Wie Generative KI die Produktivität von Wissensarbeitern erhöht

Die neuesten unermüdlichen und innovativen technologischen Fortschritte werden von Bereichen wie künstlicher Intelligenz (KI), Robotik, Blockchain und programmierbarer Biologie angeführt. Diese Technologien revolutionieren den Einzelhandel, die Automobilindustrie, die Finanzen, die Fertigung und viele andere Branchen auf makro- und mikroökonomischer Ebene.

KI, insbesondere generative KI, verändert den Lebensstil und die täglichen Aufgaben von Wissensarbeitern – Personen, die als Fachleute mit formaler Ausbildung und Schulung gelten. Dies ist in Berufen wie Programmierung, Design, Ingenieurwesen und Schreiben offensichtlich, wo generative KI die Produktivität von Wissensarbeitern erhöht hat.

Aber was ist generative KI genau und was macht sie für Wissensarbeiter so kritisch? Lassen Sie uns diese Idee genauer erforschen!

Was ist Generative KI?

Generative KI erstellt neue Inhalte wie Text, Video, Audio und Bilder automatisch mithilfe von KI-Algorithmen, basierend auf von Menschen geschriebenen Prompts.

Einige der bekanntesten KI-Generierungstools und -produkte sind:

• ChatGPT – Entwickelt von OpenAI, ist ChatGPT ein intelligenter KI-Chatbot, der extrem detaillierte und personalisierte Antworten basierend auf Benutzerprompts liefern kann.
• DALL-E 2, Stable Diffusion und Midjourney – Diese sind KI-gesteuerte Bildgenerierungstools.
• Meta – Dies ist ein KI-gesteuertes Video-Generierungstool, das es Benutzern ermöglicht, Videos aus textuellen Prompts zu generieren.
• Codex – Es ermöglicht Programmierern, Code in mehreren Programmiersprachen innerhalb von wenigen Sekunden zu generieren.

Lassen Sie uns nun sehen, wie generative KI Wissensarbeiter beeinflusst!

Verständnis, wie generative KI die Produktivität von Wissensarbeitern aus verschiedenen Bereichen erhöht

Laut dem ARK’s Big Ideas 2023-Bericht wird KI die Produktivität von Wissensarbeitern bis 2030 mehr als vierfach erhöhen. Der Bericht geht auch davon aus, dass mit 100%iger Adoption KI etwa 200 Billionen US-Dollar an Arbeitsproduktivität einbringen könnte, nach einem Gesamtaufwand für KI von 31 Billionen US-Dollar. Wenn Anbieter nur 10% des durch ihre KI-basierten Produkte geschaffenen Wertes extrahieren können, könnten sie fast 14 Billionen US-Dollar an Umsatz und 90 Billionen US-Dollar an Unternehmenswert im Jahr 2030 erzielen.

KI-Marktprognose für 2030. Quelle: ARK’s Big Ideas 2023

Lassen Sie uns nun genauer sehen, wie KI-Generierungstools die Produktivität von Content-Autoren, Entwicklern und Künstlern steigern.

1. Wissensarbeiter: Content-Autoren und -Redakteure

Moderne Unternehmen benötigen gut recherchierte und geschickt erstellte Inhalte, um ihre Zielgruppe anzusprechen. Hier kommt generative KI ins Spiel und macht die Arbeit von Content-Autoren und -Redakteuren einfacher.

Mit dem Aufkommen intelligenter Chatbots wie ChatGPT wird die Inhalteerstellung immer einfacher und kostengünstiger. Laut dem ARK’s Big Ideas 2023-Bericht kostet ChatGPTs Abfrageinferenz etwa 0,01 US-Dollar pro Abfrage im Jahr 2022. Für eine Milliarde Abfragen würde der Gesamtkostenbetrag 10.000.000 US-Dollar betragen. Bis 2030 wird dieser Kostenbetrag jedoch auf nur 650 US-Dollar sinken, basierend auf Wrights Law.

Eine Kostenreduzierung dieser Größenordnung würde die flächendeckende Einführung von KI-Inhalts-Tools ermöglichen. Zum Beispiel könnten ChatGPT-ähnliche Anwendungen bis 2030 die Skala von Google Search erreichen und 8,5 Milliarden Suchanfragen pro Tag verarbeiten. Daher wird es für Wissensarbeiter im Content-Bereich einfacher, generative KI in ihren täglichen Aufgaben zu nutzen.

2. Wissensarbeiter: Software-Entwickler und -Ingenieure

Angesichts der komplexen und langen Software-Entwicklungszyklen erfordert die Verwaltung und Bereitstellung von Software ein Team von Fachleuten, Entwicklern und Programmierern. Generative KI-Coding-Tools wie Codex und Copilot machen die Software-Entwicklung einfacher und produktiver für Wissensarbeiter.

Tatsächlich besagt der ARK’s Big Ideas 2023-Bericht, dass KI-Coding-Assistenten die Zeit, die zum Abschließen einer Codieraufgabe benötigt wird, halbieren. Bis 2030 könnten KI-Coding-Assistenten die Ausgabe von Software-Entwicklern um das Zehnfache erhöhen.

Zeit, die zum Abschließen von Codieraufgaben benötigt wird. Quelle: ARK’s Big Ideas 2023

3. Wissensarbeiter: Visuelle Künstler und Designer

Eine weitere Gruppe von Wissensarbeitern, die als Künstler und Designer gelten, wird auch von generativer KI beeinflusst. Ihre Aufgaben umfassen in der Regel die Erstellung visueller Konzepte, Grafiken, Illustrationen und kreativer Benutzeroberflächen mithilfe von Design-Tools wie Adobe Photoshop, Illustrator und Canva, um reiche Benutzererfahrungen zu liefern.

Mit bahnbrechenden generativen Bildmodellen wie DALL-E2, Stable Diffusion und Midjourney hat sich die Produktivität von Designern enorm erhöht. Zum Beispiel können Grafikdesigns, die von Menschen in 5 Stunden erstellt und 150 US-Dollar gekostet haben, jetzt mühelos in weniger als einer Minute für 8 Cent mithilfe generativer Bildmodelle erstellt werden.

4. Wissensarbeiter: Musiker und Tontechniker

Generative KI macht es einfacher, Musikstücke zu komponieren und zu mischen. Zum Beispiel ist Google’s AudioLM ein generatives Audio-Modell, das realistische Klaviermusik und unvollständige akustische Töne erstellen kann. Google hat auch ein Musik-Generierungsmodell namens MusicLM entwickelt, das auf der Grundlage von Textbeschreibungen schöne Melodien erstellen kann.

Im Jahr 2020 stellte Open AI ein ähnliches Musik-Generierungstool namens Jukebox vor, das neue Musikproben basierend auf Genre, Künstler und Text als Eingabe generiert. Zuvor hatte Open AI bereits ein GPT-2-basiertes MuseNet-Modell veröffentlicht, das 4-minütige musikalische Kompositionen mit 10 Instrumenten generieren kann.

Obwohl generative Audio-Modelle noch in den Anfängen stecken, wird der Raum für die Steigerung der Produktivität von Musikern und Tontechnikern jedes Jahr mit besseren generativen KI-Musik-Tools wachsen.

5. Wissensarbeiter: YouTuber und Video-Content-Ersteller

Video-Inhalte boomen. Im Jahr 2022 gab es etwa 51 Millionen YouTube-Kanäle. Die Produktion von Video-Inhalten umfasst mehrere Stadien, darunter Aufnahme, Bearbeitung, Hinzufügen von Illustrationen und Sounds sowie Vor- und Nachproduktion.

Generative KI-Video-Plattformen erleichtern die Video-Inhalts-Generierung für Wissensarbeiter. Tools wie Synthesia.io und Pictory machen die Video-Generierung für Video-Marketer und Branding-Experten einfacher. Diese hochmodernen KI-Plattformen ermöglichen es Content-Erstellern, Videos aus Skripten zu erstellen. Sie können einen Erzähler und einen Video-Hintergrund hinzufügen, um professionell aussehende Videos basierend auf diesen Skripten zu erstellen.

Im September 2022 veröffentlichte Meta AI die Make-A-Video-Plattform, die hochwertige Video-Clips basierend auf Text-Prompts generieren kann. Sie wurde auf öffentlich verfügbaren Datensätzen trainiert, um Video-Muster zu lernen. Sie kann einzigartige Videos erstellen, die voller Farben, Charaktere und Landschaften sind.

Die Erstellung von mehr qualitativ hochwertigen Inhalten in kurzer Zeit wird die Produktivität von YouTubern und Video-Content-Erstellern in der Zukunft steigern.

Vor- und Nachteile von Generativer KI für Wissensarbeiter

Lassen Sie uns die verschiedenen Vorteile und Nachteile betrachten, die generative KI für Wissensarbeiter bietet.

Vorteile von Generativer KI für Wissensarbeiter

1. Synthetische Daten-Generierung: Das Training innovativer KI-Modelle erfordert große Mengen an Datensätzen und generative KI kann dieses Problem lösen. Laut Berichten wird generative KI voraussichtlich 10% aller produzierten Daten im Jahr 2025 ausmachen, im Vergleich zu 1% im Jahr 2023. Daher müssen Datenwissenschaftler und KI-Experten nicht mehr mit den Herausforderungen im Zusammenhang mit der Datenerfassung konfrontiert werden.
2. Geringe Kosten: Laut Gartner wird etwa die Hälfte der Low-Code/No-Code-Entwicklungsplattformen bis 2024 eine „Text-zu-Code“-Funktion bieten. Für Entwickler bedeutet dies mehr Funktionen mit minimalem Aufwand und Kosten.

Nachteile von Generativer KI für Wissensarbeiter

1. Erkennung von synthetischem Inhalt: Obwohl generative KI die Produktivität erhöht, wird das Problem, generative KI-Inhalte zu erkennen und von echten Inhalten zu unterscheiden, zu einem ernsthaften Anliegen in der Forschung und Wissenschaft. Bis 2024 wird die Europäische Union eine Gesetzgebung verabschieden, die die „Wasserzeichen“ von KI-generierten Artefakten vorschreibt.
2. Arbeitslosigkeit: Entwickler können arbeitslos werden, wenn generative KI „zu“ intelligent wird. Laut Gartner werden bis 2025 20% der Fachleute für prozedurale Code ihre Fähigkeiten anpassen müssen, da generative KI ihre Kernfähigkeiten übernehmen wird.

Die Kosten für den Bau von Generativer KI-Modellen

Generative KI ist bislang der innovativste Zweig der KI. Derzeit sind die Kosten für das Training eines generativen KI-Modells hoch, sinken jedoch allmählich. Zum Beispiel beträgt die geschätzte Kosten für das Training von GPT-3 im Jahr 2020 4,6 Millionen US-Dollar. Im Jahr 2022 sind sie auf 450.000 US-Dollar gesunken.

Kosten für das Training von GPT-3. Quelle: ARK’s Big Ideas 2023

Der ARK’s Big Ideas 2023-Bericht geht davon aus, dass bis 2030 KI-Modelle mit 57-mal mehr Parametern als GPT-3 (175 Milliarden Parameter) für nur 600.000 US-Dollar trainiert werden könnten. Dies wird in erster Linie durch die sinkenden Kosten für das Training von KI-Modellen möglich sein. Wrights Law besagt, dass die relativen Kosten für die Produktion von KI-RechenEinheiten (RCU) und Softwarekosten um 57% bzw. 47% pro Jahr sinken sollten, was zu einer 70%igen Reduzierung der Trainingskosten pro Jahr bis 2030 führen wird.

KI-Trainings-Hardware-Kosten. Quelle: ARK’s Big Ideas 2023.

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