Falls Sie nicht mit KI arbeiten oder spielen, ich kann den neulich eingeführten Begriff Workload Creep (hier war das) gerade an einem praktischen Beispiel erklären. Und zwar hatte ich zu tun mit Presse-Monitoring, die KI kann selbstverständlich Clipping-Dienste übernehmen. Sie stellt einem also nach Wunsch Meldungen aus den weltweiten Medien, welcher Art und Sprache auch immer, zusammen. Zu einem bestimmten Thema, zu einer Marke oder etwa einer Person. Vielleicht noch verbunden mit einer bündigen Analyse, mit präzisen Quellenangaben und einer Zusammenfassung für einen gewählten Zeitraum.
Man könnte es sich auch als Tätigkeit für Berufsanfängerinnen vorstellen: „Such da mal was zusammen.“ Und dann wird wild recherchiert und kopiert und gebastelt. Früher – Opa erzählt vom Krieg – wurde sogar noch geblättert, geschnitten und geklebt.
Berufsanfängerinnen, das kann man sich leicht vorstellen, machen dabei klassische Fehler, besonders unter Druck: „Ich brauche das unbedingt bis zehn Uhr.“ Da verstehen sie also eventuell die Aufgabe nicht ganz oder sie lesen die Quellen ungenau und nur in flüchtiger Eile. Sie verwechseln diese Quellen vielleicht auch einmal, das kann leicht passieren, oder sie deuten Inhalte aufgrund von Vokabelproblemen falsch etc.
Positionen für Berufsanfängerinnen und überhaupt Jobs auf diesem Kenntnisniveau, das konnte man in den letzten Wochen überall lesen, spart man gerade en masse ein. Weil die KI gerade diese Aufgaben so besonders leicht übernehmen kann. Und auch noch sofort.
Es leuchtet auf den ersten Blick sicher auch ein. Obwohl es am Ende irgendwie nicht aufgeht, denn Menschen mit Erfahrungen, die weiterhin überall gesucht werden, findet man nun einmal nicht, wenn Menschen keine Erfahrungen machen können. Es ist ein Kreuz, ein schweres.
Erheiternd finde ich jedenfalls am Rande, dass ich die Ergebnisse solcher mit KI erstellten Monitoring-Varianten und Analysen gerade genauer geprüft habe. Mit dem faszinierenden Ergebnis, dass man die Berufsanfängerin in ihrer Leistung durch die KI selbstverständlich vollständig ersetzen kann, es wird kaum überraschen. Allerdings ersetzt sie diese auch in ihren Fehlern. Es wird ungenau und flüchtig gelesen, es werden Zusammenhänge nicht verstanden oder nur halb, es werden Quellen verwechselt, entscheidende Vokabeln leider falsch gedeutet etc.
In einem nur theoretischen Fall habe ich jetzt also eine Berufsanfängerin gegen eine KI getauscht. Gegen eine KI, die deutlich billiger ist und mir ein Ergebnis bringt wie zehn Berufsanfängerinnen auf Speed. Diese KI jagt zehnmal so schnell durch zehnmal so viele Quellen, bei gleichzeitiger Produktion von zehnmal so vielen Fehlern. Wenn es nicht sogar mehr sind.
Wenn ich jetzt aber derjenige bin, der aus senioriger Position die Ergebnisse der Berufsanfängerin und der KI bewerten, auswerten und weiterverarbeiten soll – bei welcher Variante habe ich mehr Arbeit und muss daher auch deutlich mehr meiner etwas teureren Stunden aufwenden?
Und eben das ist der Effekt. Es ist alles vollkommen logisch, man kann es leicht auch bei anderen Themen nachbasteln und demonstrieren.
Wobei ich glaube, dass diese mir logisch vorkommende Analyse wenig nützt. Denn die oft erstaunliche Logik betrieblicher Abläufe, gerade in großen Firmen, sie wird nahezu unweigerlich dazu führen, dass man die KI-Variante mit großer Sicherheit wählen und bevorzugen wird. Schon wegen der Formulierung „zehnmal mehr“. Denn da rastet schon geradezu hörbar etwas ein, dito bei „billiger“ und „schneller“.
Workload Creep, dieses Stichwort also wieder. In einem Artikel aus den USA kam in der letzten Woche auch die Wendung „Babysitting the AI“ vor. Ich denke, man wird noch viel mehr darüber reden müssen.
Was ich übrigens leicht herstellen könnte, wenn ich etwa die KI kurz bitten würde, mir zur weiteren Vertiefung des Themas schon einmal zehn Artikel mit ähnlicher Länge und Aussage zu schreiben, selbstverständlich zu Lasten Ihrer geschätzten Lesezeit.
Das klingt vielleicht kurz witzig, weil ich das natürlich nicht machen werde, hier gibt es auch weiterhin keine KI-Texte. Aber überlegen Sie einmal, da draußen … Doch es ist ein faszinierendes Thema.
Aber nicht alles, was fasziniert, ist schön.
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