Menschliche Interaktion mit KI optimieren

Menschen und Künstliche Intelligenz weisen mehr Gemeinsamkeiten auf, als auf den ersten Blick ersichtlich ist, obwohl ihre Fähigkeiten zunächst unterschiedlich erscheinen mögen. Eine wichtige Gemeinsamkeit für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine ist die Erkenntnis, dass kein KI-Modell perfekt ist, ebenso wenig wie der Mensch. Es ist von Bedeutung, die Fähigkeiten eines KI-Modells zu verstehen, aber noch wichtiger ist es zu erkennen, was das KI-Modell nicht kann. Genau hierin liegt nämlich der Schlüssel, um die Stärken des Mensch-KI-Teams bestmöglich zusammenzuführen.

Interessanterweise lässt sich beobachten, dass viele neue Anwender den Anspruch erheben, dass KI-Modelle Ergebnisse liefern müssten, die zu 100 Prozent korrekt sind, so wie wir es von anderen technischen Hilfsmitteln gewohnt sind. Wenn sie jedoch feststellen, dass Künstliche Intelligenz anders funktioniert und eben keine 100-prozentigen Ergebnisse zeitigen kann, wird dies manchmal zum Anlass genommen, den Einsatz in Unternehmensprozessen abzulehnen. Gute oder sehr gute KI-Modelle weisen eine Genauigkeitsquote von 80 bis 85 Prozent auf. Dabei zeigt sich regelmäßig, dass es wenig sinnvoll ist zu versuchen, das Modell in Richtung der 100 Prozent zu trainieren. Denn häufig ist dies zum einen mit einem unverhältnismäßig hohen wirtschaftlichen und zeitlichen Aufwand verbunden und zum anderen tendieren KI-Modelle, die in die Randbereiche ihres Einsatzgebietes trainiert werden, dazu, Genauigkeit in ihrem Kerneinsatzbereich zu verlieren. Basierend auf diesen Erfahrungswissen, ist es offenkundig, dass die Künstliche Intelligenz die menschliche Arbeitskraft niemals vollständig verdrängen wird. Vielmehr sollten wir KI repetitive Aufgaben und die Analyse großer Datenmengen überlassen, während wir den menschlichen Kollegen so mehr Zeit und Freiraum für die Bearbeitung von komplexeren Aufgaben geben. So ergänzen sich die Fähigkeiten optimal.

Ein häufiges Argument gegen den Einsatz von KI ist der Einwand, dass KI eine Blackbox sei. Doch auch dies ist tatsächlich eine Gemeinsamkeit von Mensch und KI. Wenn eine neue Person in unser Team kommt, lernen wir diesen Menschen ja auch nicht dadurch kennen, dass wir ihren Kopf öffnen und uns die Vorgänge in ihrem Gehirn ansehen. Vielmehr lernen wir sie und ihre Arbeitsleistung kennen, indem wir mit ihnen interagieren. Wir beobachten, wie dieses neue Teammitglied in verschiedenen Situationen reagiert. Wir erfahren mehr über ihren beruflichen Hintergrund und können so beurteilen, worin ihre Stärken liegen. Im Laufe der Zusammenarbeit erkennen wir, wann Fehler gemacht werden und wann nicht und wir würden einem neuen menschlichen Teammitglied vermutlich in der ersten Zeit einen erfahrenen Kollegen oder Kollegin an die Seite stellen, um die Einarbeitung zu unterstützen.

Genau auf diese Art und Weise sollten Teambildungsprozesse zwischen Menschen und einem neuen Teammitglied namens KI stattfinden. Wir müssen den Menschen die Möglichkeit eröffnen, hürdenfrei mit der KI interagieren zu können, um zu erfahren, wie dieses neue Teammitglied sich im Arbeitsalltag verhält. Außerdem sollten wir Feedback-Möglichkeiten für die menschliche Kollegschaft schaffen, um das Verhalten des KI-Modells anzupassen oder zu verändern. All dies sind normale Teambildungsprozesse, wie wir sie seit langem kennen und deshalb sollten wir sie auch auf die Implementierung von KI in unseren Unternehmen anwenden.

Heiko Eich

Chief Digital Officer

Heiko ist ein ausgewiesener Spezialist im Bereich angewandte Künstliche Intelligenz und Experte darin das Zusammenspiel von analytischen KI-Modellen, Prozessintegration und Implementierungs-Management strategisch so aufzusetzen, dass unsere KI-Modelle von Anfang an effizienzsteigernd und kostensenkend sind.