Was dir so niemand über KI sagt.

Begeisterung und Frustration mit KI

Seit etwas mehr als einem Jahr sind alle, die ich kenne, jetzt von KI begeistert, inklusive mir selbst. Ich spiele sogar schon seit mindestens anderthalb Jahren damit herum. Ja, spielen – denn die KI hat immer noch ein riesiges Problem. Sie ist nicht konsistent.

Wenn du KI in dein Unternehmen oder auch in deinen Alltag implementierst, sei dir bitte vorher bewusst: Alles, was du mit KI machst, wird immer wieder neu erfunden. Das bedeutet für dich, dass es sehr kompliziert bis leider unmöglich ist, reproduzierbare Ergebnisse zu erzielen. Sicher, es kann funktionieren, aber trotzdem bleib dir der Tatsache bewusst: Es ist jedes Mal neu geraten, und es kann sein, dass nur Unsinn herauskommt.

Schwankende Leistung.

Es gibt Tage, da läuft alles wie am Schnürchen und die KI bringt ein tolles Ergebnis nach dem anderen. An anderen Tagen gelingt gar nichts. Du fragst, und bekommst nur allgemeines Blabla zurück. Dann gibst du genaue Anweisungen, und sie werden ignoriert. Mir ist das kürzlich passiert, sehr erschreckend, beim neuen heiß gelobten Gemini von Google. Er macht überhaupt nicht, was ich ihm sage. Hält sich überhaupt nicht an irgendeine Vorgabe. Stattdessen gibt er dir drei Varianten eines Textes, bei denen klar wird, dass er die Anforderung nicht verstanden hat. Dann sagt er, er könne PDFs verarbeiten, hat aber keine Möglichkeit, diese wirklich hoch zu laden gehabt. Er hat mich auf ne Klammer verwiesen die es nicht gab, oder mir vorgeschlagen ihm einen Link zu geben, den er dann nicht lesen konnte.

Und selbst die riesige Anzahl an Tokens, die er jetzt verarbeiten soll, ist nicht so riesig und funktioniert halt leider auch nicht. Er liest das Ganze offensichtlich nicht. Es kann sein, dass das daran liegt, dass ich unbedingt auf Deutsch mit ihm reden will, aber das ist eigentlich kein Hexenwerk mehr, nur kann er es nicht. ChatGPT ist und bleibt da das Tool der Wahl. Doch auch da funktionieren am besten Dinge, die du innerhalb von 20 bis 30 Prompts mit ihm komplett erledigen kannst. Dann kann er wie eine helfende Hand sein, aber er ist, um das mal als Mitarbeiter in einem Unternehmen zu sagen, noch kein gelernter Facharbeiter, allenfalls ein Helfer für Sortieren und Kategorisieren.

Das Verbesserungspotenzial ist noch riesig.

In diesem Jahr, in dem es ChatGPT gibt, ist viel passiert und gewachsen, aber ich glaube, es kommen auch ständig neue Dinge wie Plugins und eigene GPTs dazu, damit keiner merkt, dass die KI dahinter immer noch nicht wirklich ausgereift ist. Natürlich lernt sie nur durch das Benutzen, und somit befinden wir uns jetzt in der Trainingsphase, in der wir schon dabei sein dürfen und helfen können. Aber ähnlich wie bei einem jungen Hund kann es schon mal vorkommen, dass sie nicht kapiert, was du von ihr willst.

Du kannst KI jetzt schon einsetzen, und in vielen Bereichen funktioniert sie schon sehr gut. Ich glaube aber immer mehr, und je länger ich mit ihr beschäftige, desto weniger Sorgen müssen wir haben. Ja, die KI selbst wird sehr schnell immer besser und kann wahrscheinlich jetzt auch schon sehr viel mehr als so mancher menschliche Kollege, vor allem kann sie es oft schneller. Nur kann sie die Performance immer noch nicht dauerhaft halten. Wenn man ihr ganz klare und eindeutige Grenzen absteckt, dann geht das aktuell vielleicht, aber grundsätzlich sind wir von einer generellen Intelligenz noch sehr weit entfernt.

KI ist eher Hilfskraft als Facharbeiter im Moment

Und damit komme ich mir immer auch ein wenig missbraucht vor als derjenige, der das jetzt ausbaden darf. Ich darf all den Mist jetzt ausfiltern. So lagert Open AI quasi den kompletten Optimierungsprozess in den laufenden Betrieb aus. Und dann stehe ich vor der KI manchmal ähnlich wie vor dem Ding im Supermarkt, aus dem man sich, wenn man geschickt genug ist, ein paar Brötchen fischen kann. Teilweise so pervers, dass man Tüte, Zange und Klappe halten muss, um dann durch ein Gitter nach dem Brötchen zu schnappen. Alles andere als sauber und hygienisch, weil alles voller Krümel und Fettflecken ist. Wer “clever” ist, greift einfach so mit der Hand hinein und angelt sich seine Brötchen schneller als andere, aber richtig ist das so nicht.

Alles nur, um Menschen zu sparen. Und ähnlich wie der Verkäufer im Supermarkt heute auch Aufbäcker ist und Kassierer und Einräumer und Auszeichner und vieles mehr, so werden auch wir Menschen immer mehr zum Allrounder, weil plötzlich jeder alles mit KI kann – fast alles, denn sie spielt ja so noch nicht sauber mit. Gute Mitarbeiter zeichnen sich aber dadurch aus, dass sie, haben sie einen Prozess einmal gelernt, diesen auch immer wieder sauber wiederholen können. Auch und gerade, wenn sich die Bedingungen leicht verschieben, erkennen sie: Ah, das ist trotzdem der selbe Prozess, ich darf nur einen Punkt ändern, und dann passt es wieder. Genau an dieser Stelle stehen die meisten KI-Modelle gerade.

Bessere Ergebnisse durch Unterteilung der Aufgaben

Das wird das große Ding aktuell. Alle Systeme, die sich “Assistant” nennen, also KI, die sich genau für eine Aufgabe als Assistent anbietet und diese Aufgabe gut und fast perfekt kann. Wir sind also gerade in der Phase der Segmentierung. Wir brechen Dinge herunter auf ihre kleinsten gemeinsamen Nenner. Einzelne Aufgaben, die sicher und sauber funktionieren, und von da aus bauen wir wieder nach oben, mit zwei Aufgaben, mit drei Aufgaben, mit vier und so weiter. Das ist auch die Sache, die man beim Prompten bedenken muss. Viele, die ich kenne, machen beim Prompten folgenden Fehler: Sie prompten im Stil dieses Prompts: “Hallo KI, ich will ein Auto, mach mir ein Auto.” Wenn sie besonders gut sind im Prompten, dann sagen sie, “mach mir ein rotes Auto mit Stufenheck und Hinterradantrieb, so wie vier Türen.” Das ist schon sehr viel genauer, aber im Grunde immer noch, “mach mir ein Auto.”

Jeder, der schon mal versucht hat, ein Auto selbst zu bauen, wird sagen, “Ui, das ist komplex, das sind viele tausende Teile, die da verarbeitet werden müssen, und dann zusammengebaut werden müssen.” Und vielleicht ist mein Rat genau der: Zerlege deine Anforderung erst in möglichst passende Unteraufgaben. Hier zum Beispiel: Ich will einen Kotflügel links, einen Kotflügel rechts, ich will vier Räder aus Gummi, zwei Achsen, die die Räder verbinden, eine Lenkachse und so weiter, ich denke, ihr versteht, was ich meine. Und dann baue alles schrittweise und füge es am Ende zusammen. Und da kann es sogar hilfreich sein, das gar nicht mit KI zu machen, sondern selbst zu tun. Man hat dann trotzdem massiv Zeit gespart, weil man hat ja sämtliche Teile vorproduziert bekommen. Doch auch da kann man sehr gezielt vorgehen und mit der KI zusammen einzelne Teile bauen und diese Teile dann wieder zusammenfügen.

Mach mir ein Auto, oder doch lieber anders prompten?

Dieses Vorgehen setzt aktuell noch ein hohes Maß an intelligenten Fähigkeiten voraus, also nicht bei der KI, sondern bei den Menschen, die sie bedienen. Doch auch hier gibt es die gute Antwort: Du kannst dir dabei von KI helfen lassen. Und das ist, wo ich wirklich jetzt schon total geniale Vorteile sehe bei der KI.

Der Prompt wäre dann also nicht: “Mach mir ein Auto,” sondern du fragst die KI ganz gezielt: “Welche Teile hat ein Auto denn so? Was brauche ich alles, um ein Auto zusammenzubauen?” Und du bekommst Strukturen, Gliederungen, Listen und Aufzählungen ohne Ende. Alles genau das, was du dann nochmal einzeln und gezielt abarbeiten kannst. Also zu Punkt 1, zu Punkt 2 und so weiter. Prozesse, die du so abarbeiten kannst und die idealerweise vielleicht kein Auto sind, sondern irgendwie so um die 30 Schritte höchstens liegen, sind Prozesse, die aktuell bereits toll von KI erledigt werden können.

Gewinner und Verlierer auf dem Arbeitsmarkt aktuell.

In Studien unter Freelancern und auf Plattformen, wo diese ihre Dienste anbieten, sieht man dann auch, was die KI heute bereits ganz gut kann und was noch nicht. Die Jobs von Übersetzern, Textern und Kundensupportlern sind zurückgegangen und werden schlechter bezahlt. Die von Grafikdesignern, Webdevelopern und Videographen dagegen sind sogar gestiegen. Einfach, weil viele KI-Sachen eben noch nicht zu 100 Prozent rund sind, sondern erst zu 60 Prozent, und dann noch jemand Hand anlegen muss, um sie zu vervollständigen.

Mich kostet KI sehr oft viel mehr Zeit als sie mir bringt. Für diesen Blogartikel hab ich am Ende 4 Versionen gehabt. Meinen Rohtext, eine verknappte Version von gpt 4, gut zusammengefasst aber eben deutlich kürzer und nicht mehr mein Stil, eine ganz gute und ok Version von LeChat von Mistral und die von GPT3.5 die ebenfalls eher gut war. Bedeutet am Ende sitze ich da und überarbeite 3 Texte, wo es vorher nur einer war. Das Potenzial liegt da in meinem Workflow, aber der war bis vor kurzem eben, chatGPT4 fragen und gut. Und dann sind da eben immer diese Phasen der Brüche drin und ich darf wieder neue Workflows suchen. Das spart nicht wirklich Zeit, es verlagert sie nur wo anders hin.

Vom Zaubertool zum Zeitfressertool.

Gut und teilweise liegt das nur bedingt an der KI selbst. Es liegt auch an meiner natürlichen Neugier. Und der Tatsache, dass ich die Newsletter, die ich abonniert habe, gerne auch wirklich durchgehe und so jede Menge Tools zum Neuausprobieren sehe. Vielen Tools sehe ich aber mittlerweile an, dass sie eben nur ein guter Ansatz sind, aber eben aktuell noch weit davon entfernt, komplett rund zu laufen. Aktuell weit entfernt heißt jetzt nicht, dass das gar nichts wird die nächsten Jahre, im Gegenteil, bis zum Sommer kann das bei dem ein oder anderen sicher sogar schon zu 80 vielleicht 90 Prozent laufen.

Mit Menschlichkeit und Maschinenen.

Die Entwicklung läuft ja eben nicht mehr linear, sondern exponentiell. Nur langsam aber kommt auch mein Gehirn mit im exponentiellen Denken. Sprich, was eben noch nicht ging, geht heute so lala und übermorgen schon ganz gut. Wir werden uns dieser Taktfrequenz anpassen müssen als Menschen. Die Welt wird schneller. Ob das immer dazu führt, dass wir auch schneller mit müssen, ist eine andere Frage. Nur unser Denken muss, immer wenn es drauf ankommt, schneller werden und darf dann in der gewonnenen Zeit gerne entschleunigen. Ob unser Hirn für Start-Stopp-Optimierung werden kann, werden wir sehen, vielleicht schneller als uns bewusst ist.

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• Konsistenzprobleme der KI
  • KI ist nicht konsistent
  • Implementierung von KI führt zu neu erfundenen Ergebnissen
  • Reproduzierbare Ergebnisse sind kompliziert bis unmöglich
  • KI kann Unsinn produzieren
• Anwendungsbereiche und Potenzial der KI
  • KI kann in vielen Bereichen bereits sehr gut funktionieren
  • KI kann oft schneller als menschliche Kollegen arbeiten
  • KI hat jedoch Probleme, die Performance dauerhaft zu halten
  • Wir sind von einer generellen Intelligenz noch sehr weit entfernt
• Optimierung des Workflows und Anpassung an die KI
  • KI kann Zeit sparen, aber es kann auch mehr Zeit in Anspruch nehmen, je nachdem, wie man sie einsetzt
  • Es ist wichtig, den Workflow an die KI anzupassen und zu optimieren
  • KI kann bei der Überarbeitung von Texten und der Suche nach Informationen helfen
  • KI kann auch bei der Entwicklung neuer Workflows unterstützen
• Persönliche Erfahrungen mit KI
  • Der Autor hat 4 Versionen eines Blogartikels erstellt, indem er verschiedene KI-Tools verwendet hat
  • Die KI hat Zeit gespart, aber es war auch mehr Zeit erforderlich, um die Ergebnisse zu überarbeiten
  • Der Autor hat festgestellt, dass die KI immer besser wird, aber es gibt immer noch Probleme mit der Konsistenz und der Leistung
  • Der Autor ist der Meinung, dass wir uns an die KI anpassen müssen und unsere Workflows optimieren müssen, um das Beste aus ihr herauszuholen.