Die Konvergenz von Mensch und Maschine. Partner oder Widersacher?
In diesem Blogartikel tauchen wir tief in die Beziehung zwischen Mensch und Maschine ein. Wir erkunden die Entwicklungen Künstlicher Intelligenz (KI), die zu den heutigen fortschrittlichen Paradigmen geführt haben, und bieten den Leser:innen einen detaillierten Einblick in das „Human-in-the-Loop“-Konzept. Dabei beleuchten wir die Bedeutung von menschlichem Vertrauen in KI und einer verantwortungsvollen KI, die den Menschen in den Mittelpunkt stellt. Dieser Artikel dient als praktischer Ratgeber für Führungskräfte, CDOs, CIOs und CTOs. Er betont die Notwendigkeit, KI-Technologien in Unternehmen einzusetzen, um Effizienz, Produktivität und Wachstum nachhaltig zu steigern und gleichzeitig Geschäftsprozesse neu zu denken.
Vom Neokortex zur Gemeinschaft:
Die Odyssee der menschlichen Intelligenz.
Im weitgespannten Netz der menschlichen Evolution markiert die Entwicklung unseres Neokortex vor rund 200 Millionen Jahren einen Wendepunkt. Dieser komplexe Bereich unseres Gehirns avancierte zum Zentrum des höheren Denkens, das uns von anderen Lebewesen abhebt und unsere Entwicklung als Menschen antreibt.
Mit dem Neokortex als Wegweiser begann unsere Reise der Entdeckung. Er schenkte uns die Sprache und machte es möglich, abstrakte Gedanken in Worte zu fassen. Die Fähigkeit zu kommunizieren ermöglichte uns das Zusammenleben in einer Gemeinschaft
Mit jeder neuen Interaktion vermischten sich Ideen und die Kreativität florierte. Dieser Prozess spiegelt das Metcalfesche Gesetz wider: der Wert eines Netzwerks steigt mit dem Quadrat der Anzahl seiner Nutzer:innen. Parallel zum Wachstum der menschlichen Bevölkerung stieg unsere kollektive Intelligenz exponentiell an.
Ein weiterer gewaltiger Sprung erfolgte mit der Erfindung der Gutenberg-Presse. Diese Innovation revolutionierte den Umgang mit Wissen ähnlich, wie es einst Sprache tat. Ideen verbreiteten sich nicht mehr nur nur mündlich, sondern wurden ab dem 15. Jahrhundert gedruckt, gespeichert und geteilt. Bücher wurden zu Wissensspeichern, die die Grenzen von Zeit und Raum überwinden konnten.
Das gedruckte Wort demokratisierte den Zugang zu Wissen und machte es allen, die den Wunsch hatten, zu lernen, zugänglich. Diese Verfügbarkeit von Informationen löste eine Renaissance in der Bildung aus. Mit Büchern als Werkzeug konnten Menschen aller Gesellschaftsschichten lernen, Neues schaffen und zum kollektiven menschlichen Wissen beitragen. Die Auswirkungen dieser Entwicklung sind bis heute spürbar. Bildung wurde eine Säule des gesellschaftlichen Fortschritts.
Im digitalen Zeitalter erkennen wir Parallelen im Aufstieg des Internets. Wie einst die Sprache und Druckerzeugnisse unseren Horizont erweiterten, treiben heute Websites, Blogs und soziale Medien die Informationsverbreitung voran. Wikipedia, das moderne Pendant zur British Library und mit 170 Millionen Büchern die größte Bibliothek der Welt, ermöglicht jedem mit Internetzugang einen einfachen Zugriff auf 62 Millionen Artikeln in 339 Sprachen. Doch das ist nur die Spitze des Eisbergs. Täglich wächst der immense Wissensschatz von Wikipedia, angereichert durch die Beiträge von Millionen Nutzer:innen weltweit. Diese gigantische Datenbank dient neben dem Common Crawl mit dem Wissen von mehr als 250 Milliarden Internetseiten als essenzielle Trainingsgrundlage für zahlreiche KI-Modelle, besonders für jene im Bereich der generativen KI. Große Sprachmodelle, die die Nuancen menschlicher Sprache entschlüsseln, erzeugen auf Basis dieses Wissenschatzes Inhalte in einem bislang unerreichten Ausmaß und Tempo
Maschinelle Intelligenz:
Daten, Geschwindigkeit und Präzision.
Die Geschichte menschlichen Fortschritts ist tief mit der Entwicklung der Maschinen durch vier revolutionäre industrielle Epochen verflochten.
Das Industriezeitalters wurde durch die erste industrielle Revolution eingeleitet und revolutionierte durch Dampfmaschinen menschliche Arbeit. Webstühle und Dampfmaschinen, die Ikonen dieser Zeit, Meisterwerke aus Eisen und Stahl, mechanisierten die Produktion und hoben die menschliche Effizienz auf ein neues Niveau.
Es folgte die zweite industrielle Revolution, geprägt von Elektrifizierung und Massenfertigung. Die Maschinen wurden zunehmend komplexer, und Fließbänder symbolisierten eine neue Ära der Produktivität. Menschen und Maschinen arbeiteten Hand in Hand, um Waren in bis dahin unbekanntem Tempo herzustellen, zu verpacken und zu transportieren.
Die dritte industrielle Revolution brachte einen Paradigmenwechsel mit sich. Die Einführung von Elektronik und Computertechnologie führte zu Maschinen, die nicht mehr nur aus mechanischen Komponenten bestanden. Siliziumchips, programmiert mit Code, konnten immense Datenmengen verarbeiten und komplexe Aufgaben bewältigen. Erstmals überschritten Maschinen die Grenze ihrer physischen Existenz. Sie verwandelten sich in Speicher von Informationen und Instrumente der Logik. In dieser Ära begannen die Grenzen zwischen dem Greifbaren und dem Abstrakten zu verschwimmen. Maschinen „dachten“ und „lernten“, trafen Entscheidungen basierend auf Logik statt mechanischer Funktion, und leiteten damit eine neue Ära des Verständnisses und der Interaktion zwischen Mensch und Maschine ein.
Heute stehen wir an der Schwelle zur vierten industriellen Revolution. Durch die Konvergenz von physischen, digitalen und biologischen Welten sind Maschinen so intelligent wie nie zuvor. Quantentechnologien, KI-basierte Bioinformatik, Robotik und das Internet der Dinge (IoT) definieren die Beziehung zwischen Mensch und Maschine neu. Diese Maschinen, sowohl materiell als auch immateriell, sind nicht nur Werkzeuge. Sie können das Leben der Menschen besser machen und sind Mitstreiter in unserem Streben nach Fortschritt.
Die Anfänge der logischen Maschinen:
Von Mainframes zur generativen KI.
Das IBM System/360, das in der Mainframe-Ära in den 1950er Jahren entwickelt und 1964 eingeführt wurde, war mit der bahnbrechenden Fähigkeit der Verarbeitung großer Datenmengen ein Vorbote des Wandels. Der Großrechner verkörperte Geschwindigkeit und Genauigkeit und bereitete die Bühne für die logische Revolution. Im Mittelpunkt dieser Revolution stand das Aufkommen logischer Maschinen, Geräte, die über rein mechanische Operationen hinausgingen und Logik in der Datenverarbeitung umfassten.
In den späten 1970er und 1980er Jahren trat die Ära der Personal Computer (PC) ins Rampenlicht. PCs waren nicht länger exklusiv für Forschungslabore oder Großunternehmen reserviert. Geräte wie der 1976 eingeführte Apple I machten Computertechnologie allgemein zugänglich und brachten sie in Privathaushalte sowie kleine Betriebe. Dieser Umbruch hatte weitreichende Auswirkungen: Software revolutionierte das Datenmanagement in Unternehmen und ermöglichte komplexe Analysen ohne den Bedarf an spezialisierten Geräten oder Expert:innenwissen. Steve Jobs drückte es treffend aus: „Der Computer ist das bemerkenswerteste Werkzeug, das wir je bekommen haben. Er ist so wie ein Fahrrad für unseren Geist.“ In dieser Zeit stand nicht die Hardware oder Software im Fokus, sondern die Befähigung, Kreativität und der persönliche Ausdruck der Menschen.
Die frühen 1990er Jahre sahen die Geburt des Internets, das Computer und Menschen auf unvergleichliche Weise miteinander vernetzte. Sir Tim Berners-Lee, der Schöpfer des World Wide Web, träumte von einer Welt, in der „Daten zu Informationen und Informationen zu Wissen werden“. Heute ist das Internet das Rückgrat unserer vernetzten Welt, ein Netz aus unzähligen Geräten, die als Peripherie- und Knotenpunkte fungieren. Das Internet bildet die Basis für die rasante Entwicklung des Cloud-Computing, das uns heute beispiellose Speicher- und Rechenkapazitäten bietet.
Mit der Einführung fortschrittlicher Grafikprozessoren (GPUs) und schnellerer CPUs erlebte die Datenverarbeitung eine weitere Evolution. Diese Technologien ebneten den Weg für den Aufstieg der Künstlichen Intelligenz (KI), des maschinellen Lernens (ML) und des Deep Learning (DL). Sundar Pichai, CEO von Alphabet, bezeichnete KI als eine der wichtigsten Entwicklungen der Menschheit, tiefgreifender als die Entdeckung von Feuer oder Elektrizität.
Mit der Einführung generativer KI erleben wir nun Maschinen, die nicht nur Daten analysieren, sondern auch kreativ und innovativ sind, indem sie in bestimmten Bereichen menschliche Fähigkeiten übertreffen. Diese neue Ära der KI könnte, wie Elon Musk warnt, gefährlicher als Nuklearwaffen sein, was die Bedeutung ethischer Überlegungen und verantwortungsbewusster Entwicklung hervorhebt.
Die Reise von der IBM 360 zur generativen KI veranschaulicht unser kontinuierliches Streben nach Wissen, Effizienz und Fortschritt. Logische Maschinen, die einst auf elementare Berechnungen beschränkt waren, stehen nun an der vordersten Front von Kreativität und Innovation. Der Aufstieg der maschinellen Intelligenz ruft unterschiedliche Reaktionen hervor: von der Angst vor einer dystopischen Zukunft, in der Maschinen menschliche Fähigkeiten überflügeln, bis hin zu überschwänglichem Optimismus bezüglich der unbegrenzten Möglichkeiten, die die Technologie bietet. Was auch immer die Zukunft bringt, eines ist sicher: Der Wandel ist unausweichlich.
Als KI-Powerhouse sehen wir es nicht nur als unsere Aufgabe, sondern auch als unsere Verantwortung an, europäische Unternehmen zu ermutigen und zu unterstützen, das Potenzial der Technologie auf Basis unserer europäischen Werte verantwortungsvoll zu nutzen. Unsere Haltung ist eindeutig: Technologie muss den Menschen in den Mittelpunkt stellen.
Menschliche Kontrolle der maschinellen Intelligenz.
Human-in-the-Loop.
Das „Human-in-the-Loop“-Konzept (HITL) rückt immer stärker in den Fokus. In diesem Modell übernehmen zwar Maschinen den Löwenanteil der Arbeit, doch menschliches Urteilsvermögen und Intervention sind nach wie vor unverzichtbar. So kann in der medizinischen Bildgebung Künstliche Intelligenz (KI) zwar Anomalien in Röntgenaufnahmen oder MRT-Bildern identifizieren, die finale Diagnose fällt jedoch ein menschlicher Radiologe unter Berücksichtigung des umfassenden klinischen Kontextes.
Aus unserer langjährigen Projekterfahrung wissen wir, dass Unternehmen oft dazu neigen, sich vollständig auf Technologie zu verlassen. Trotz Effizienzversprechen und der Attraktivität der Vollautomatisierung, ist der unschätzbare Wert menschlicher Erfahrung und seines Wissens nicht zu unterschätzen. HITL betont die Bedeutung eines Gleichgewichts und gewährleistet, dass Mitarbeiter bei der Einführung von Robotic Process Automation (RPA) und KI in Entscheidungsprozesse einbezogen werden. Geben Sie daher der menschlichen Kontrolle, gestützt auf maschinelle Erkenntnisse, im letzten Schritt den Vorrang:
- Datenqualität: KI ist nur so leistungsstark wie die Daten, auf denen sie trainiert wird. In Fällen, in denen Trainingsdaten rar, veraltet oder von schlechter Qualität sind, sorgt menschliche Überwachung für Präzision und Verlässlichkeit.
- Effizientes Training und Testing: Ein leistungsstarkes KI-Modell zu entwickeln, erfordert umfangreiche Schulung und Tests. Oft überwiegen Aufwand und benötigte Ressourcen den Nutzen, weshalb menschliche Mitwirkung von Beginn an nicht nur kosteneffizienter ist, sondern praktisch ohne weitere Kosten gute Trainings- und Textdateien garantiert.
- Bearbeitung von Sonderfällen: Selbst fortschrittlichste KI-Modelle kämpfen mit Fällen, die in Trainingsdaten nicht bedacht wurden. Menschliches Urteilsvermögen ist entscheidend, um solche „Edge Cases“ zu adressieren.
- Überwachung kritischer Entscheidungen: In hochsensiblen Bereichen wie Gesundheitswesen, Personalwesen, Justiz und Sozialdiensten erfordern kritische Entscheidungen menschliche Aufsicht – nicht nur für Genauigkeit, sondern auch zur Sicherstellung der Einhaltung rechtlicher und ethischer Standards.
- Emotionale Intelligenz: Maschinen mögen in der Datenverarbeitung brillieren, doch ihnen fehlt die emotionale Intelligenz des Menschen. Für Aufgaben, die Empathie und zwischenmenschliches Verständnis erfordern, ist die menschliche Perspektive essenziell.
In einer Ära, in der Mensch und KI eng zusammenarbeiten, ist es entscheidend zu verstehen, dass Technologie ein Hilfsmittel, kein Ersatz ist. Technologieeinsatz bedeutet nicht die Verdrängung menschlicher Expertise, sondern die Schaffung einer harmonischen Synergie, in der KI-Systeme datenbasierte Aufgaben übernehmen, während Menschen diese überwachen, leiten und bei Bedarf korrigieren. Dieser ausgewogene Ansatz steigert nicht nur Effizienz, Produktivität und Präzision, sondern sichert auch die Einhaltung der ethischen, gesetzlichen und unternehmensinternen Standards, die für erfolgreiche Unternehmen charakteristisch sind.
Für Unternehmen ist es entscheidend, ihre Prozesse, Produkte und Dienstleistungen so zu gestalten, dass sie sich problemlos in das Leben ihrer Mitarbeiter:innen und Kund:innen integrieren, das Nutzererlebnis bereichern und gleichzeitig Mehrwert schaffen. Die reine Digitalisierung vorhandener Verfahren reicht nicht aus, um das transformative Potenzial der KI voll auszuschöpfen. Chief Digital Officers (CDOs) und Verantwortliche der digitalen Transformation stehen daher vor der Herausforderung, sich nicht damit zufrieden zu stellen, veraltete Prozesse und Systeme lediglich zu digitalisieren und stellenweise zu optimieren. Sie sind heute mehr als je zuvor gefordert, zukunftsorientierte, KI-basierte End-to-End-Prozesse komplett neu zu entwerfen. Dieser radikale Ansatz, der von Grund auf innoviert und neue Wege der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine ermöglicht, sichert Unternehmen eine Führungsrolle in der digitalen Transformation und setzt neue Maßstäbe für Effizienz, Produktivität und Wachstum.
Verantwortungsvolle KI mit Menschen im Mittelpunkt.
Nicht jeder automatisierte Prozess bedarf einer menschlichen Überwachung. Entscheidend ist, das richtige Maß zu finden und menschliche Aufmerksamkeit auf jene Aufgaben zu lenken, die besonders kritisch sind oder ein hohes Maß an Innovation und Kreativität erfordern. Denn mit dem Aufkommen der generativen KI verändert sich die Landschaft der Wissensarbeit erheblich.
Große Sprachmodelle, etwa ChatGPT, agieren nicht bloß als Werkzeuge, sondern als Partner, die enorme Datenmengen verarbeiten und nuancierte Einsichten auf Basis des antrainierten Weltwissens in beispielloser Geschwindigkeit und Präzision bieten.
Bei Axel Springer hy technologies haben wir „docsense“ entwickelt – eine skalierbare Lösung, die externe Informationen und interne Wissensdatenbanken mühelos mit großen Sprachmodellen (LLMs) auf einer sicheren Plattform verbindet. Dies ermöglicht es Unternehmen, die Vorteile von LLMs auch in geschäftskritischen und datenschutzrelevanten Bereichen voll auszuschöpfen. Docsense öffnet die Tür zu „virtuellen Assistenten“, wie etwa einem HR-Business-Partner für den Mitarbeiter-Self-Service, einem “Procurement Companion” für optimierte Verhandlung mit Lieferanten, einem „Virtual Finance Agent” für die automatisierte Erstellung von Präsentationen für den Monatsabschluss oder einem Sales Development Representative (SDR), der personalisierte Strategien für potenzielle Kunden kreiert. Docsense steht für Datensicherheit und hebt sich durch seinen Bezug zu praktischen Anwendungen für den Unternehmensalltag von anderen Anbietern wie OpenAI, DeepMind und weiteren ab.
Das dynamische Wechselspiel zwischen Menschen und virtuellen Assistenten transformiert die Unternehmenswelt. Maschinen übernehmen dank ihrer Fähigkeit zur schnellen und präzisen Verarbeitung großer Datenmengen routinemäßige, datenintensive Aufgaben. Diese Automatisierung entlastet Menschen von monotonen Tätigkeiten und ermöglicht es ihnen, sich auf Bereiche zu konzentrieren, die über die Fähigkeiten der Maschinen hinausgehen: Kreativität, strategische Planung, ethische Betrachtungen und emotionale Intelligenz.
Die Verschmelzung von Mensch und Maschine, oft als „Intelligence Augmentation“ bezeichnet, ist somit weniger ein Kampf als vielmehr eine Kooperation. Es entsteht eine Synthese, in der jede Seite ihre Stärken einbringt. Indem sie das von KI synthetisierte Wissen nutzen, können Menschen Mehrwert schaffen, tieferen Kontext und Einsichten gewinnen und die Möglichkeiten in unserer wissensbasierten Wirtschaft entscheidend erweitern.
In der Konvergenz zwischen Mensch und Maschine und der bahnbrechenden Geschwindigkeit des Fortschritts generativer KI kristallisiert sich ein wesentlicher Faktor heraus: Vertrauen.
Das Vertrauen in Technologien gilt insbesondere in Europa als kritischer Erfolgsfaktor, wo Ethik eine fundamentale Rolle in der Unternehmenskultur spielt. Es reicht nicht, lediglich intelligente Systeme zu entwickeln. Vielmehr müssen wir gewährleisten, dass diese Systeme fair, transparent, präzise, zuverlässig und sicher sind. Wir müssen daher den Menschen mit seiner ganzen Komplexität und seinen Werten in den Fokus des technologischen Fortschritts stellen. Berücksichtigen Sie daher die Prinzipien einer vertrauenswürdigen KI:
- Priorisieren Sie Fairness: Sorgen Sie dafür, dass Ihre KI-Systeme frei von Vorurteilen sind und faire, unvoreingenommene Ergebnisse liefern.
- Fördern Sie Transparenz: Machen Sie die Entscheidungsfindungsprozesse Ihrer KI nachvollziehbar und erklärbar, sodass Nutzer:innen und Betroffene verstehen können, wie Entscheidungen zustande kommen.
- Verlangen Sie Robustheit und Zuverlässigkeit: Stellen Sie sicher, dass die Vorhersagen und Handlungen Ihrer KI konsistent und korrekt sind, um Vertrauen und Effektivität zu gewährleisten.
- Gewährleisten Sie Sicherheit: Minimieren Sie Risiken, die durch KI-Eingriffe entstehen können, und schützen Sie Ihre Systeme vor unerwünschten Zugriffen oder Manipulationen.
- Verstärken Sie Informationssicherheit und Datenschutz: Schützen Sie Daten und Systeme effektiv vor Sicherheitsverletzungen und bösartigen Angriffen, um die Privatsphäre und Sicherheit aller Beteiligten zu gewährleisten.
Die Akzeptanz und Nutzung von KI basiert auf Vertrauen. Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie KI nicht einfach nur einführen, sondern die Prinzipien der vertrauenswürdigen KI in allen Facetten ihrer KI-getriebenen Geschäftsabläufe verankern müssen.
Zugang zu Technologie demokratisieren heißt:
die Kluft zwischen KI und Belegschaft überbrücken.
Obwohl Vertrauen entscheidend ist, stellt es nicht die einzige Antwort auf die Herausforderungen unserer sich rasant entwickelnden Gesellschaft und Wirtschaft dar. Auf dem Weg der KI-Transformation ist, dürfen wir auch Mitarbeitende ohne KI- oder Programmierkenntnisse nicht zurücklassen. Ein Schlüssel dazu liegt in der Aus- und Weiterbildung, um die Arbeitskräfte für das digitale Zeitalter zu rüsten. Die Geschwindigkeit der aktuellen Weiterbildungsmaßnahmen hinkt jedoch oft der Dringlichkeit der vor uns liegenden Herausforderungen hinterher.
Daher ist die Vereinfachung und Demokratisierung des Zugangs zu Schlüsseltechnologien wie Künstliche Intelligenz unabdingbar. Die No-/Low-Code-Bewegung zeigt einen Weg auf, wie Softwareentwicklung und KI-Anwendungen auch für Menschen ohne technischen Hintergrund zugänglich gemacht werden können. „Prompting“ könnte als neue „No-Code“-Methode dienen, die es auch Nicht-Programmierern ermöglicht, die Vorteile der KI zu nutzen. Für Unternehmensverantwortliche ergibt sich daraus eine klare Handlungsaufforderung:
- Aktivieren und Schulen: Initiieren Sie Umschulungs- und Weiterbildungsprogramme, um Ihre Führungskräfte und Mitarbeitende unabhängig von ihrem technischen Vorwissen mit KI-Technologien vertraut zu machen.
- KI-Potenzialanalyse durchführen: Identifizieren und priorisieren Sie Anwendungsfälle, um einen klaren Fahrplan für Ihre KI-Strategie zu entwickeln.
- KI-Richtlinien erstellen: Entwerfen Sie in Zusammenarbeit mit Ihren Compliance- und Rechtsabteilungen Regelwerke für den verantwortungsvollen und gesetzeskonformen Umgang mit KI. Schulen Sie Ihre Mitarbeiter in diesen Richtlinien, bevor sie Zugang zu KI-Tools erhalten.
- Intuitive Plattformen einführen: Implementieren Sie zusammen mit der IT-Abteilung Plattformen, die KI zugänglich machen, indem sie benutzerfreundliche Benutzeroberflächen und Schnittstellen für das Erleben und Ausprobieren und gleichzeitig die Verarbeitung geschäftskritischer und datenschutzrelevanter Informationen ermöglichen. Docsense bietet hier eine Lösung.
- KI-Ökosysteme nutzen: Ermöglichen Sie den Austausch zwischen Experten und Laien, um gemeinsam innovative Lösungen zu entwickeln. Nutzen Sie bestehende Plattformen wie den KI Park Deutschland und die Initiative für Applied AI für Wissensaustausch und gemeinschaftliche Innovation.
#shitfthappens. Wir können die Zukunft nicht voraussagen, aber wir können sie selbst gestalten. Unternehmen müssen Inklusion fördern und KI als gemeinschaftliches Gut begreifen, nicht als abgeschotteten Bereich von Expert:innen. Die Demokratisierung hilft nicht nur, aktuelle Herausforderungen in Zeiten des Fachkräftemangels zu meistern, sondern ebnet auch den Weg für eine vielfältige, innovative und pragmatische Zukunft. Auch wenn die “Artificial General Intelligence”, also die kognitive Fähigkeit einer Maschine, die jene eines Menschens übertrifft, noch in der Ferne liegt, ist der Wandel bereits in vollem Gange.
Sie wollen sich über die Potentiale Künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen beraten lassen? Sie brauchen Hilfe bei der Erarbeitung ihrer KI-Strategie oder der Entwicklung von wertstiftenden und vertrauenswürdigen KI-Systemen? Sie sind auf der Suche nach einer ChatGPT Lösung für ihr Unternehmen? Sprechen Sie uns an! Als Technologiepartner steigern wir Effizienz, senken Kosten und ermöglichen datenbasierte Entscheidungen, um Unternehmen zukunftssicher zu machen.
