Hallo! Schön, dass du hier bist. Wir sprechen über die Zukunft deiner Organisation – und wie wir sie gemeinsam mit KI optimieren können. Dabei geht es um Maschinen, die mit KI immer smarter werden und die Technologie. Bist du bereit, mit mir in die KI-Welt einzutauchen?

Die Intelligenz-Revolution: Warum KI im Business heute dazu zählt

Die Intelligenz einer Organisation wächst exponentiell. Aber das passiert nicht nur durch einzelne Genies oder die neueste Technologie. Der Schlüssel liegt in einer kraftvollen Symbiose. Künstliche Intelligenz (KI) ist dabei ein Katalysator. Sie hilft uns, kollektive Intelligenz zu schaffen – da, wo menschliche Fähigkeiten und computergestützte Leistung nahtlos zusammenarbeiten.

Kollektive Intelligenz ist, wenn Individuen in Gruppen so zusammenarbeiten, dass es intelligent wirkt. Das gab es schon immer, in Armeen, Unternehmen, Familien. Aber heute ermöglichen neue Technologien ganz neue Arten von kollektiver Intelligenz. Denk mal an Google Search: Millionen von Menschen erstellen Inhalte und verlinken sie; die Technologie „erntet“ dieses Wissen. Oder ChatGPT: Es kann überraschend intelligent kommunizieren, aber nur dank der riesigen Mengen an menschlich erstelltem Inhalt, auf dem es trainiert wurde, und der Menschen, die es weiter trainiert haben.

Diese Beispiele sind erst der Anfang. In den nächsten Jahrzehnten werden wir viele weitere technologiegestützte kollektive Intelligenzsysteme sehen. Um das zu verstehen und zu nutzen, müssen wir tiefer blicken.

Merke: Die Intelligenz der Zukunft liegt nicht allein bei der KI, sondern in der Kombination aus menschlicher und computergestützter Intelligenz, die zusammen neue kollektive Intelligenz schaffen.

Frage: Wo siehst du in deinem beruflichen Umfeld bereits Ansätze, bei denen die Zusammenarbeit von Menschen und Technologie besonders intelligent wirkt?

Was ist KI eigentlich? Keine einfache Frage!

„Künstliche Intelligenz“ ist ein komplexer Begriff. Manchmal meint man damit einfach Dinge, die Computer schwer finden, wie menschliche Sprache verstehen. Manchmal wird es aber auch für simple Datenbanken oder Statistikmethoden verwendet, nur damit es „cool“ klingt.

Eine einfache Definition, die wir in diesem Kurs verwenden: KI sind Maschinen, die sich intelligent verhalten. Das ist leicht zu merken und trifft die gängige Vorstellung. Technisch ist es komplexer: Es geht um Architekturen, Methoden, Einschränkungen und Repräsentationen, die Modelle des Denkens, der Wahrnehmung und des Handelns unterstützen – inklusive des Lernens.

Der Begriff „Intelligenz“ selbst ist für manche Experten wie ein „Kofferwort“, in das man so viel stopfen kann, dass eine präzise Definition schwierig wird. Ein berühmter Test zielte weniger darauf ab, Intelligenz zu definieren, als vielmehr Einwände gegen die Möglichkeit des Computerdenkens zu entkräften. Er schuf die Grundlage dafür, dass wir ernsthaft über Computer nachdenken können, die eines Tages vielleicht denken werden.

Merke: KI-Defintion

• Einfache KI-Definition: Maschinen, die sich intelligent verhalten.

• Komplexere Definition: Es geht um Architekturen, Methoden, Repräsentationen und Lernen für Modelle des Denkens, Wahrnehmens und Handelns.

• „Intelligenz“ ist ein weites Feld, fast ein „Kofferwort“.

• Der Turing Test war weniger eine Definition als eine Entkräftung von Zweifeln am Computerdenken.

Eine wichtige Unterscheidung ist die zwischen „Schmaler KI“ (Narrow AI) und „Allgemeiner KI“ (General AI).

• Schmale KI löst spezifische, klar definierte Probleme. Beispiele sind Chatbots, Betrugserkennung bei Kreditkarten oder das schnelle Bearbeiten tausender Rechtsdokumente.

• Allgemeine KI (AGI) beschreibt Maschinen, die viele verschiedene Probleme eigenständig lösen können, wie Menschen. Heutige generative KI-Systeme zeigen Ansätze dafür, indem sie Probleme lösen, für die sie nicht explizit programmiert wurden. Aber eine KI mit voller menschlicher Intelligenz ist aktuell unwahrscheinlich und wohl noch weit entfernt.

Frage: Wo siehst du heute in deinem Alltag oder Beruf Beispiele für Schmale KI, die bereits nützliche spezifische Aufgaben erfüllen? Kannst du vielleicht schon Ansätze von generativer KI erkennen, die über reine Narrow AI hinausgehen?

Eine kurze Geschichte der KI: Von Höhen, Tiefen und Durchbrüchen

Die Reise der KI war turbulent, geprägt von Wellen der Begeisterung und des Stillstands.

• Die erste Welle (frühe 1960er): Der Fokus lag auf der Problemreduktion – komplexe Probleme in einfachere zerlegen. Eine super wichtige Lektion aus dieser Zeit war: Wenn die Repräsentation stimmt, bist du fast fertig. Repräsentationen sind Konventionen, um Situationen zu beschreiben, die Modelle des Denkens, der Wahrnehmung und des Handelns unterstützen. Stell dir vor, du löst ein Textproblem in der Schule – die Algebra, die du daraus machst, ist eine Repräsentation.

• Die zweite Welle (Mitte der 1970er): Hier entstanden regelbasierte Expertensysteme. Die Idee war, Expertenwissen als Regeln zu erfassen, wie beim MYCIN-System zur Krankheitsdiagnose. Regelbasierte Systeme waren lange dominant und sind immer noch nützlich.

• Mitte der 1980er folgte der „KI-Winter“. Optimistische Vorhersagen erfüllten sich nicht, viele Startups scheiterten, besonders wenn sie menschliche Experten ersetzen wollten. Unternehmen, die es schafften (wie Ascent Technology), konzentrierten sich darauf, Dinge zu ermöglichen, die weder Mensch noch Computer allein konnten, oder Routineaufgaben zu automatisieren.

• Die dritte Welle (um 2010): Durchbruch dank Sprachassistenten und Frage-Antwort-Systemen. Angetrieben wird sie von enormer Rechenleistung und riesigen Datenmengen, was zum Aufstieg des Maschinellen Lernens führte, insbesondere der Tiefen Neuronalen Netze. Obwohl neuronale Netze (oft kurz „Deep Learning“ genannt) beeindruckende Ergebnisse bei Wahrnehmung und Erkennung liefern (wie das Google Bild-Beschriftungsprogramm), sehen oder denken sie nicht wie wir. Sie können sogar leicht getäuscht werden. Der jüngste, bedeutende Fortschritt ist die Generative KI, die Texte, Bilder, Software und mehr erzeugen kann.

Merke: Die Geschichte der KI zeigt einen Wechsel zwischen verschiedenen Ansätzen. Jeder brachte neue Erkenntnisse, aber keiner war die alleinige Lösung.

Inspiration: Erfolgreiche Unternehmen während des KI-Winters zeigten, dass der Fokus darauf, Mensch und Maschine Dinge tun zu lassen, die sie allein nicht können, ein entscheidender Weg ist.

Experten haben immer wieder geglaubt, eine bestimmte Methode sei die Antwort auf die KI-Frage. Doch die Realität ist: „Wir brauchen alles“. Viele Arten von Repräsentationen, Methoden und Lernansätzen müssen zusammenarbeiten. Sogar Systeme, die menschliche Meister in Spielen schlagen, wie AlphaGo, sind oft eine Mischung verschiedener Techniken.

Frage: Wie haben die „Wellen“ der KI deiner Meinung nach die öffentliche Wahrnehmung und Erwartung an die Technologie beeinflusst und prägen diese vielleicht heute noch?

Die Zukunft der Intelligenz: Eine unaufhaltsame Partnerschaft

Wann erreichen wir Allgemeine KI auf menschlichem Niveau (AGI)? Das ist die berühmte Frage. Experten sagen seit den 1950ern konstant voraus, dass es in den nächsten 15-25 Jahren passieren wird. Fortschritte hängen aber von unvorhersehbaren Durchbrüchen ab. Es ist unwahrscheinlich, dass Computer in den nächsten Jahren die menschliche Intelligenz vollständig erreichen.

Die wichtigste Entwicklung der Intelligenz auf unserem Planeten wird wahrscheinlich nicht allein in der KI liegen, sondern in Kombinationen vieler Arten menschlicher und computergestützter Intelligenz. Die vielversprechendsten Anwendungen sind Partnerschaften. Das Ziel ist nicht nur Automatisierung, sondern vor allem, Dinge zu tun, die vorher unmöglich waren. Man könnte sagen, dass Sammlungen von Menschen und Computern intelligenter sein werden als beides allein.

Computer können uns sogar helfen, die vielfältigen Formen von Intelligenz im Universum besser zu verstehen, da menschliche Intelligenz nur eine von vielen möglichen ist.

Merke: Die wahrscheinlichste und wichtigste Zukunft der Intelligenz liegt in der Symphonie aus menschlicher und künstlicher Intelligenz, die zusammen neue Fähigkeiten schaffen.

Frage: Welche Aufgaben in deinem Arbeitsumfeld könnten am meisten von einer engeren, neuartigen Partnerschaft zwischen Mensch und KI profitieren?

Die Rollen der Computer in Organisationen: Dein Team, deine KI

Um Mensch-Computer-Systeme optimal zu gestalten, müssen wir überlegen, wer was macht. Computer können im Verhältnis zu Menschen vier Hauptrollen einnehmen:

1. Werkzeug (Tool): Der Computer führt Aufgaben unter deiner direkten Aufsicht aus. Textverarbeitung, Tabellenkalkulation, Autos mit Tempomat. Oft sind Computer hier Werkzeuge der Hyperkonnektivität, die Menschen verbinden (E-Mail, Web, soziale Medien).

2. Assistent (Assistant): Der Computer arbeitet eigenständiger, ergreift Initiative und hilft bei der Problemlösung, aber du triffst die endgültige Entscheidung. Semi-autonome Fahrzeuge, Systeme, die Ärzten bei Diagnosen helfen, indem sie riesige Datenmengen verarbeiten. Auch Chatbots, deren Vorschläge von Menschen überprüft werden, fallen hierher.

3. Kollege (Peer): Maschinen agieren ähnlich wie Menschen und können ganze Fälle selbstständig lösen; Menschen übernehmen Ausnahmen. Die Kombination kann genauer und robuster sein. Beispiele sind die Bearbeitung von Versicherungsansprüchen, bei denen einfache Fälle automatisch abgewickelt werden, oder Vorhersagemärkte, bei denen Menschen und Computer im selben Markt Vorhersagen treffen.

4. Manager: Maschinen leiten oder koordinieren Menschen. Das reicht von simpler Zuweisung (Verkehrsampeln) bis zur Koordination komplexer Workflows (Crowdsourcing-Aufgaben verteilen) oder der Bewertung menschlicher Interaktionen zur Verbesserung von Fähigkeiten (Feedback zu Gesprächsqualität). Manch einer mag das beunruhigend finden, aber in vielen Fällen kann das unbedenklich sein.

Checkliste: Rollen der KI in deiner Organisation

• KI-Tools: Direkt gesteuert, hilft bei Aufgaben, Hyperkonnektivität.

• KI-Assistenten: Arbeitet selbstständig, hilft, schlägt vor, Mensch trifft finale Entscheidung.

• KI-Agent: Arbeitet ähnlich wie Menschen, kann ganze Fälle allein lösen.

• KI-Manager: Weist Aufgaben zu, koordiniert KI-Projekte.

Frage: Betrachte eine typische Aufgabe in deinem Unternehmen. Wie könnten die vier Rollen der KI dabei angewendet werden, um den Prozess zu verbessern oder zu transformieren?

Ständige Weiterentwicklung: Der Cyber-Human Learning Loop

Mensch-Computer-Systeme sind nicht statisch. Sie lernen und verbessern sich kontinuierlich durch einen Cyber-Human Learning Loop. Das geschieht auf mindestens drei Wegen:

1. Menschen verbessern ihre Arbeitsweise: Sie finden bessere Wege, Dinge zu tun.

2. Programmierer verbessern die Maschinen: Sie passen die Algorithmen an.

3. Maschinen lernen aus eigener Erfahrung: Oft durch Maschinelles Lernen, z.B. wenn sie aus menschlichen Korrekturen lernen. Wie beim KLM Chatbot, der aus Korrekturen der menschlichen Überprüfer lernt, um in Zukunft bessere Antworten zu geben.

Dieses System aus Menschen, die lernen, Programmierern, die Maschinen verbessern, und Maschinen, die selbst lernen, ermöglicht eine kontinuierliche Weiterentwicklung.

Merke: Der Cyber-Human Learning Loop beschreibt, wie sich die Kombination aus Mensch und Maschine ständig verbessert, weil Menschen, Programmierer und die Maschinen selbst lernen.

Frage: Wie könnte ein solcher Lernzyklus, der Menschen und KI verbindet, in deiner Organisation aktiv gefördert und implementiert werden, um kontinuierliche Verbesserung sicherzustellen?

KI für strategischen Vorteil: Deine Organisation auf Erfolgskurs

KI kann Unternehmen helfen, strategischen Vorteil zu erlangen. Ein nützliches Framework dafür ist das von Michael Porter. Er unterscheidet drei generische Strategien:

1. Kostenführerschaft: Der Anbieter mit den niedrigsten Kosten sein.

2. Differenzierung: Einzigartig auf für Kunden wichtigen Dimensionen sein (z.B. Qualität).

3. Fokus: Produkte auf ein enges Kundensegment zuschneiden.

KI kann alle diese Strategien unterstützen.

• Kosten senken: KI steigert die Effizienz, reduziert Risiken (wie Betrug) und automatisiert Aufgaben. Roboter in der Fertigung sind ein Beispiel.

• Differenzierung: KI ermöglicht bessere Produkte oder Dienstleistungen mit neuen, vorher unmöglichen Funktionen. Innovative GenAI-Funktionen oder verbesserte Diagnostik durch Zugriff auf riesige Datenmengen sind Beispiele.

• Fokus: KI hilft, die Bedürfnisse spezifischer Kundensegmente oder einzelner Individuen zu verstehen und Produkte maßzuschneidern. Personalisierung von Inhalten durch GenAI, die auf individuelle Dokumente zugreift, ist hier eine Möglichkeit.

Deine KI-Strategie sollte idealerweise mit der allgemeinen Unternehmensstrategie übereinstimmen. Aber manchmal kann KI auch ganz neue Strategien ermöglichen.

Merke: KI kann strategischen Vorteil durch Unterstützung bei Kostenführerschaft, Differenzierung und Fokus ermöglichen.

Frage: Welche der drei Strategien (Kostenführerschaft, Differenzierung, Fokus) verfolgt dein Unternehmen hauptsächlich, und wie könnte KI speziell diese Strategie unterstützen oder sogar eine neue ermöglichen?

Zusammenfassung und Ausblick

Du siehst: KI ist ein dynamisches Feld voller Möglichkeiten. Die wahre Chance liegt nicht in der alleinigen KI, sondern in der intelligenten Zusammenarbeit von menschlicher und künstlicher Intelligenz. Indem du die Rollen verstehst, die Computer in dieser Partnerschaft spielen können – als Werkzeug, Assistent, Kollege und Manager – und kontinuierliche Lernprozesse (den Cyber-Human Learning Loop) implementierst, kann deine Organisation nicht nur effizienter werden, sondern auch strategischen Vorteil gewinnen, neue Möglichkeiten erschließen und intelligenter als je zuvor agieren.

Die Zukunft der Intelligenz liegt in dieser Symbiose.

Checkliste für deine KI-Reise:

1. Verstehe, dass Intelligenz kollektiv ist und Mensch plus Maschine zusammenarbeiten müssen.

2. Kenne die unterschiedlichen Definitionen von KI und die Unterscheidung zwischen Narrow und General AI.

3. Lerne aus der Geschichte der KI: Kein einzelner Ansatz war die Lösung; wir brauchen viele Methoden („We need it all“).

4. Sieh die Zukunft in der Partnerschaft von Mensch und KI, nicht in der alleinigen AGI.

5. Identifiziere die vier Rollen, die Computer in deiner Organisation einnehmen können: Tool, Assistant, Peer, Manager.

6. Implementiere den Cyber-Human Learning Loop für ständige Verbesserung.

7. Richte deine KI-Strategie an den generischen Geschäftsstrategien (Kostenführerschaft, Differenzierung, Fokus) aus, um strategischen Vorteil zu erzielen.

Werde zum KI-Experten: KI-Manager oder KI-Berater

Bist du bereit, deine Zukunft mit KI aktiv mitzugestalten und deine Organisation an die Spitze der Intelligenz-Revolution zu führen? Als KI-Managerin oder KI-Beraterin lernst du, wie du KI gezielt einsetzt, um echten Geschäftsvorteil zu schaffen. Nicht irgendwann. Jetzt.  Melde dich an – bevor dein Wettbewerb es tut.