CAMBRIDGE / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Integration von Künstlicher Intelligenz in den Arbeitsalltag schreitet voran, doch eine neue Studie des MIT zeigt, dass die Technologie oft nur das Mindestmaß erfüllt. Während KI in vielen Bereichen Fortschritte macht, bleibt sie bei komplexeren Aufgaben hinter den Erwartungen zurück.
Die zunehmende Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Arbeitswelt hat bei vielen Arbeitnehmern Bedenken hinsichtlich ihrer langfristigen Arbeitsplatzsicherheit geweckt. Trotz der Fortschritte, die KI in den letzten Jahren gemacht hat, zeigt eine aktuelle Studie des MIT, dass die Technologie bei vielen spezifischen Aufgaben im Arbeitsumfeld oft nur das Mindestmaß erreicht. Selbst dann können noch erhebliche Fehler auftreten.
Die Studie des MIT, die 41 verschiedene große Sprachmodelle (LLMs) wie Claude, Gemini und ChatGPT untersuchte, analysierte die Leistung dieser Modelle bei über 11.000 hauptsächlich textbasierten Aufgaben in verschiedenen Berufsfeldern. Die Ergebnisse wurden von Fachleuten aus den jeweiligen Bereichen bewertet, um festzustellen, wie oft ein KI-gestützter Arbeitsersatz ein Ergebnis liefern könnte, das ein Manager ohne menschliche Bearbeitung akzeptabel finden würde.
Die Forscher fanden heraus, dass KI im Laufe der Jahre für viele Arten von Arbeiten zuverlässiger geworden ist, jedoch immer noch versagt, wenn die Anforderungen oder Standards erhöht werden. Die Studie verwendete eine Bewertungsskala von 1 bis 9, wobei eine 7 als „minimal ausreichend“ definiert wurde. Bis Ende 2025 erreichten KI-Modelle in etwa 65 % der Aufgaben eine 7.
Besonders für Unternehmen, die erwägen, Teile ihrer Belegschaft durch KI zu ersetzen, zeigt die MIT-Studie, dass KI bei komplexeren Aufgaben Schwierigkeiten hat. Unabhängig davon, wie viel Zeit ein KI-Modell für die Erledigung einer Aufgabe hatte, überschritt die Erfolgswahrscheinlichkeit bei einer Bewertung von 9 oder „überlegener“ Qualität nie 50 %. Das bedeutet, dass KI bei Aufgaben, die mehrere Schritte, Kreativität oder Präzision erfordern, eher scheitert als erfolgreich ist.
Die Forschungsergebnisse stimmen mit einigen Aspekten der aktuellen KI-Einführungsnarrative in der Unternehmenswelt überein. Unternehmen, die KI nutzen, automatisieren eher Routineaufgaben und Rollen, die früher für Einstiegspositionen vorgesehen waren, während einige hochspezialisierte Fähigkeiten, insbesondere digitale, tatsächlich mit Lohnprämien verbunden sind.
Die MIT-Daten zeigten, dass die durchschnittlichen Erfolgsraten bei qualifizierten Rollen in juristischen und IT-Berufen niedriger waren, während KI-Modelle im Allgemeinen leichter mit den textbasierten Aufgaben in Bau- und Wartungsberufen zurechtkamen.
Unternehmen, die mit der vollständigen Automatisierung bestimmter Teile ihrer Arbeitslast experimentiert haben, haben mit Wachstumsschmerzen zu kämpfen. Deloitte produzierte im letzten Jahr zwei Berichte für Regierungskunden in Australien und Kanada, die beide voller Erfindungen waren. Medienunternehmen wie CNET und Sports Illustrated wurden dabei ertappt, KI zur Erstellung ungenauer Geschichten unter erfundenen Bylines zu verwenden.
Die anekdotischen Beweise und die MIT-Daten deuten darauf hin, dass KI immer noch eine menschliche Hand benötigt, um ihr Potenzial voll auszuschöpfen, obwohl die Technologie sich schnell verbessert. Die Forscher des MIT schätzten, dass die Erfolgsrate von KI bei den analysierten Aufgaben jährlich um bis zu 11 Prozentpunkte gestiegen ist, dank leistungsfähigerer Modelle.
Bis 2029 schätzen die Autoren, dass die meisten KI-Modelle in der Lage sein werden, zwischen 80 % und 95 % der textbasierten Aufgaben auf dem minimal ausreichenden Niveau zu erfüllen. Ob KI jemals in der Lage sein wird, hervorragende oder sogar perfekte Leistungen zu erbringen, bleibt ungewiss.
„Eine weit verbreitete Automatisierung, insbesondere in Bereichen mit geringer Fehlertoleranz, könnte noch in weiter Ferne liegen“, schrieben die Forscher. KI könnte in der Lage sein, die Mindestanforderungen für Aufgaben wie das Entwerfen, E-Mailen und Zahlenknacken zu erfüllen, hat jedoch noch nicht das Leistungsniveau erreicht, bei dem Menschen sich abheben können.
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