Künstliche Intelligenz mit Large Language Modellen als Gefahr für einzelne Tätigkeiten oder Branchen?

Anthropic hat ein spezialisiertes Large Language Model vorgestellt, das Finanzanalysten unterstützen soll. Ein weiteres Modell kann juristische Sachverhalte unterstützen und z. B. Schriftsätze selbständig entwerfen. Auch im Marketing werden viele Aufgaben, von der Marketingstrategie bis zum Werbeslogan, von der KI entwickelt. Marketingspezialisten können damit an Bedeutung verlieren. Ebenso soll die KI Schwachstellen in Open Source Softwarebibliotheken identifizieren, die bislang unbekannt waren. Mit diesen ersten Erfahrungen ist auch die Befürchtung verbunden, dass die Produkte traditioneller Softwarehersteller durch KI-Lösungen ersetzt werden, und das zu einem Bruchteil der Kosten.

Ist das die breite Erfahrung in der Wirtschaft oder sind das Marketingaktivitäten der KI-Anbieter, die Milliarden von Dollar in Ihre Systeme investiert haben?

Erfahrungen zeigen: Es gibt Bereiche, in denen das gelernte Wissen der KI starke Effizienzgewinne für einzelne Berufsgruppen bietet. So lassen sich z. B. Sprachübersetzungen mit der Hilfe von LLMs so vornehmen, dass nur noch Korrekturen notwendig sind. In diesem Bereich kann damit massiv Personal reduziert werden.

Ebenso lassen sich Chatbots bauen, die Standardfragen von Kunden oder Interessenten beantworten. Gleiches gilt für automatisierte Terminvereinbarungen mit Kunden. Dieses entlastet Service-Personal oder macht es sogar überflüssig.

Die Suche nach Produktangeboten lässt sich durch präzise Vorgaben zielgerichteter und effizienter gestalten. Die Zusammenfassung von Texten kann ein LLM vorbereiten. Ebenso sind sie in der Lage, Textinhalte zu vergleichen oder in Dokumenten auch mit vagen Beschreibungen nach bestimmten Inhalten zu suchen. Unstrukturierte (Text)Daten können in strukturierte und automatisiert weiterzuverarbeitende Strukturen transformiert werden. Damit lässt sich Eingabeaufwand weiter reduzieren, Medienbrüche werden überwunden. Standardsoftware wird weiterhin für Prozessunterstützung und -automatisierung Sorge tragen.

Grenzen, Nachbearbeitung und „Human in the Loop“

Meeting Notes lassen sich von „mithörenden“ KI-Systemen zusammenfassen und erstellen. Auch in der Softwareentwicklung kann in Teilbereichen effizienter gearbeitet werden. Für nicht hochkomplexe Aufgabenstellungen lässt sich Code erstellen, der dann i.d.R. nachbearbeitet werden muss. Das Finden von Programmierfehlern wird unterstützt, ebenso die Dokumentation des Sourcecodes. Für diese Fälle wird aber immer noch der Experte benötigt, der die vorgeschlagenen Ergebnisse prüft, korrigiert und ergänzt. Es geht also nicht ohne „human in the loop“, den Menschen, der die KI-Ergebnisse überprüft. Zu hinterfragen ist, wie aufwändig diese personellen Nacharbeiten sind. Eigene Erfahrungen bei komplexeren Aufgaben zeigen, dass diese durchaus aufwändiger sein können als das Problem personell ohne KI zu lösen, da es doch KI-gestützt noch viele Fehler gibt. Dabei ist jeweils das Themengebiet und die zur Verfügung stehende Wissensbasis des KI-Modells relevant.

Agentenbasierte KI erlaubt es, die Lösung von abgrenzbaren Teilaufgaben hintereinander zu schalten und so komplexere Aufgabenstellungen zu unterstützen.

Auswirkungen auf Qualifikationen und Arbeitsmarkt

Als Konsequenz lässt sich festhalten, dass einfach Aufgabenstellungen, bei denen Wissen reproduziert, oder zusammengefasst wird sowie ähnliche Muster zu erzeugen sind, sich schon heute gut automatisieren lassen. Dieses führt vielleicht im ersten Schritt nicht zum Wegfall von bestimmten Aufgaben und damit Personal, die Aufgaben werden aber deutlich beschleunigt. Mitarbeiter ohne vertiefte Kenntnisse und breite Erfahrungen, die auch nicht entscheidungsorientiert ausgebildet sind, werden reduziert.

In Fällen, bei denen die Ergebnisse umfassender zu überprüfen sind, wird von den die KI nutzenden Personen umfassendes Fachwissen benötigt. Dieses gilt z. B. auch dafür, wie Anfragen an ein solches System mittels sog. Promting gestellt werden. In Feldern, in denen die KI dabei Effizienzsteigerungen durch das Bereitstellen von Basislösungen erreicht und insgesamt zu Zeiteinsparungen auch bei personellen Überprüfungen und Weiterbearbeitungen beiträgt, wird zukünftig das Personal besonders wertvoll sein. Dabei ist aber auch zu berücksichtigen, dass ein breites Feld von Aufgaben auch die KI erst einmal nicht zufriedenstellend bearbeiten wird. Dieses gilt auch für das Kreditmanagement. KI-gestützte Lösungen stellen Informationen und Handlungsempfehlungen bereit, die personell zu beurteilen sind. Dieses bedeutet: Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen mit Erfahrung, fachlichem Tiefgang und Entscheidungsfähigkeit werden weiterhin händeringend gebraucht und sind in unseren Unternehmen unabdingbar.