicht verlangt, sachlich korrekt zu sein oder sich an den Kontext (z. B. Unternehmensziele oder -richtlinien) anzupassen. Wissenschaftler sind jedoch zuversichtlich, dass neuronale Netze eine wirksame Ergänzung zur Steigerung der Produktivität sein können, auch wenn der tatsächliche Effekt aufgrund der Notwendigkeit zusätzlicher Faktenprüfung geringer ist.

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