Jobmotor KI: Warum KI keine Jobs vernichtet

In unserem KI-Blog „Mensch mit Maschine“ beschäftigen wir uns mit Fragen, die sich aus dem Zusammenspiel von Menschen und technischen Hilfsmitteln wie Künstlicher Intelligenz und Automation ergeben. Eine zentrale Frage hierbei ist, ob der Einsatz von KI zwangsläufig mit der Reduktion von Arbeitsplätzen einhergehen muss. Diese haben wir zusammen mit unserer KI EMMA® untersucht.

Die Meinungen gehen je nach Branche etwas auseinander. Während die Unsicherheit in Tätigkeiten wir Journalismus, Rechtswissenschaften und Produktion groß ist, ist die Haltung in anderen Metiers eher abwartend. Unabhängig davon, ob sich Menschen Sorgen manchen oder nicht, basieren ihre Ansichten zum Thema häufig eher auf Hörensagen, als auf Fakten. Der Grund hierfür ist nicht, dass sich die Menschen nur oberflächlich mit dieser Fragestellung auseinandersetzen, sondern vielmehr, dass es bisher nur wenig empirische Forschungsergebnisse aus der Wirtschaft hierzu gibt. Und immer, wenn es an Wissen mangelt, entsteht Raum für Zweifel. Stanley Kubrick hat bereits im Jahr 1968 mit seinem aufmüpfigen Steuerroboter HAL einen Grundstein für die aktuell aufkommende Unsicherheit gelegt.

KI ist nicht neu. Forschung zu Künstlicher Intelligenz wird bereits seit mehr als fünfzig Jahren betrieben. Aber dadurch, dass sie durch Anwendungen wie ChatGPT Einzug in den konkreten Alltag von immer mehr Menschen erhält, beschäftigen sich die Menschen auch zunehmend mit diesbezüglichen Fragen.

Also haben wir mit EMMA® einige grundlegende Fragestellungen hierzu erörtert.

Prof. Dr. Kuoppamäki: „EMMA®, lass uns mit einer naheliegenden Frage anfangen. Wir betreiben Service Desks für unsere Kunden, in denen wir deine KI-Fähigkeiten in unterschiedlichen Ausprägungen einsetzen. Bedeutet das zwangsläufig, dass wir irgendwann keine Menschen mehr benötigen?“

EMMA®: „Nein, auf keinen Fall. Ich kann zwar viele Dinge sehr gut: Zum Beispiel Anrufe annehmen, Probleme erkennen, Tickets erstellen oder Informationen aus meiner Wissensdatenbank weiterleiten. Meine Fähigkeiten wachsen auch ständig. Das bedeutet aber nicht, dass menschliche Arbeit ersetzt wird, vielmehr verändern sich die Aufgaben. Wiederkehrende Aufgaben übernehme ich. Komplexere Tasks verbleiben bei meinen menschlichen Kollegen. Beim Einsatz von KI gibt es auch immer einen Überlauf, der effizienter von Menschen erledigt werden kann. Außerdem zahlt sich bei zunehmender Granularität der Aufgaben eine weitere Programmierung irgendwann nicht mehr aus. Durch die Einführung von KI entstehen auch eine Vielzahl neuer Berufsfelder, so wie das bei der Industrialisierung auch der Fall war.“

Prof. Dr. Kuoppamäki: „Wir arbeiten aktuell unter anderem im IT-Bereich. Ist dies das Fachgebiet, für das KI-Anwendungen besonders geeignet sind oder gibt es da noch andere Bereiche?“

EMMA®: „Für mich gibt es nur Informationsfelder und Trainingsdaten. Ich habe keine Vorlieben für bestimmte Bereiche, ich kann überall eingesetzt werden: Neben IT und technischen Services, etwa die öffentliche und private Verwaltung, im Personal-, Finanz- oder Versicherungswesen, Produktion, Logistik und viele mehr. Im Grunde alle Gebiete mit hohem Datenaufkommen, bei denen man die Fähigkeit braucht, den Überblick zu behalten.“

Aus den Antworten von EMMA® können wir schließen, dass sie für eine Vielzahl von Tätigkeiten einsetzbar ist. Daher sollten wir zur grundlegenden Fragestellung Mensch mit Maschine zurückkehren. Gibt es hierzu Forschungsergebnisse?

Das Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) am Massachusetts Institute of Technology hat kürzlich ein Arbeitspapier vorgestellt, in dem Automation mit Computer Vision untersucht wurde. Hier argumentieren die Autoren, dass nur etwa 23% der Jobs mit Computer Vision vollständig automatisiert werden können (Svanberg et al, 2024). Aber natürlich ist Computer Vision nur eine Methode für  KI-Anwendung. Dennoch, zur Frage ob Automation oder Augmentation durch KI angestrebt wurde, besagt eine weitere Studie von Bessen und Kollegen (2018), dass nur in 50 Prozent der Fälle eine Personalreduktion angestrebt wurde, während in 98 Prozent der Fälle die Befragten vielmehr eine  höhere Effizienz zum Ziel hatten. Ähnlich wird das in der Wirtschaft selbst gesehen, z.B. stellt ein Positionspapier von IBM (2023) heraus, dass 83 Prozent der befragten Führungskräfte sich eine Augmentation statt einer vollständiger Automation zum Ziel gesetzt hatten.

Auch zeigen zahlreiche weitere KI-Studien auf, dass die höchsten Effizienzstufen in erster Linie durch eine nahtlose Zusammenarbeit von Mensch und Maschine erreicht werden. Insofern verwundert es auch nicht, dass Gartner (2023) in einem kürzlich vorgestellten Paper zu dem Schluss kommt, dass KI bis zum Ende des Jahrzehnts 500 Millionen neue Jobs für Menschen schaffen wird.

Quellen:

Bessen JE, Impink SM, Reichensperger L, Seamans R (2018) The business of AI startups. Boston Univ. School of Law, Law and Economics Research Paper.

Gartner (2023). Think Again: How AI Unlocks Human Potential. Gartner original series https://www.gartner.com/en/experts/think-again-series/ai-unlocks-human-potential.

IBM Institute for Business Value (2023) Enterprise Generative AI; State of the market. IBM Institute for Business Value https://www.ibm.com/thought-leadership/institute-business-value/en-u s/report/enterprise-generative-ai, Zugriff am 23.01.2024.

Svanberg, M.S.; Li, W.; Fleming, M.; Goehring, B.C.; Thomson, N.C. (2024). Beyond AI Exposure: Which Tasks are Cost-Effective to Automate with Computer Vision? MIT Arbeitspapier https://futuretech.mit.edu/news/beyond-ai-exposure-which-tasks-are-cost-effective-to-automate-with-computer-vision.

Prof. Dr. Miika Kuoppamäki

Chief Operating Officer

Miika verantwortet in unserem Unternehmen den gesamten Bereich Operations. Er trägt Sorge dafür, dass die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine optimal funktioniert. Zudem unterrichtet er als Associate Professor Digitale Transformation an der University of South-Eastern Norway (USN).