MultiValue & Künstliche Intelligenz – KI ist nicht immer eine sichere Lösung.

Jeder Wissensarbeiter muss ein vertrauenswürdiger Berater für seine internen und externen Kunden sein. Die Optimierung von Prozessen und der sinnvolle Einsatz von Technologie können zwar die Effizienz des Wissensarbeiters steigern, sollten aber nicht zu absichtlicher Ignoranz führen. 

Ganz im Gegenteil, es sollte intellektuelle Neugier und ein fundiertes Bewusstsein beim Wissensarbeiter wecken. 

In einem BeitragIntellektuelle Neugier: Motor für persönliches Wachstum und InnovationDas Redaktionsteam von NeuroLaunch äußerte sich wie folgt zum Thema intellektuelle Neugier:  

“Intellektuelle Neugier ist im Kern der Wunsch, neue Ideen und Konzepte kennenzulernen, zu verstehen und sich mit ihnen auseinanderzusetzen. Es ist diese innere Stimme, die fragt: „Warum?“ und „Wie?“, wenn man mit etwas Unbekanntem konfrontiert wird. Diese Eigenschaft geht über bloße Wissbegierde hinaus; sie ist eine tief verwurzelte Leidenschaft für Wissen, die uns antreibt, aktiv nach neuen Informationen und Erfahrungen zu suchen.” 

Intellektuelle Neugier kann daher als wünschenswerte Eigenschaft von Wissensarbeitern angesehen werden, die dazu beitragen kann, den vertrauenswürdigen Berater vom Berater mit Interessenkonflikt zu unterscheiden. Ich bin mir zwar nicht sicher, ob der Wunsch nach kontinuierlichem Lernen eine erlernbare Eigenschaft ist, habe aber Beispiele gesehen, in denen jemand dazu trainiert werden kann, ein fundiertes Bewusstsein zu entwickeln. 

Am einprägsamsten war meine Zeit als Berater im Professional Services Team von Unidata. Meine Kollegen und ich loteten die Grenzen des Machbaren aus, um Lösungen für unsere Kunden zu entwickeln. Hin und wieder stießen wir auf Probleme mit der UniData Datenbank und benötigten die Unterstützung von Wally, dem leitenden technischen Support-Ingenieur. Er wusste genauso viel wie die besten Entwickler. Wenn alle anderen Versuche scheiterten und jemand ein Problem nicht lösen konnte, wandte man sich an Wally. 

Anders als bei einer generativen KI-Lösung hatten verschiedene Menschen unterschiedlichen Erfolg, wenn sie Wally um Hilfe baten, da er absichtliche Ignoranz nicht tolerierte. Je nach Fragestellung begann er das Gespräch stets mit einer Variante von „Was haben Sie bisher versucht?“. Er wollte verstehen, wie sehr man daran interessiert war, das Problem zu lösen und/oder mehr über das jeweilige Thema zu erfahren. Ich kam immer vorbereitet mit einer Liste meiner bisherigen Lösungsversuche und einer Erklärung meines Anliegens, was stets entweder zu einer Antwort oder zu einer tiefergehenden Diskussion führte. Wer sich bewusst ignorant verhielt und nicht einmal versuchte, selbst eine Lösung zu finden, wurde oft mit dem Hinweis weggeschickt, beispielsweise ein Handbuch zu lesen. 

Generative KI kann zweifellos wertvolle Unterstützung bieten, indem sie Dokumentationen zusammenfasst und gängige Schritte zur Fehlerbehebung in bestimmten Bereichen bereitstellt. Es ist jedoch entscheidend, dass sich Einzelpersonen intensiv mit den Inhalten auseinandersetzen. Sich zu sehr auf KI-gestützte Abkürzungen zu verlassen, kann zu einem oberflächlichen Verständnis führen, was sich negativ auf zukünftige Entscheidungen auswirken kann. Indem man sich die Zeit nimmt, die Informationen gründlich zu verstehen, kann man eine solidere Wissensbasis aufbauen und fundiertere Entscheidungen treffen. Letztendlich sind persönlicher Einsatz und aktives Lernen unerlässlich für ein tieferes Verständnis und langfristigen Erfolg. 

Die Frage lautet nun: „Wie können wir generative KI, über die riesigen Informationsmengen und die Erfahrungen der Fachexperten hinaus, so nutzen, dass sie ein tieferes Lernen und Verständnis fördert und nicht die absichtliche Ignoranz des befangenen Beraters begünstigt?“  

Worauf ich antworte: „Was haben Sie bisher versucht?“ 

Wir bei Rocket Software erforschen und entwickeln aktiv Lösungen zur Nutzung von KI. Zukünftige Artikel werden die Unterschiede zwischen dem Einsatz von Prompt Engineering zur Optimierung formaler Geschäftsprozesse im gesamten Unternehmen und der Betrachtung von Prozessoptimierung als Soft Skill für nicht-technische Fachkräfte beleuchten. Grundsätzlich liegt es jedoch im Interesse aller, die täglichen Arbeitsabläufe durch die Nutzung generativer KI zu verbessern.