Kollegin KI? Mit künstlicher Intelligenz im Team.

{Hallo ChatGPT, schreibe bitte einen Artikel über künstliche Intelligenz in der neuen Arbeitswelt.}

Es hätte uns wahrscheinlich keine fünf Minuten gekostet, diesen Befehl in das wohl bekannteste KI-Tool für Textverarbeitung einzugeben und einen Artikel über künstliche Intelligenz und New Work zu erhalten. Aber, ist das die Zukunft der Arbeitswelt? In welche Bereiche wird KI künftig eingreifen oder sie sogar ganz übernehmen? Was sind die Gefahren? Oder werden wir am Ende zu echten Teamkollegen?

 

KI-Forschung – der Status quo.

Die rasante Weiterentwicklung im Bereich KI ist für die meisten vor allem eines: ungewohnt. Bisher gab es digitale beziehungsweise maschinelle Unterstützung in der Arbeitswelt nur in Form von Assistenzsystemen – Umsetzungen und Entscheidungen lagen nach wie vor beim Menschen. Künstlich intelligente Systeme hingegen werden immer umfangreicher, arbeiten großteils autark und erfordern das Eingreifen durch den Menschen oftmals nur noch in Ausnahmefällen. KI ermöglicht Maschinen, menschlich-kognitive Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen und Planen zu imitieren, indem sie große Mengen an Informationen aus eingegebenen Daten erkennt, analysiert und daraus Erkenntnisse zieht. Sie ist keine Intelligenz im menschlichen Sinne und kann auch nicht auf magische Weise menschliches Verständnis erwerben, denn die Daten, mit denen die KI arbeitet, werden durch Menschen bereitgestellt – alles nur Statistik.

Doch, wo steht die KI-Forschung derzeit? Markus Manz und Lukas Fischer vom Software Competence Center Hagenberg wissen die Antworten. „Die Forschung im Bereich künstliche Intelligenz ist vielfältig, dynamisch und revolutioniert aktuell die verschiedensten Branchen und Aufgabengebiete, darunter Mustererkennung, Vorhersagen, Auswahlprozesse, Chatbots oder Medizintechnik. Deep Learning und neuronale Netze, beides Teilbereiche der künstlichen Intelligenz, dominieren. Durch Fortschritte in der Architektur neuronaler Netze konnten einige Anwendungsgebiete revolutioniert werden, wie etwa die Bilderkennung und die Sprachverarbeitung. Neben neuen Möglichkeiten konzentriert sich die Forschung auch darauf, KI-Systeme robuster, verlässlicher und anpassungsfähiger zu machen“, weiß Markus Manz.

 

Mit Kollegin KI im Team.

Was genau bedeutet das für die Arbeitswelt, und wo lassen sich künstlich intelligente Systeme am besten nutzen? „KI eignet sich besonders gut für Aufgaben, die wiederholbar sind und große Datenmengen erfordern. Entscheidungen aus komplexen Sachverhalten heraus treffen, sowie die Fähigkeit, auf Veränderungen zu reagieren, sind ebenfalls Bereiche, in denen KI glänzt“, erklärt Lukas Fischer. Doch nicht für alle Aufgaben ist sie optimal geeignet: „Kreativität, emotionale Intelligenz oder intensive zwischenmenschliche

Kommunikation sind Anforderungen, bei denen die KI (noch) schwächelt“, ergänzt Fischer. Wird künstliche Intelligenz für die Verarbeitung komplexer Daten oder wiederkehrender Routinearbeiten eingesetzt, ist, wie auch bei den menschlichen Kollegen, Teamwork angesagt. „Für eine gelungene Zusammenarbeit von Mensch und KI braucht es eine klare Rollenverteilung, Transparenz, Erklärbarkeit, Feedbackschleifen, kontinuierliches

Lernen, Vertrauen, sowie die Berücksichtigung von Ethik und Verantwortung. Werden diese Grundsätze und bewährten Methoden bedacht, können Mensch und KI gemeinsam komplexe Probleme lösen“, ist Markus Manz überzeugt.

Gefahren und Risiken.

So sehr KI das Arbeitsleben erleichtern und unterstützen kann – kritische Stimmen weisen immer wieder auf Gefahren und Risiken hin. „KI birgt natürlich auch einige potenzielle Gefahren. Beispielsweise Bias (Verzerrung und Stereotype) und Diskriminierung, Arbeitsplatzverlust sowie soziale Ungleichheit, Sicherheits- und Datenschutzrisiken. Hinzu kommt ein möglicher Kontrollverlust, sowie viele ethische Fragen. Sie erleichtert uns bereits in einigen Bereichen das Leben, es könnte also durchaus sein, dass wir im Laufe der Zeit die eine oder andere Fähigkeit verlernen“, warnt Manz. Besonders die Angst um den Verlust von Arbeitsplätzen ist ein viel diskutiertes Thema. „Die Sorge ist durchaus berechtigt, und die Frage darf gestellt werden. Die Geschichte zeigt, dass technologische Entwicklungen

zu einem Verlust von Arbeitsplätzen in bestimmten Branchen führen können. Sie zeigt aber auch, dass immer wieder neue entstehen. So wird es auch bei KI sein. Es ist wichtig, potenzielle Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt ernst zu nehmen und geeignete Maßnahmen zu setzen, um die Chancen, die uns KI bietet, optimal nutzen zu können“, erklärt Lukas Fischer.

Erklärbarkeit und Ethik gewinnen an Bedeutung, da KI mehr und mehr in unseren Alltag einzieht. Die Systeme müssen transparenter und interpretierbarer werden, um sicherzustellen, dass KI-Entscheidungen nachvollziehbar und ethisch vertretbar sind. „Aus diesem Grund hat die EU-Kommission mit dem Artificial Intelligence Act (AIA) im Rahmen der EU-Digitalstrategie ein Gesetz über künstliche Intelligenz auf den Weg gebracht, das in der aktuellen Fassung konkrete Vorschläge enthält, wie in der Forschung und Wirtschaft mit KI umgegangen werden soll“, betont Markus Manz.

Gelungene Zusammenarbeit? Ethische Probleme? Kritische Stimmen? – Zu welchem Fazit kommen die Experten, wenn es um die Kollaboration mit künstlich intelligenten Systemen in der Arbeitswelt geht? „Fakt ist, das Team Menschen und KI im System liefert bessere Ergebnisse als die talentiertesten Menschen oder die fortschrittlichsten Algorithmen bei rein separiertem Arbeiten. Was am Ende des Tages dafür oder dagegen spricht, sich im Arbeitsalltag von künstlicher Intelligenz unterstützen zu lassen, hängt von den spezifischen Anforderungen und Zielen einer Aufgabe, sowie von den verfügbaren Ressourcen und Einschränkungen ab. Und das kann schlussendlich nur ein Mensch entscheiden.“

 

Über das Software Competence Center Hagenberg GmbH

Das Software Competence Center Hagenberg (SCCH) ist ein außeruniversitäres Forschungszentrum, das seit 25 Jahren Exzellenz in der anwendungsorientierten Forschung in den Bereichen Data Science und Software Science aufgebaut hat. Dieser Fokus ermöglicht die optimale Umsetzung von Projekten in den Bereichen Digitalisierung, Industrie 4.0 und künstliche Intelligenz. Das SCCH versteht sich als Schnittstelle zwischen internationaler Forschung und heimischer Wirtschaft und betreibt mit seinen 130 Forscher*innen herausragende Forschung. www.scch.at

  • Markus Manz ist CEO des SCCH. Er zeichnet für die strategische Planung der Forschungseinrichtung verantwortlich. Seine erklärten Ziele sind, die Kooperationen mit Wissenschaft und Wirtschaft weiter auszubauen, sowie die internationale Sichtbarkeit in der Spitzenforschung zu forcieren.
  • Lukas Fischer ist Research Manager für Data Science am SCCH mit langjähriger Erfahrung in Forschung und Projektmanagement.

 

Autor: Helena Pumberger (Wiesner-Hager Content-Redaktion) im Interview mit Markus Manz und Lukas Fischer (SCCH)

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