Warum erkennen immer mehr Unternehmen, dass KI nicht menschliche Arbeitskräfte ersetzen kann?
In den letzten Jahren hat sich KI mit der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz schnell in unserem Leben verbreitet – so sehr, dass viele Unternehmen sogar eifrig ihre Mitarbeiter entlassen wollten, um mithilfe von KI Kosten zu senken, die Effizienz zu steigern und die Gewinne umfassend zu verbessern. Doch kürzlich meldeten Medien abweichende Stimmen: Einige Unternehmen stellten plötzlich fest, dass sie ihre Entlassungen zu früh vorgenommen haben. Warum erkennen immer mehr Unternehmen, dass KI menschliche Arbeitskräfte nicht ersetzen kann?
1. Bereuen Unternehmen, ihre Mitarbeiter zu früh entlassen zu haben?
Laut Berichten von CLSA prognostizierten einige Experten und Kritiker einst, dass künstliche Intelligenz den globalen Arbeitsmarkt stark beeinträchtigen würde – eine Annahme, die durch Entlassungspläne in der Technologiebranche und einigen produzierenden Unternehmen bestätigt zu werden schien. Doch neue Umfragen zeigen: Einige Unternehmen bereuen inzwischen ihre früheren Entlassungen im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz.
Ein Bericht von Intuition Labs weist darauf hin, dass eine Budgetplanung, die sich ausschließlich auf den Ersatz von Menschen durch Technologie konzentriert, ohne in Schulungen oder Kompetenzsteigerungen zu investieren, dazu führt, dass Teams KI nicht effektiv nutzen können. Viele Unternehmen, die Automatisierung energisch vorantrieben, bereuten später die Entlassungen – denn sie verloren genau die Mitarbeiter, die für die Überwachung der KI zuständig waren.
Laut einem Bericht von Orgvue haben 39 % der Unternehmensführer Entlassungen aufgrund der Einführung von KI vorgenommen. Doch 55 % von ihnen geben zu, dass sie bei den Entlassungen falsche Entscheidungen getroffen haben.
Kürzlich kündigte der US-amerikanische Automobilhersteller Ford an, Hunderte erfahrener Ingenieure wieder einzustellen, um Qualitätsprobleme zu lösen, die automatisierte Systeme nicht bewältigen können. Charles Poon, Vice President für Hardware-Engineering bei Ford, erklärte: „Künstliche Intelligenz ist ein großartiges Werkzeug, aber ihre Nutzen hängen von der Qualität der Informationen ab, mit denen Sie sie trainieren.“
Neben Ford hatten auch die Commonwealth Bank of Australia und der Softwarekonzern IBM Probleme mit unzureichender Effizienz nach der Automatisierung. Im vergangenen Jahr entließ die Commonwealth Bank of Australia mehr als 40 Kundendienstmitarbeiter und ersetzte sie durch KI-Sprachroboter. Doch das KI-System war überlastet, was zu einem Zusammenbruch des Kundendienstsystems und einem Rückstau von Anrufen führte – sodass die Bank die Entlassungsentscheidung rückgängig machen musste.
Ein ähnlicher Fall: Sogar Elon Musk, der als „Eisenmann des Silicon Valley“ gilt, kündigte kürzlich Einschränkungen bei der Nutzung von KI an. Laut dem US-Technologiemedium The Information gilt für jeden Mitarbeiter bei Tesla ab dem 6. Juli ein wöchentliches Ausgabenlimit von 200 US-Dollar für KI. Beträge darüber erfordern eine separate Genehmigung – und KI wird nicht mehr als wichtigste Unterstützung angesehen.
2. Warum erkennen immer mehr Unternehmen, dass KI menschliche Arbeitskräfte nicht ersetzen kann?
In den letzten zwei Jahren hat die KI-Welle die Geschäftswelt erfasst. Viele Unternehmen sahen KI als rettende Möglichkeit, um „Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern“, strichen ihre Entlassungslisten kurzerhand und betrachteten KI als Allheilmittel, das alles ersetzen kann. Doch inzwischen kommen immer mehr Unternehmen zur Besinnung: Sie erkennen, dass ihre damaligen Entlassungen viel zu übereilt waren. Wie sollen wir diese Angelegenheit bewerten?
Erstens: KI ist niemals ein Perpetuum mobile, das einfach an die Stromversorgung angeschlossen und sofort betrieben werden kann. Viele Unternehmen stellen sich KI nach den idealisierten Szenarien der Internetwerbung vor: Sie glauben, dass die Arbeit automatisch erledigt und viele menschliche Kräfte ersetzt werden können, sobald sie ein großes Sprachmodell anschließen oder ein intelligentes System einführen – also als ein Perpetuum mobile, das dauerhaft effizient läuft. Doch die tatsächliche Umsetzung in der Industrie unterscheidet sich völlig von der Darstellung in der Öffentlichkeit. Jede unternehmensweite KI-Anwendung kann nicht nach einer einmaligen Bereitstellung langfristig genutzt werden; sie hängt stark von kontinuierlicher Datenversorgung, fein abgestimmter Prompt-Optimierung und der Korrektur sowie Iteration zahlreicher fehlerhafter Ausgaben ab. Ohne kontinuierliche menschliche Beteiligung und Optimierung sinkt die Ausgabegenauigkeit des KI-Modells stetig, seine Anpassungsfähigkeit nimmt immer mehr ab – bis es schließlich zu einem nutzlosen Beiwerk wird.
Viele Unternehmen sahen früher nur die offensichtlichen Kosteneinsparungen durch den Ersatz menschlicher Kräfte durch KI, ignorierten aber völlig die versteckten personellen Kosten für die KI-Wartung. Einfach ausgedrückt: KI ersetzt grundlegende ausführende Arbeitskräfte – schafft aber gleichzeitig eine ganze Reihe neuer menschlicher Tätigkeiten wie Datenannotierung, Modelloptimierung, Inhaltsprüfung, Anpassung an Anwendungsfälle und Fehlerkorrektur. Viele Unternehmen entließen blind ihre operativen Mitarbeiter vor Ort und grundlegenden Betriebsmitarbeiter – nur um später zu erkennen, dass die alltäglich gesammelten Betriebserfahrungen, Anwendungsfall-Daten und Problemlösungsverfahren dieser Mitarbeiter genau die Kernunterstützung für den reibungslosen Ablauf von KI sind. Beispielsweise kann KI zwar einen großen Teil der Arbeit im Kundendienst übernehmen – doch wenn ein Unternehmen den Kundendienst vollständig durch KI ersetzt, stellt es fest: Die Fähigkeit des Kundendienstes, komplexe Probleme zu lösen, sowie das Einfühlungsvermögen und das Verständnis für die wahren Bedürfnisse hinter den seltsamsten Äußerungen der Nutzer – all das fehlt KI. Wenn die menschlichen Mitarbeiter entlassen werden, verschwinden auch die zugehörigen Betriebsdaten, das Verständnis für Anwendungsfälle und die Fähigkeit zur Fehlerkorrektur. KI kann dann nicht nur nicht effizient arbeiten, sondern gibt sogar ständig fehlerhafte Inhalte aus – was die Gesamteffizienz des Betriebs beeinträchtigt. Das ist die unmittelbare Erfahrung vieler Unternehmen heute: Einzig auf KI ohne menschliche Beteiligung zu setzen, senkt die Kosten nicht – sondern führt zu zahlreichen versteckten Ausgaben, die sich nicht lohnen.
Zweitens: Unternehmen, die KI in großem Umfang einführen, geraten leicht in die Falle der „Fehlallokation von Faktoren“. In einem Produktionssystem müssen alle Faktoren zusammenpassen, um Nutzen zu erzeugen. Heutzutage hängt die Qualität der KI-Ausgaben stark von menschlicher Unterstützung ab – insbesondere von Prüfern mit professionellem Urteilsvermögen. Viele Unternehmen entließen ihre alten, betriebskundigen und erfahrenen Mitarbeiter – und behielten nur eine Gruppe von Bedienern, die vor dem Bildschirm sitzen, oder Führungskräfte, die nicht einmal verstehen, was KI ausgibt. Dann gibt es niemanden, der die KI-Ergebnisse prüft – und die Fehlerrate steigt sprunghaft an.
Schlimmer noch: KI ist im Grunde ein wahrscheinlichkeitbasiertes Generierungsmodell. Sie kann nur Probleme innerhalb festgelegter Rahmen lösen, durchbricht keine Regeln von sich aus – ganz zu schweigen von Marktinnovationen. Das ist vermutlich der größte Unterschied zwischen KI und Menschen. Wovon hängt der geschäftliche Wettbewerb ab? Oft von ein wenig „unvernünftiger“ Innovation und Intuition – was der berühmte Ökonom Joseph Schumpeter in der Volkswirtschaftslehre als „destruktive Innovation“ bezeichnet. Genau diese „destruktive Innovation“ kann KI nicht liefern. Das Ergebnis: Viele bereits automatisierte Arbeitsabläufe müssen aufgrund fehlender Innovation und Urteilsvermögen wieder menschliche Beteiligung hinzuziehen – was eine enorme Ressourcenverschwendung darstellt.
Drittens: Nicht standardisierte Geschäftsprozesse haben von Natur aus Schwierigkeiten bei der Anpassung an KI. Die Komplexität der Anwendungsfälle übersteigt bei weitem die Grenzen der Algorithmen. Viele Geschäftsführer glauben, ihre Prozesse seien standardisiert – doch das stimmt oft nicht. Die reale Welt ist voller Grauzonen und nicht standardisierter Abläufe. In einfachen Szenarien – beispielsweise beim Erstellen einer Zusammenfassung oder Übersetzen eines Dokuments – funktioniert KI hervorragend. Doch sobald sie in komplexen unternehmensweiten Anwendungen eingesetzt wird, zeigt KI sofort „Anpassungsschwierigkeiten“. Beispielsweise bei einer schwierigen Kundenbeschwerde oder in Szenarien, die sehr feine emotionale Kommunikation erfordern, reicht die starre Logik von KI nicht aus.
KI fehlt das Einfühlungsvermögen: Sie versteht keine versteckten Bedeutungen und erfasst nicht die tieferen Bedürfnisse hinter der Wut eines Kunden. Ein erfahrener menschlicher Kundendienstmitarbeiter kann die Angelegenheit mit ein paar freundlichen Worten lösen – während KI nur mechanisch Regeln wiederholt und den Kunden direkt verärgert. Der Autor hat kürzlich bei KI-Kundendiensten vieler Internetunternehmen und Geschäftsbanken tiefe Erfahrungen gemacht: KI wiederholt ständig dieselben Phrasen, was frustrierend ist. Diese Ohnmacht in komplexen Szenarien lässt viele Unternehmen erkennen, dass die sogenannte „Standardisierung“ nur ein theoretisches Ideal ist. In der Realität ist die Fähigkeit, „Ausnahmefälle“ zu bewältigen, die Kernkompetenz eines Unternehmens – und genau das ist die Schwäche von KI.
Viertens: In der aktuellen Phase kann KI die Effizienz zwar zweifellos stark steigern. Doch die Erwartung, dass sie menschliche Arbeitskräfte vollständig ersetzt, ist zumindest in absehbarer Zukunft eine kostspielige Illusion. Insbesondere in letzter Zeit haben viele bemerkt, dass die Kosten für die Aufrufe großer Sprachmodelle – also die Token-Gebühren – ständig hoch sind. Wenn Sie alle Kosten zusammenzählen: API-Aufrufgebühren, Mietkosten für Rechenleistung, Datenbereinigungskosten und die Kosten für neue Ingenieurteams zur Wartung des KI-Systems – dann stellen Sie fest, dass der Ersatz eines durchschnittlichen Mitarbeiters durch KI nicht lohnend ist, sondern sogar teurer sein kann. Das ist so, als würde man eine präzise, teure Drohne einsetzen, um eine Bäuerin zu ersetzen, die Teeblätter mit einem Korb pflückt – diese Rechnung geht nicht auf.
Daher sollte KI optimalerweise als Effizienzwerkzeug zur Unterstützung von Menschen positioniert werden – nicht als vollständiger Ersatz. Ihre beste Rolle ist es, ein „Schweizer Taschenmesser“ in der Hand der Mitarbeiter zu sein: Sie befreit sie von mühsamen, sich wiederholenden und niedrigwertigen Aufgaben wie Informationssuche und -aufbereitung, sodass sie mehr Zeit für anspruchsvolle Tätigkeiten mit Urteilsvermögen, Kreativität und emotionaler Bindung haben. Mitarbeiter durch KI zu befähigen, sodass ein durchschnittlicher Mitarbeiter die Leistung eines Kernmitarbeiters erbringen kann – das ist viel klüger und effektiver als einfache, rücksichtslose Entlassungen. Schließlich liegt der Wert eines Werkzeugs darin, von Menschen genutzt zu werden – nicht darin, die Menschen zu ersetzen, die es benutzen.
Daher ist der Ersatz von Menschen durch Technologie niemals ein linearer Prozess, der von heute auf morgen abläuft. Jeder technologische Wandel bringt vorübergehende Schwierigkeiten mit sich – aber danach wird meist das Produktionsverhältnis neu gestaltet. Wenn Unternehmen der KI-Welle begegnen, ist es besser, aktiv in die neue Welt einzutreten und die Grenzen zwischen Mensch und Maschine neu zu definieren, anstatt in der alten Welt Angst zu haben und blind Fehler zu machen.
Schließlich werden niemals bestimmte Tätigkeiten selbst verdrängt – sondern nur die standardisierten Arbeitsfähigkeiten, die leicht extrahiert werden können. Solange Menschen die Fähigkeit besitzen, Probleme zu definieren, andere einzufühlen und Regeln zu durchbrechen, wird KI immer nur ein Werkzeug sein – und der Mensch der Meister, der das Werkzeug lenkt.