Ist die Verwaltung von KI schwieriger als die von Menschen? Der ehemalige CEO von LinkedIn China spricht über die Verwaltung digitaler Mitarbeiter.
Redaktionelle Anmerkung
Menschen und KI - Agenten werden eine neue Art von Kooperationsbeziehung eingehen, was es Unternehmen erforderlich macht, den Gedanken des "Managements digitaler Mitarbeiter" zu verfolgen.
Die rasanten Fortschritte der Künstlichen Intelligenz (KI) beeinflussen in bisher unerreichter Tiefe und Breite alle Aspekte der Gesellschaft. Insbesondere haben sie tiefgreifende Veränderungen im Unternehmensbetrieb, im Geschäftsmodell und sogar in der gesamten Gesellschaftsstruktur bewirkt. Im Jahr 2025 wird über KI - Agenten immer häufiger diskutiert, und ihre potenziell subversive Kraft hat breite Aufmerksamkeit erregt. Vor diesem Hintergrund ist es von entscheidender Bedeutung, die Kernbegriffe der KI, ihre Anwendungsmöglichkeiten und die damit verbundenen Herausforderungen zu verstehen, um die zukünftigen Entwicklungstrends zu erfassen.
Reid Hoffman, Mitbegründer von LinkedIn und früherer Investor in OpenAI, hat in seinem Buch "Superagency" eine ausführliche Diskussion darüber geführt, wie die KI alle Aspekte des sozialen Lebens bereichern kann. Unsere Zeitschrift hat einen Interview mit Lu Jian, dem Übersetzer von "Superagency", dem ehemaligen globalen Vizepräsidenten von LinkedIn und dem ehemaligen Präsidenten von LinkedIn China, geführt, um die Auswirkungen der KI auf das Geschäftsmodell, die Kernkompetenz und die langfristigen Trends von Unternehmen im Geschäftsfeld eingehend zu besprechen. Wir hoffen, dass dies Unternehmen dabei hilft, den Wert und die Art der KI - Bereicherung besser zu verstehen und die digitale Transformation effektiver voranzutreiben.
"Superagency" - Der Schlüssel zum Verständnis der KI - Bereicherung
Beim Thema der Auswirkungen der KI ist der Begriff "Agent" von zentraler Bedeutung. Die einfache Übersetzung in "Vertreter" spiegelt jedoch möglicherweise nicht ganz seinen eigentlichen Gehalt wider.
Im chinesischen Verlagswerk dieses Buches wird der von dem Autor definierte Begriff "Superagency" als "Superagency" (in deutscher Übersetzung "Super - Handlungsfähigkeit") übersetzt. Der Grund für diese Wahl liegt in der Analyse der vielfältigen Bedeutungen von "Agency" in der Geschichte der menschlichen Zivilisation. Anders als im alltäglichen Sprachgebrauch (z. B. Versicherungsvermittler, Reisevermittler) betont der Soziologieforscher Anthony Giddens in seiner Strukturtheorie: "Agency ist die Fähigkeit der Akteure, bestehende soziale Regeln zu ändern und die Quelle der Kreativität, die die strukturellen Beschränkungen überwindet." Diese philosophische Überlegung, wenn sie auf den technologischen Bereich übertragen wird, enthüllt die Wurzel der menschlichen Angst in den verschiedenen industriellen Revolutionen - als die Spinnmaschine die Handspindel ersetzte und die Fertigungsstraße die Handwerksbetriebe ablöste, war es zwar scheinbar die Angst vor Arbeitslosigkeit, aber im Kern die Sorge, dass die subjektive Handlungsfähigkeit durch das technologische System beraubt würde.
Hoffman hat durch zwanzigjährige Beobachtungen der Technologieentwicklung in Silicon Valley festgestellt, dass die Besonderheit der KI - Revolution darin besteht, dass sie erstmals das Kerngebiet der menschlichen Kognition erreicht. Die empirischen Studien im Buch zeigen, dass 79 % der Befragten befürchten, dass die KI die menschliche Entscheidungsgewalt schwächen wird. Die endgültige Definition von "Superagency" ist eine Antwort auf diese Angst: Mit der Stärkung der KI - Technologie können Individuen und Gruppen die traditionellen Beschränkungen der Physiologie, der Kognition und der sozialen Struktur überwinden und ihr Potenzial maximieren.
Die KI - Technologie, insbesondere die Entstehung von Large Language Models (LLM), löst häufig die Sorge aus, dass die menschliche Handlungsfähigkeit eingeschränkt werden könnte. Die wahre Stärke der KI liegt jedoch darin, dass sie als "Superagency" fungiert. Diese Stärkung zeigt sich nicht nur in der Verbesserung der individuellen Fähigkeiten, sondern auch darin, dass Personen und Gruppen durch technische Mittel die bestehenden Beschränkungen überwinden und ihr Potenzial maximieren können. Dies ist ein Effekt, der sich auf gesellschaftlicher Ebene ansammelt und jedem zugute kommt. Daher ist es der Schlüsselansatz, die KI als ein Werkzeug zur Stärkung der menschlichen Handlungsfähigkeit anzusehen, anstatt als etwas, das die menschliche Subjektivität ersetzt.
Kann die KI mit Menschen einfühlen?
Hinsichtlich der Natur von Large Language Models besteht die gängige Meinung, dass es sich lediglich um statistische Berechnungen und Mustererkennungen auf der Grundlage von riesigen Datenmengen handelt, ohne echte Verständnis und Emotionen. Diese Zweifel werden besonders deutlich in Anwendungsfällen, die Emotionskommunikation betreffen, wie z. B. in der psychischen Gesundheitsversorgung. Beispielsweise hat der Technologieentwickler Rob Morris einen KI - Assistenten namens KokoBot in ein Peer - to - Peer - Projekt zur psychischen Gesundheitsunterstützung eingesetzt, um das Mitgefühl und die Unterstützung eines menschlichen Begleiters zu simulieren. Nachdem seine KI - Identität bekannt wurde, hat dies jedoch ethische Debatten über "simuliertes Mitgefühl" ausgelöst.
Trotz der Zweifel zeigt die Praxis, dass die KI in bestimmten Situationen über die Erwartungen hinaus performen kann. Studien haben gezeigt, dass in Gesprächen zwischen Arzt und Patient trainierte Large Language Models in der Bewertung ihrer Fähigkeit zum Mitgefühl sogar besser abschneiden können als menschliche Fachkräfte. Dies zeigt aus einer Perspektive, dass der Maßstab für die Beurteilung des Wertes der KI möglicherweise nicht nur darauf beschränkt sein sollte, ob sie "echte" Emotionen oder Bewusstsein hat, sondern vielmehr auf den Effekten und dem Wert in der praktischen Anwendung abzustellen ist. Wenn Benutzer, nachdem sie erfahren haben, dass ihr Gesprächspartner eine KI ist, immer noch das Gefühl haben, verstanden und unterstützt zu werden, zeigt dies bereits das Potenzial der KI in der Unterstützung der Emotionskommunikation.
Natürlich dürfen die Einschränkungen der KI nicht außer Acht gelassen werden, wie z. B. die "Illusionen" (d. h. die Generierung von unrichtigen oder irreführenden Informationen). Dies bedeutet jedoch nicht, dass die Anwendung der KI in der psychischen Gesundheitsversorgung wertlos ist. Der Schlüssel liegt in der klaren Festlegung ihrer Rolle: Die KI eignet sich eher als Hilfsmittel für die Pflege oder zur Teilnahme an unterstützenden Dienstleistungen, anstatt Fachärzte bei der Diagnose und Behandlung zu ersetzen. Gleichzeitig steigt mit dem Fortschritt der Technologie und der Reife der Anwendungsmodelle die Akzeptanz der KI in der Emotionskommunikation allmählich. Vielleicht basieren auch die Reaktions - und Entscheidungsmechanismen des Menschen nicht immer auf gründlichen Emotionsverarbeitungen, sondern manchmal auch auf Gewohnheiten oder schnellen Reaktionen, die auf einer großen Menge an Erfahrungen beruhen. Von dieser Perspektive aus besteht möglicherweise eine gewisse Ähnlichkeit zwischen den "sofortigen" Reaktionen der KI, die durch das Lernen von riesigen Datenmengen generiert werden, und einigen Reaktionsmustern des Menschen.
KI - native Anwendungen und die Entwicklung von Geschäftsmodellen
Das Mobile Internet hat native Anwendungen wie Uber und Douyin hervorgebracht, die neue Geschäftsmodelle geschaffen und eine neue Generation von Branchenführern hervorgebracht haben. Welche Merkmale werden die in der KI - Ära entstehenden Unternehmen haben?
Aus technologischer Sicht hat der Ausbruch der KI - Technologie eine Vielzahl von KI - nativen Anwendungen hervorgebracht. Der Kern dieser Anwendungen besteht darin, dass das Large Language Model oder das KI - System selbst der Hauptakteur des Produkts ist, anstatt nur eine zusätzliche Funktion zu sein. Typische Beispiele sind die großen Sprachmodelle, die direkt mit Benutzern kommunizieren können (z. B. ChatGPT), sowie KI - Zeichnungswerkzeuge, die Bilder oder Kunstwerke anhand von Stichwörtern generieren können (z. B. Midjourney, DALL·E). Diese Anwendungen waren vor der Entstehung der KI - Technologie nicht vorstellbar und repräsentieren die Möglichkeit, dass die KI - Technologie direkt die Produktinnovation antreibt.
Im Vergleich zu den "nativen APPs" wie Uber und Douyin, die im Zeitalter des Mobile Internets neue Geschäftsmodelle mit den Eigenschaften des Mobile Internets geschaffen haben, befindet sich die Innovation der Geschäftsmodelle in der gegenwärtigen KI - Ära noch in der Anfangsphase. Obwohl es bereits eine Vielzahl von KI - nativen Anwendungen gibt, hat sich noch kein wirklich reifes und massenhaft replizierbares neues Geschäftsmodell (wie das Sharing - Economy - Modell von Uber) vollständig entwickelt. Dies liegt möglicherweise daran, dass es noch Zeit braucht, bis die KI - Technologie von ihrem Ausbruch bis zur massenhaften kommerziellen Umsetzung reift, und die Geschäftsmodellinnovation oft hinter der technologischen Entwicklung zurückbleibt.
Was die Zukunft betrifft, sind folgende Veränderungstrends in den Geschäftsmodellen der KI - Ära möglich:
1. Vom "Schafshaar auf dem Schwein" zum direkten Benutzerzahlungssystem: Traditionelle Internetplattformen haben oft das Modell des "Schafshaar auf dem Schwein" angewendet, d. h. sie haben von den B - Seiten (Werbetreibenden) Geld genommen, um die kostenlose Nutzung der C - Seiten (Benutzer) zu subventionieren. Dieses Modell basiert auf einer großen Benutzerbasis und standardisierten Dienstleistungen. Die von der KI angetriebenen individuellen Dienstleistungen machen jedoch die Bedürfnisse und Erfahrungen jedes Benutzers möglicherweise unterschiedlich, was die Effizienz der massenhaften standardisierten Werbeplatzierung verringert. Daher wird es in Zukunft möglicherweise mehr Dienstleistungen geben, die direkt von den Benutzern bezahlt werden, vorausgesetzt, die KI kann eine hochwertige individuelle Erfahrung bieten, für die die Benutzer bereit sind, zu zahlen.
2. Dienstleistung als Werbung, wertgetriebene Bezahlung: Die Werbeform, die direkt in die Antworten oder Inhalte eingebettet ist, wird von den Benutzern im Allgemeinen weniger akzeptiert. Wenn die KI jedoch eine kontinuierliche und hochwertige Dienstleistung (z. B. persönlicher Assistent, professionelle Beratung) bietet, sind die Benutzer eher bereit, dafür zu zahlen. Dies erfordert, dass die KI - Dienstleistungen wirklich die Probleme der Benutzer lösen und einen spürbaren Wert schaffen.
3. Verstärkung des Anstellungs - und Mietmodells: KI - Agenten werden aufgrund ihrer Fähigkeit, bestimmte Aufgaben unabhängig zu erledigen, zunehmend als "digitale Mitarbeiter" angesehen. Unternehmen können möglicherweise anhand der Anzahl der eingesetzten Agenten oder der erledigten Aufgaben bezahlen, ähnlich wie beim Personalmanagement durch Personalvermittlung oder Outsourcing. Auf der C - Seite können auch Haushaltsdienstroboter und andere Geräte eher gemietet als gekauft werden, und der Dienstleister ist für die Wartung und Aktualisierung des Roboters verantwortlich.
Das Wachstumsmodell von KI - Unternehmen unterscheidet sich von dem von traditionellen Internetunternehmen. Nehmen wir OpenAI als Beispiel: Die Anzahl seiner Benutzer hat sich viel schneller als bei irgendeinem anderen Technologieunternehmen in der Geschichte entwickelt. ChatGPT hat es nur zwei Monate gebraucht, um 100 Millionen Benutzer zu erreichen, während es Douyin neun Monate und Facebook vier Jahre und ein halbes Jahr gedauert hat. Dies zeigt die starke Akzeptanzgeschwindigkeit der KI - Technologie durch die Benutzer und ihr Marktpenetrationspotenzial.
Beim Thema des Umsatzwachstums stehen KI - Unternehmen derzeit allgemein vor der Situation hoher Investitionen und geringem (oder keinem) direktem Umsatz, und ihre Geschäftsmodelle befinden sich noch in der Erprobungsphase. Trotzdem ist die Wachstumsgeschwindigkeit der KI anhand von Indikatoren wie der Benutzerzahl und der Abfragemenge immer noch erstaunlich.
Wird die KI eine neue "Grundlage" wie ein Betriebssystem oder ein Smartphone und mit den bestehenden Marktführern gleichziehen?
Derzeit scheint es eher so, dass die KI als ein neues Betriebssystem oder ein neues Interaktionsparadigma existieren wird. Das traditionelle Betriebssystem ist die Schnittstelle zwischen Menschen und Computern, während das zukünftige KI - Betriebssystem (oder die Agentenplattform) möglicherweise das Hintergrundsystem für die autonome Planung und Ausführung von Aufgaben durch die KI sein wird. Die Interaktionsweise zwischen Menschen und KI wird grundlegend verändert, von der Befehlsinteraktion zur zielgerichteten Auftragsvergabe. Dieses KI - Betriebssystem wird neben den bestehenden Betriebssystemen (wie Windows, iOS) existieren, aber seine Funktionen und seine Positionierung werden sich grundlegend unterscheiden.
Wie können Agenten effektiv in das Unternehmensmanagement integriert werden?
KI - Agenten repräsentieren einen Paradigmenwechsel in der Mensch - Maschine - Interaktion, der genauso bedeutend ist wie der Wechsel von der Befehlszeile zur grafischen Benutzeroberfläche oder von PCs zu mobilen Geräten. Es ist nicht nur eine technologische Weiterentwicklung, sondern auch eine Neukonstruktion der Interaktionslogik und - beziehung. Agenten verfügen über die Fähigkeit zur autonomen Planung, Entscheidung und Ausführung komplexer Aufgaben und versprechen, als digitale Assistenten oder sogar digitale Doppelgänger der Benutzer zu fungieren. Daher sind Agenten nicht ein vorübergehender Übergang, sondern ein langfristiger Entwicklungstrend.
Wenn Unternehmen Agenten tief in ihre Kerngeschäftsprozesse integrieren, insbesondere in die Entscheidungsfindung, stehen sie vor einer Reihe komplexer und dringend zu lösender Herausforderungen.
Die erste Herausforderung kommt von der Unsicherheit der Technologie selbst. Large Language Models werden oft als "Black Box" angesehen, und ihre internen Inferenzprozesse und Entscheidungsgrundlagen sind schwer nachvollziehbar und erklärbar. Ihre Ausgabe ist inhärent instabil, und die gleichen Eingaben können zu unterschiedlichen Ergebnissen zu verschiedenen Zeiten oder in verschiedenen Umgebungen führen. Bei der Ausführung von mehrstufigen und langfristigen Aufgaben steigt das Risiko, dass das Modell "Illusionen" (d. h. die Erfindung von Fakten oder falschen Informationen) generiert, erheblich, was eine Bedrohung für Geschäftsszenarien darstellt, die hohe Genauigkeit und Konsistenz erfordern.
Zweitens bildet die unklare Zuständigkeit eine große Herausforderung für das Management. Wenn ein Agent aufgrund seiner eigenen Entscheidung eine Aufgabe ausführt und dabei Fehler oder Verluste verursacht, ist es noch nicht klar, wer die Verantwortung trägt - der Entwickler, das Unternehmen, das den Agenten einsetzt, der Bedienungsmitarbeiter oder der Agent selbst (der im bestehenden rechtlichen Rahmen keine subjektive Rechtsfähigkeit hat)? Wie kann die Zuständigkeit zwischen menschlichen Mitarbeitern und autonomen KI - Systemen klar definiert werden? Wie kann sichergestellt werden, dass die Ausgabe und das Verhalten des Agenten immer den Branchenstandards, den Unternehmensrichtlinien und den Gesetzen und Vorschriften entsprechen (Compliance - Sicherstellung)? Auf diese Fragen gibt es derzeit noch keine reifen Lösungen.
Drittens darf das Betriebsrisiko, das durch die Abhängigkeit von der Ökosystemumgebung entsteht, nicht außer Acht gelassen werden. Das Beispiel des Programmierassistenten Windsurf, dessen API - Dienstleistung von Anthropic abgeschnitten wurde, nachdem er mit OpenAI über eine Übernahme verhandelt hatte, zeigt die Schwäche von Anwendungsanbietern, die auf einer einzigen Closed - Source - Large - Language - Model - Plattform für ihre Kernfähigkeiten angewiesen sind. Obwohl Open - Source - Modelle die Möglichkeit bieten, sich vor der Abhängigkeit von einem Anbieter zu schützen, ist es für die meisten Unternehmen (insbesondere kleine und mittlere Unternehmen) kostspielig, ein leistungsstarkes Open - Source - Modell selbst zu entwickeln, zu optimieren und zu warten, und die Leistung der derzeitigen Open - Source