LONDON (IT BOLTWISE) – Die anfängliche Begeisterung für Künstliche Intelligenz (KI) weicht zunehmend einer kritischen Betrachtung. Unternehmen und Forscher erkennen die Grenzen der Technologie und ziehen sich teilweise zurück. Ein neuer Bericht zeigt, dass viele KI-Initiativen eingestellt werden, da die erhofften Produktivitätsgewinne ausbleiben.
Die anfängliche Begeisterung für Künstliche Intelligenz (KI) scheint einer kritischen Betrachtung zu weichen. Unternehmen und Forscher erkennen zunehmend die Grenzen der Technologie und ziehen sich teilweise zurück. Ein neuer Bericht zeigt, dass viele KI-Initiativen eingestellt werden, da die erhofften Produktivitätsgewinne ausbleiben.
Eine Studie des MIT hat ergeben, dass 95 % der KI-Pilotprojekte weder den Gewinn noch die Produktivität eines Unternehmens steigern. Dies liegt unter anderem daran, dass generative KI-Modelle oft Fehler machen und ‘halluzinieren’, was eine erhebliche menschliche Aufsicht erfordert. Gartner fand heraus, dass KI-Agenten in 70 % der Fälle Büroaufgaben nicht erfolgreich abschließen können.
Auch in der akademischen Welt zeigt sich ein Umdenken. Eine aktuelle Studie von Wiley zeigt, dass die Nutzung von KI zwar gestiegen ist, aber das Vertrauen in die Fähigkeiten der Technologie abgenommen hat. Forscher sind zunehmend besorgt über die Fehleranfälligkeit der Modelle, was zu einer Neubewertung der Einsatzmöglichkeiten führt.
In der Unternehmenswelt hat sich die Akzeptanz von KI ebenfalls verändert. Die Einführung von KI in großen Unternehmen ist von 14 % auf 12 % gesunken, und die Zahl der abgebrochenen KI-Projekte ist dramatisch gestiegen. Dies zeigt, dass die anfängliche Euphorie einer realistischeren Einschätzung gewichen ist, die die Risiken und Grenzen der Technologie stärker berücksichtigt.
Ein Beispiel für die Herausforderungen bei der Implementierung von KI ist der Fall von Deloitte, das der australischen Regierung eine Rückerstattung für einen fehlerhaften Bericht leisten musste, der mit Hilfe von KI erstellt wurde. Der Bericht enthielt schwerwiegende Fehler, da die KI falsche Daten ‘halluzinierte’ und falsch interpretierte.
Die Erkenntnis, dass KI vor allem bei einfachen Aufgaben produktivitätssteigernd wirkt, während sie bei komplexeren Aufgaben oft mehr Aufwand verursacht, führt zu einem Umdenken. Forscher aus Melbourne haben herausgefunden, dass KI vor allem bei ‘niedrig qualifizierten’ Aufgaben wie der Protokollierung von Besprechungen oder im Kundenservice nützlich ist. Bei anspruchsvolleren Aufgaben hingegen sind die Fehlerquoten so hoch, dass die notwendige menschliche Kontrolle die Produktivitätsgewinne zunichtemacht.
In der akademischen Welt führte der Einsatz von KI in der Begutachtung von Forschungsarbeiten zu einem Skandal, da viele fehlerhafte, von KI generierte Arbeiten veröffentlicht wurden. Dies hat dazu geführt, dass viele Zeitschriften und Universitäten den Einsatz von KI in der Begutachtung einstellen, um die Qualität der Forschung zu gewährleisten.
Insgesamt zeigt sich, dass die anfängliche Euphorie über die Möglichkeiten der KI einer realistischeren Einschätzung gewichen ist. Die Technologie wird weiterhin als wichtig angesehen, aber die Erwartungen an ihre Fähigkeiten und Einsatzmöglichkeiten werden neu bewertet. Dies könnte langfristig zu einer stabileren und nachhaltigeren Nutzung von KI führen.
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