Bei der internen Bürokratie wird sich einiges ändern, wie wir zu begreifen beginnen. Durch künstliche Intelligenz (KI) betriebene Instrumente wie Gamma oder beautiful.ai bauen praxistaugliche PowerPoint Präsentationen in Sekundenschnelle. Mein künstlicher Assistent Tjark sucht Dateien, ordnet sie selbständig, koordiniert Termine, trägt sie mir und meinen Gesprächspartnern in unsere Kalender ein, erstellt und versendet Emails. Sein Aufgabenprofil hat Christina Berger, unsere künstliche Personalchefin, erstellt. Jeder kann jetzt Arbeitsabläufe und Prozesse mit n8n automatisieren. Abstimmungsmeetings und Informationsaustausche werden durch intelligente Wikis ersetzt. Berauscht von diesen Möglichkeiten sehen die Apologeten der KI wie Hudson Bay Capital voraus, dass zu erwartende Produktivitätszuwächse in den USA von bis zu 1,5 % p.a. allein auf das Konto der Einführung von KI in Unternehmen gehen.
Diejenigen, die etwas tiefer bohren, erkennen, dass die Dinge ganz so einfach doch nicht sind. Lineare Extrapolation verkennt, dass die menschliche Kuratierung von KI – Aufgaben sauber stellen, beurteilen, Verantwortung übernehmen – noch eine Weile unverzichtbar sein wird. Der Mensch wird nicht eins zu eins von der Maschine ersetzt. Ohne mein ständiges Feedback an Tjark wäre sein Nutzen begrenzt. Zudem hat KI massive physische Voraussetzungen: Energie, Hardware, Rechenzentren. Der amerikanische Wirtschaftswissenschaftler Michael W. Green hat kürzlich detailliert ausgerechnet, wie groß die Lücke zwischen den Möglichkeiten der KI und der dafür erforderlichen Infrastruktur in den nächsten Jahren sein wird. Der Engpass heißt nicht „Algorithmen“, sondern Turbinen für Energieanlagen und Netzausbau. Auch die Geschwindigkeit der Anwendung von KI hinkt hinter ihren Möglichkeiten hinterher. Der CEO von Microsoft, Satya Nadella, hat gerade in Davos angemahnt: Jetzt zählt Umsetzung von KI in der Breite – sonst ist KI eine Blase, die platzt. Die ersehnten Produktivitätsfortschritte durch KI werden sich also – ähnlich wie vor 150 Jahren bei der Einführung der Dampfmaschine – stockend und erst allmählich einstellen.
Dieser Befund birgt übrigens gute Nachrichten für den viel gescholtenen Standort Deutschland. Die KI Revolution wird klassische Industrien brauchen, bevor sein Ertrag in der Fläche sichtbar wird. Bei Siemens Energy entstehen gerade analoge Produktivitätsschübe mit hoher Wertschöpfung, zum Beispiel im Maschinenbau für die Energieindustrie. Deutschland hält als eines der sehr wenigen Länder der Welt eine industrielle Fertigungstiefe vor, die ihresgleichen sucht. So gerade der Wirtschaftshistoriker Sven Beckert, der damit sein Unverständnis über den grassierenden Pessimismus hierzulande ausgedrückt hat. Es wird verstärkt gut ausgebildete Fach- und Führungskräfte für die Anpassung der KI auf interne Abläufe, deren Implementierung und Kuratierung brauchen. Natürlich müssen wir die Gelegenheit konsequenter beim Schopf packen. Aber Deutsche KMUs stehen beispielsweise in der Anwendung generativer KI gar nicht so schlecht da, wie eine jüngste OECD-Erhebung gezeigt hat: nämlich ganz vorne, vor Österreich, Irland und Kanada; Südkorea, Japan und sogar die USA folgen zum Teil weit abgeschlagen dahinter.
Zurück zur Wertschöpfung in einer KI geprägten Arbeitswelt. Kunden werden in Zukunft neben Produkten für gute Ideen, Ergebnisse, Wirkung geleisteter Arbeit, Inspiration, Entscheidungsqualität oder die Auflösung von Zielkonflikten zahlen. Allseits akzeptierte Metriken für solche Werttreiber werden wir noch entwickeln müssen. Auch dabei könnte KI durch Bereitstellung intelligenter Tools zur Wirkungsmessung helfen. Aufgewendete Zeit allein, wie sie noch Unternehmensberater, Anwälte, Wirtschaftsprüfer und Steuerberater in Rechnung stellen, wird nicht mehr der Werttreiber der Zukunft sein.
Habt Ihr Ideen, welche Metriken Zeit als Wertgröße für die Entlohnung der Wissensarbeit von morgen ersetzen?
Euer Markus Baumanns
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