Künstliche Intelligenz + menschliche Intelligenz = Erfolg

Bei der Beantwortung von Fragen zum Ersatz von Menschen durch KI in bestimmten Rollen behaupten die meisten „Experten“, dass KI einige Arbeitsplätze ersetzen wird, aber ein viel wertvolleres Werkzeug zur Steigerung der menschlichen Intelligenz und Fähigkeiten sein wird. Was ist, wenn sie falsch liegen?

Bei all dem Hype um diese neueste Technologiewelle zeichnet sich branchenübergreifend ein bedeutender Trend ab, der die Auswirkungen von KI erheblich verändern könnte – der Ruhestand des Wissensarbeiters.

Wir müssen nicht weiter als bis zur letzten Welle intelligenter Technologie – dem „Internet der Dinge“ (IoT) – blicken, um die Auswirkungen zu erkennen.

Was uns vergangene Wellen intelligenter Technologie sagen

Der Begriff „Internet der Dinge“ wurde 1999 vom Informatiker Kevin Ashton geprägt. Während seiner Arbeit bei Procter & Gamble schlug Ashton vor, Produkte mit Radiofrequenz-Identifikationschips (RFID) zu versehen, um sie durch eine Lieferkette zu verfolgen.

„Maschinen, die mit Maschinen sprechen“ begannen Anfang bis Mitte 2010 mit der Einführung und hielten Einzug in die Fertigung, die Präzisionslandwirtschaft, komplexe Informationsnetzwerke und für Verbraucher in einer neuen Welle von Wearables.

Da wir nun über ein Jahrzehnt Erfahrung mit den Auswirkungen des IoT auf bestimmte Branchen und Märkte haben, können wir vielleicht einige interessante Einblicke in die Zukunft der KI gewinnen.

Cisco startete die IoT-Kampagne „Tomorrow Starts Here“ im Jahr 2010, zu einer Zeit, als Kommunikationsnetzwerke von Hardware-„Stacks“ zu Softwareentwicklungsnetzwerken (SDN) übergingen.

Die Änderung bedeutete, dass Netzbetreiber zur Erweiterung ihrer Bandbreite keine Hardware mehr „zerreißen und ersetzen“ mussten. Sie mussten lediglich die Software aktualisieren. Dieser Übergang leitete die Ära ein, in der Maschinen ihre Leistung überwachten und miteinander kommunizierten, mit dem Versprechen, eines Tages selbstheilende Netzwerke zu produzieren.

Im gleichen Zeitraum gingen Netzwerkingenieure, die den Übergang von analog zu digital eingeleitet hatten, in den Ruhestand. Diese erfahrenen Wissensarbeiter werden oft durch Techniker ersetzt, die die Überwachungstools verstehen, aber nicht unbedingt wissen, wie das Netzwerk funktioniert.

Die Komplexität der Netzwerke hat in den letzten zwölf Jahren zugenommen und auch Mobilfunknetze sind mit eingestiegen, wobei die Anzahl der Verbindungen exponentiell zugenommen hat. Um diese Komplexität zu bewältigen, wurden zahlreiche Überwachungstools entwickelt und implementiert.

Die Personen am anderen Ende, die die Warnungen lesen, sehen das Offensichtliche, haben jedoch Schwierigkeiten, das Problem zu interpretieren oder Prioritäten zu setzen. Der Grund? Das Tool weiß, dass ein Problem vorliegt, ist aber noch nicht intelligent genug, um zu wissen, wie es behoben werden kann oder ob es sich von selbst erledigt. Am Ende jagen Techniker „Geistertickets“, also Warnungen, die sich von selbst gelöst haben, was zu Produktivitätsverlusten führt.

Das Gleiche wiederholt sich heute im Marketing. Wie mir ein CMO sagte: „Ich kann Leute finden, die sich den ganzen Tag über mit den Technologien auskennen, aber was ich nicht finden kann, ist jemand, der strategisch denkt.“ Bitten Sie einen Marketingmanager, die Tools einzurichten und eine Kampagne durchzuführen, und er hat kein Problem, aber bitten Sie ihn, ein überzeugendes Wertversprechen oder Angebot für die Kampagne zu verfassen, und er wird Schwierigkeiten haben.“

Es ist leicht, sich in die Werkzeuge hineinzuversetzen. KI-Generatoren sind wirklich faszinierend und können einige erstaunliche Dinge tun. Aber basierend auf dem, was wir gesehen haben, sind die Tools noch nicht intelligent genug, um ihr Versprechen vollständig einzulösen.

Gehen Sie tiefer: Die Risiken generativer KI mindern, indem der Mensch in den Kreislauf einbezogen wird

Die Risiken, sich zu sehr auf KI zu verlassen

Hier ist die Warnung aus dem Internet der Dinge: Je besser die Tools funktionieren, desto weniger Arbeitskräfte benötigen sie. Es hinterlässt eine Wissenslücke. Da dieses Wissen vom Arbeiter auf die Maschine übertragen wird, müssen wir uns fragen, was uns bleibt. Verfügen unsere Mitarbeiter über genügend Erfahrung und Fachwissen, um zu erkennen, ob das, was aus der Maschine kommt, genau, künstlich oder sogar gefährlich ist?

In einem aktuellen WSJ-Artikel kommentierte Melissa Beebe, Krankenschwester in der Onkologie, wie sie sich auf ihre Beobachtungsfähigkeiten verlässt, um Entscheidungen über Leben und Tod zu treffen. Als eine Warnung besagte, dass ihr Patient in der Onkologieabteilung des UC Davis Medical Center an Sepsis leide, war sie sicher, dass das KI-Tool, das den Patienten überwachte, falsch war.

„Ich arbeite seit 15 Jahren mit Krebspatienten, daher erkenne ich einen septischen Patienten, wenn ich einen sehe“, sagte sie. „Ich wusste, dass dieser Patient nicht septisch war.“

Die Warnung korreliert eine erhöhte Anzahl weißer Blutkörperchen mit einer septischen Infektion. Dabei wurde nicht berücksichtigt, dass dieser bestimmte Patient an Leukämie litt, was zu ähnlichen Blutwerten führen kann. Der auf künstlicher Intelligenz basierende Algorithmus löst den Alarm aus, wenn er Muster erkennt, die mit früheren Patienten mit Sepsis übereinstimmen.

Leider verlangen die Krankenhausregeln, dass das Pflegepersonal Protokolle befolgt, wenn bei einem Patienten eine Sepsis festgestellt wird. Beebe könnte das KI-Modell außer Kraft setzen, wenn sie die Genehmigung eines Arztes erhält, drohen jedoch disziplinarische Maßnahmen, wenn sie sich irrt. Es ist leicht zu erkennen, wie gefährlich die Entfernung menschlicher Intelligenz in diesem Fall ist. Es verdeutlicht auch das Risiko, das mit einer übermäßigen Abhängigkeit von künstlicher Intelligenz verbunden ist.

Business Intelligence und Human Intelligence sind der Schlüssel zum Erfolg

KI wird uns von geringwertigen Aufgaben befreien – und das ist gut so. Aber wir müssen diese Zeit neu verteilen, um unsere Mitarbeiter und Teams besser weiterzuentwickeln. Der größte Nutzen aus diesen bahnbrechenden Technologien im Business-to-Business-Umfeld wird sich ergeben, wenn wir gleiche Mengen an menschlicher Intelligenz mit maschineller Intelligenz kombinieren.