KI ist gekommen, um zu bleiben

In der Blogosphäre gibt es ja einige, die ständig über die KI jammern, schimpfen und poltern. Aber ich sage euch: Das alles hilft nichts. Die KI ist gekommen, um zu bleiben.

Man mag sie für gut, man mag sie für schlecht halten. Tatsache ist, dass alle großen (und halb so großen und mittlerweile auch kleinen) Unternehmen, KI pushen.

Das löst auf der einen Seite massive Bedenken und vermutlich auch Probleme hinsichtlich Ressourcenbedarf, Umwelt und Co. aus. Auf der anderen Seite kann man sich – möchte man am Markt mithalten können – der Geschichte nicht entziehen.

Ich persönlich bin der KI gegenüber sehr skeptisch eingestellt. Nicht, weil ich davor Angst habe. Vielmehr aus Umweltbedenken – und Auswirkungen, wie man sich hinsichtlich Speicher kennt.

Auf der anderen Seite bin ich auch Manager und muss Entscheidungen für ein Unternehmen und damit verbundenen Mitarbeiter:innen (inkl. Familien) und Kunden treffen.

Alleine durch diesen Background kann ich nicht auf KI verzichten. Im Gegenteil. Ich muss KI verstehen, Vor- und Nachteile kennen und auch wissen, wo sie gut einsetzbar ist und wo eben nicht.

Im Wettbewerb geht es um Effizienz und die große Frage ist, ob KI hier tatsächlich helfen kann. Um das heraus zu finden, muss man Hand anlegen, testen, probieren und Erfahrung sammeln.

Genau das habe ich getan.

Bei erschreckend vielen Themen kann KI die Effizienz um 50% und mehr steigern. Aufgaben, die bislang drei Tage dauerten (mit unsicherem Ausgang), sind nach vier Stunden mit einer Lösung erledigt. Zudem werden Dokumentationen, Tests und vieles mehr miterledigt. Aufgaben können erledigt (oder zumindest vorbereitet) werden, während man in Meetings sitzt, oder über Nacht. Möchte man weiter am Markt existent bleiben, muss man diese Vorteile nutzen.

Allerdings bedingt das auch Mitarbeiter:innen, die sich damit beschäftigen und die vor allem die Expertise haben, Ergebnisse zu bewerten und ggf. auch zu verwerfen.

Ich habe Juniors in meinem Team, die sich große Sorgen machen. Gerade sie muss man an der Hand nehmen, ihnen Vertrauen schenken und sie weiter ausbilden. Denn sie sind diejenigen, die wir morgen brauchen, um Ergebnisse der KI validieren zu können.

Alle, die sich heute gegen die KI auflehnen, es verweigen, sich damit zu beschäftigen, werden es morgen wesentlich schwerer am Arbeitsmarkt haben. Für junge Menschen ist es schwierig, denn sie müssen erst Erfahrung sammeln und das möglichst ohne KI. Aber all diejenigen, die ohne KI aufgewachsen sind, Ergebnisse bewerten können sollten, die kommen nicht um sie herum. Es geht schlicht um Konkurrenzfähigkeit.

Natürlich kann man zu Hause im Dunkeln sitzen und Hasstiraden in sein Blog tippen, aber das wird die Welt nicht ändern. Wir können entscheiden, was wir in unserem privaten Umfeld machen, wir können teilweise den beruflichen Alltag mitbestimmen, aber große Entwicklungen, wir das alles nicht stoppen.

Schlussendlich ist man besser dabei, als vollständig raus.

Update: Ich wurde nach konkreten Beispielen gefragt und möchte diese hier erweitern, damit sie nicht in den Kommentaren untergehen.

Use Cases aus der Praxis

Mein Kontext ist Softwareentwicklung. Die nachfolgenden Use Cases sind ein Auszug.

Use Case 1: Fehleranalysen, elendslange Log-Files, einige vage Fehlerbeschreibungen, keine Reproduzierbarkeit, aber Codezugang – liefert mindestens gute Anhaltspunkte in 50% der Fälle eine Lösung

Use Case 2: Performanceanalyse. Konkret langsame Web-Komponenten, Performance-Aufzeichnung im Browser, Analyse des entsprechenden Files mit Lösung, Implementierung + Dokumentation zum Review. Lösung nach 3 Stunden statt mehrere Tage + ungewissem Ausgang

Use Case 3: Bestehende Webanwendung (Backend + UI), Erstellung Konzept + Implementierungsplan + Tests + Dokumentation für eine Erweiterung, Implementierung nach Freigabe, Review. Aufwand 30 Minuten statt 8 Stunden

Use Case 4: Erstellung einer technischen Dokumentation aus einem alten, schlecht dokumentierten Stück Software in Anlehnung an „Read my Docs“ – Nacharbeit natürlich notwendig, aber nach 4 Stunden war das erledigt. Manueller Aufwand mit Code-Sichtung etc. mehrere Tage.

Wichtig: Die Verantwortung verbleibt bei den Entwicklern, Reviews durch menschliche Kollegen ist Pflicht.