Wird künstliche Intelligenz viele Menschen arbeitslos machen oder einen Produktivitätsboom auslösen, der die Welt zum Besseren verändern wird? Es ist eine langjährige Debatte mit starken Meinungen auf beiden Seiten.

Der bisherige Konsens schien darin zu bestehen, dass KI den Leistungsträgern am meisten durch die Erweiterung ihrer Fähigkeiten helfen würde. In der Zwischenzeit würden Geringqualifizierte oder Nachwuchskräfte ihren Job verlieren – eine Befürchtung, die die Streiks der Hollywood-Autoren befeuert hat.

Eine Reihe aktueller Studien, in denen reale Daten zu den Auswirkungen von KI auf Produktivität und Leistung analysiert werden, könnte jedoch zu einem Umdenken führen. Eine davon wurde letzte Woche von der Boston Consulting Group veröffentlicht und untersuchte die Auswirkungen von KI auf 758 ihrer Unternehmensberater. Die Hälfte wurde gebeten, ein fiktives Beratungsprojekt mit Unterstützung des neuesten Modells des Textgenerators chatgpt abzuschließen, während die andere Hälfte die gleiche Aufgabe ohne Hilfe erledigte.

Vor dieser Übung hatten die Manager die Fähigkeiten und Leistungen der Berater bewertet und die Teilnehmer in „obere Hälfte“ und „untere Hälfte“ eingeteilt. Während alle Berater, die ChatGPT nutzten, ihre Leistung während der Arbeit am Projekt verbesserten, verbesserten diejenigen, die in der unteren Hälfte platziert wurden, ihre Leistung im Durchschnitt um 43 %. Ihre Kollegen in der oberen Hälfte verbesserten ihre Leistung nur um 17 %.

„KI wirkte wie ein Ausgleich: Leistungsschwächere erzielten die größten Gewinne.“ berichtete Professor Ethan Mollick, ein Co-Autor der Forschungsarbeit.

Eine ähnliche US-Studie im Mai kam zu noch überraschenderen Ergebnissen. Forscher der Stanford University und des Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben herausgefunden, dass Kundendienstmitarbeiter einer namentlich nicht genannten Firma mit einem KI-Assistenten im Durchschnitt 14 % schneller arbeiteten. Doch die qualifiziertesten dieser Mitarbeiter erzielten keinerlei Produktivitätssteigerungen.

Der gleiche Effekt wurde in Studien wiederholt, die Branchen von der Rechtswissenschaft bis zum Journalismus abdeckten: Anstatt die talentiertesten Menschen noch leistungsfähiger zu machen, lässt KI möglicherweise einfach weniger talentierte Menschen mit ihnen konkurrieren.

KI könnte traditionelle Leistungsmetriken sprengen

Auf den ersten Blick klingt das großartig für Unternehmensführer. Wer möchte nicht seine am wenigsten qualifizierten Mitarbeiter fördern und sie vielleicht sogar mit ihren Spitzenkräften in Einklang bringen? Auch neue Mitarbeiter könnten sich schneller in ihre Aufgaben einarbeiten, ohne langwierige Schulungsprogramme absolvieren zu müssen.

Für leistungsstarke Mitarbeiter könnten die Auswirkungen jedoch ungünstiger sein. Wenn die Fähigkeiten, an deren Entwicklung sie möglicherweise lange und hart gearbeitet haben, für jedermann per Knopfdruck zugänglich sind, sind diese Personen benachteiligt. Während andere „aufgestiegen“ sind, ist ihre relative Leistung zurückgegangen.

Das stellt Führungskräfte vor knifflige Fragen hinsichtlich der Vergütung, Entwicklung und Motivation von Mitarbeitern, die bisher als Leistungsträger galten.

Sollte ein Mitarbeiter, der großes Fachwissen entwickelt hat, mehr bezahlt werden als jemand, der auf KI setzt, auch wenn seine Leistung identisch ist? Wenn nicht, wie können Sie sie sonst noch motivieren?

Ist es überhaupt sinnvoll, die Fähigkeiten einer Person unabhängig von dem Werkzeug zu bewerten, das sie täglich verwendet? Welche Konsequenzen hat es für Personalvermittler, wenn sie wissen, dass ein mittelmäßiger Kandidat potenziell genauso gut abschneiden könnte wie jeder andere?

Um solche Fragen noch dringlicher zu machen, investieren viele Unternehmen auch in Technologien, die ihr eigenes internes Fachwissen erlernen können – zum Beispiel Henry, das juristische KI-Tool, das Firmen wie PwC übernommen haben.

In diesen Fällen wurde möglicherweise das Wissen der Top-Performer genutzt, um die KI-Systeme zu unterrichten, die jetzt andere Mitarbeiter verwenden.

„Dieser Top-Mitarbeiter könnte die gesamte Organisation verändern“, sagte Professor Erik Brynjolfsson, einer der Co-Autoren der Stanford/MIT-Studie. sagte Bloomberg. Er fügte hinzu, dass Unternehmen überdenken müssten, wie sie Menschen entlohnen, deren Fähigkeiten im gesamten Unternehmen „erweitert und vervielfacht“ werden könnten.

Die Technologie und ihre Einsatzmöglichkeiten entwickeln sich natürlich schnell weiter. Vorhersagen über KI, die vor kaum mehr als einem Jahr gemacht wurden, haben sich bereits als falsch erwiesen. Die neuen Erkenntnisse verdeutlichen jedoch, dass die Einführung neuer Technologien häufig zu unvorhersehbaren Ergebnissen und neuen Herausforderungen führt. Verantwortungsbewusste Unternehmensführer sollten sich darauf vorbereiten, diese Anforderungen zu erfüllen.

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