Zukunftskompetenzen im Umgang mit KI-Sprachmodellen

Screenshot eines Chat-Fensters mit dem KI-gestützten Sprachmodell ChatGPT.

Moderne Sprachmodelle können in verschiedenen Anwendungsbereichen genutzt werden, von automatisierten Kundensupport-Systemen über Texterstellung für Marketing bis hin zu Übersetzungen und Datenanalysen. Trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten sind sie nicht perfekt – sie können Fehler machen, voreingenommene Informationen reproduzieren oder missverständliche Antworten liefern. Daher ist ein kritischer Umgang mit den generierten Inhalten essenziell.

ChatGPT

Ein leistungsfähiger KI-Textgenerator des US-Amerikanischen Unternehmens OpenAI und ist vielseitig einsetzbar – von Konversationen und Texterstellung bis hin zu Code-Generierung und der Unterstützung bei Problemlösungen sowie kreativen Schreibaufgaben.

DeepSeek

Eine spezialisierte KI des chinesischen Start-Ups High-Flyer, die sich auf die semantische Suche und die Entdeckung von Wissen konzentriert. Sie nutzt fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens, um tiefere und genauere Suchergebnisse zu liefern und wird häufig in komplexen Wissensmanagement- und Forschungsumgebungen eingesetzt.

Gemini

Eine von Google entwickelte KI-Plattform, die fortschrittliche Modelle für Textverständnis, Konversation und Problemlösungen bietet. Sie zeichnet sich durch ihre Fähigkeit aus, kontextabhängige und präzise Antworten zu liefern, und stellt einen wichtigen Schritt in der Weiterentwicklung der KI dar.

Claude 

Entwickelt vom US-Amerikanischen Unternehmen Anthropic, bekannt für seine ethische Ausrichtung und seine starke Leistung bei Konversationen und Inhaltserstellung, mit besonderem Fokus auf sichere und verantwortungsvolle KI-Interaktionen.

DeepL 

Ein KI-gestütztes Übersetzungswerkzeug des deutschen Unternehmens DeepL GmbH. Es nutzt neuronale Netzwerke für besonders präzise, natürlich klingende Übersetzungen und wird für seine hohe Qualität geschätzt.

Sprachmodelle können für KMUs ein echter Game-Changer sein. Sie bieten eine Vielzahl an praktischen Anwendungen, um die Effizienz zu steigern und Prozesse zu optimieren:

Kundenservice und Support 

Automatisierte Chatbots, die auf häufig gestellte Fragen reagieren, können den Kundenservice entlasten und rund um die Uhr verfügbar sein, ohne dass viel zusätzliches Personal notwendig ist.

Content-Erstellung

KMUs, die regelmässig Inhalte wie Social-Media-Beiträge oder Newsletter erstellen, können Sprachmodelle nutzen, um Texte schnell zu generieren oder zu optimieren. Sie können zum Beispiel dabei helfen, Entwürfe zu verfassen oder bestehende Inhalte zu überarbeiten.

Personalisierte Kommunikation 

Durch Sprachmodelle können Marketingkampagnen gezielter und personalisierter gestaltet werden. Sie helfen, massgeschneiderte E-Mails oder Angebote zu erstellen, die auf den individuellen Bedürfnissen und Vorlieben der Kunden basieren.

Übersetzungsdienste

KMUs, die international tätig sind oder in mehreren Sprachen kommunizieren, können von der Fähigkeit von Sprachmodellen profitieren, Texte schnell und zuverlässig zu übersetzen.

Automatisierung von administrativen Aufgaben 

Sprachmodelle können bei der Erstellung von Berichten, der Analyse von Daten oder der Bearbeitung von Dokumenten unterstützen, sodass sich die Mitarbeiter auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren können.

Ein Werkzeug ist per Definition ein Hilfsmittel, das menschliche Fähigkeiten erweitert – sei es der Faustkeil der Steinzeit, mit dem harte Materialien bearbeitet wurden, oder der Taschenrechner, der komplexe Berechnungen in Sekunden erledigt. Doch weder der Stein noch der Rechner ersetzen den Menschen, sondern verstärken seine Möglichkeiten. Ebenso verhält es sich mit Sprachmodellen: Sie automatisieren Texteingaben, bieten kreative Impulse und beschleunigen Recherchen, doch das kritische Denken, die ethische Verantwortung und die finale Entscheidung bleiben beim Menschen. KI ist daher kein Ersatz, sondern ein leistungsfähiges Werkzeug, das die Effizienz und Kreativität des Menschen unterstützt.

Wir tendieren dazu, KI-Modelle wie ChatGPT zu anthropomorphisieren – also ihnen menschliche Eigenschaften zuzuschreiben. Wenn ein KI-Modell auf unsere Fragen antwortet, in ganzen Sätzen formuliert oder sogar Humor zeigt, neigen wir unbewusst dazu, es als denkendes Wesen zu betrachten. Eine der Herausforderungen im Umgang mit KI: Sie „denkt“ nicht, sie „versteht“ nicht – sie berechnet Wahrscheinlichkeiten für das nächste passende Wort auf Basis riesiger Datenmengen. 

Diese Illusion der Menschlichkeit kann dazu führen, dass wir KI über- oder unterschätzen. Manche vertrauen ihr blind und nehmen ihre Antworten für bare Münze, während andere sie als Bedrohung wahrnehmen, die menschliche Intelligenz ersetzen könnte. In Wirklichkeit ist KI weder eine allwissende Instanz noch ein autonomes Bewusstsein, sondern ein hochentwickeltes Werkzeug, das nur so gut ist wie die Daten, mit denen es trainiert wurde – und die Menschen, die es verantwortungsvoll nutzen.

Die Nutzung von KI-Sprachmodellen bringt sowohl Chancen als auch erhebliche Herausforderungen mit sich. Eine zentrale Problematik sind sogenannte Halluzinationen – also das Generieren falscher oder erfundener Informationen. Diese Halluzinationen entstehen, weil KI-Systeme Muster in Daten extrapolieren, ohne den Wahrheitsgehalt der generierten Aussagen zu überprüfen. Dies kann dazu führen, dass Sprachmodelle erfundene Quellen, falsche Statistiken oder fehlerhafte Zusammenhänge präsentieren, die für Laien schwer als unzuverlässig erkennbar sind. Um dem entgegenzuwirken, sind Transparenz, sorgfältige Quellenprüfung und eine kritische Reflexion der von KI bereitgestellten Informationen unerlässlich.

Ein weiteres kritisches Thema sind sogenannte "Biases" oder Verzerrungen. Die Verwendung vorhandener Daten und Texte als Trainingsgrundlage für KI-Modelle birgt die Gefahr, dass bestehende Vorurteile, diskriminierende Informationen und gesellschaftliche Verzerrungen in den Trainingsdaten nicht nur reproduziert, sondern möglicherweise sogar verstärkt werden. Diese Biases stellen ernsthafte Risiken für die Zuverlässigkeit und Objektivität von KI-generierten Inhalten dar. Hinzu kommt, dass OpenAI kürzlich angekündigt hat, ChatGPT „weniger zensierend“ zu trainieren, um eine grössere Bandbreite an Perspektiven zuzulassen. Allerdings könnte ein Fokus auf "intellektuelle Freiheit" zu einer Plattform für schädliche Inhalte führen, zu einem Nährboden für Hass und Desinformation, in dem die Grenzen zwischen Meinungsfreiheit und Propaganda verschwimmen.

Kritische Stimmen wie die des Philosophen und Linguisten Noam Chomsky werfen KI-Sprachmodellen wie ChatGPT im Wesentlichen „High-Tech-Plagiarismus“ vor. Er argumentiert, dass diese Systeme keine echten kreativen oder originellen Inhalte erzeugen, sondern lediglich bestehende Daten und Texte neu kombinieren und nachahmen. In der Tat erklärte OpenAI, dass die Entwicklung moderner KI-Sprachmodelle wie ChatGPT ohne urheberrechtlich geschütztes Material praktisch unmöglich wäre. Diese Debatte wirft grundlegende Fragen zu Fair Use, Urheberrechten und der ethischen Verantwortung bei der Nutzung solcher Technologien auf. 

Menschliche Expertise und Kritisches Denken bleiben im Umgang mit KI-Werkzeugen von Bedeutung. Der Schweizer Zukunftsforscher Jean-Luc Cachelin hat Ende 2024 eine Delphi-Studie durchgeführt, in der er die Vorhersagen von sechs generativen KI-Modellen wie ChatGPT und Claude untersuchte. Die Studie konzentrierte sich auf Zukunftsprognosen für die nächsten 25 Jahre im DACH-Raum. Die Ergebnisse zeigten, dass KI-Modelle dazu neigen, aktuelle Trends zu reproduzieren, aber nicht in der Lage sind, grundlegend neue Technologien vorherzusagen. Daher ist es wichtig, die Grenzen der KI zu verstehen. Cachelin betont, dass es zukünftig darum gehen wird, «die Fähigkeiten von Menschen und Maschinen optimal zu kombinieren».

Folgende Kompetenzen sind für diese Zusammenarbeit besonders wertvoll:

1. Kritisches Denken

Neueste Studien legen nahe, dass «Kognitives Offloading», also das Auslagern von Denkprozessen an KI-Systeme, unsere Art zu denken verändert. Umso wichtiger wird es, Inhalte kritisch zu bewerten und deren Qualität sowie Zuverlässigkeit zu hinterfragen. 

Nutzende von KI-Sprachmodellen müssen in der Lage sein:

• Fakten von Meinungen zu unterscheiden
• Quellen zu überprüfen und zu bewerten
• Voreingenommenheit und potenzielle Fehler in KI-generierten Texten zu erkennen

2. Ethisches Bewusstsein und verantwortungsvoller Einsatz

Angesichts der bestehenden Herausforderungen, insbesondere Verzerrungen und Urheberrechtsfragen in KI-Sprachmodellen, ist ein bewusster und verantwortungsvoller Einsatz dieser Technologien unerlässlich. Was mit den Daten passiert, die Nutzerinnen und Nutzer tagtäglich in Interaktionen mit KI-Sprachmodellen preisgeben, ist bis heute wenig transparent. Personenbezogene oder andere sensible Daten sollten grundsätzlich nicht an KI-Systeme wie ChatGPT weitergegeben werden.

Nutzerinnen und Nutzer von KI-Sprachmodellen sollten:

• Die ethischen Konsequenzen des KI-Einsatzes reflektieren
• Datenschutz und Privatsphäre respektieren
• Verantwortungsbewusst mit KI-generierten Inhalten umgehen

3. Technisches Verständnis und Prompt Engineering

Um KI-Systeme optimal zu steuern, ist ein grundlegendes Verständnis der Funktionsweise dieser Modelle, deren Stärken und Schwächen unerlässlich. Dazu gehört auch «Prompt Engineering». Dabei geht es darum, KI-Systemen präzise und zielgerichtete Anweisungen zu geben, die auf den jeweiligen Kontext abgestimmt sind. Eine klare und effektive Kommunikation mit der KI ist entscheidend, um relevante und qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen. Es ist wichtig, kontinuierlich zu analysieren, wie die Ergebnisse der KI verbessert oder angepasst werden können. Das umfasst nicht nur die Feinabstimmung von Prompts, sondern auch die Auswahl geeigneter Modelle und die Berücksichtigung von Feedback, um die Qualität und Relevanz der generierten Inhalte zu steigern.

Nutzerinnen und Nutzer von KI-Sprachmodellen sollten:

• Die Stärken und Schwächen von KI-Systemen kennen
• Kompetenzen im Prompt Engineering zur gezielten Steuerung von KI-Outputs haben
• Ein Bewusstsein für Optimierungsmöglichkeiten von KI-generierten Inhalten entwickeln

4. Kollaborationsfähigkeit

Die Zusammenarbeit mit KI-Systemen erfordert ein neues Verständnis von Teamarbeit. Zentral ist die Fähigkeit, KI nicht nur als Werkzeug, sondern als aktiven Partner im Arbeitsprozess zu sehen. Daraus kann eine Art Hybride Intelligenz entstehen, bei der Menschen und KI-Systeme synergetisch, proaktiv und zielgerichtet zusammenarbeiten, um gemeinsame Ziele zu erreichen. In solchen ko-kreativen Prozessen sind folgende Fähigkeiten entscheidend:

• Ein klares Verständnis dafür, wann KI-Unterstützung sinnvoll ist und wo menschliche Urteilsfähigkeit unverzichtbar bleibt.
• Die nahtlose Integration von KI in bestehende Arbeitsprozesse.

Für eine erfolgreiche Implementierung von KI im Unternehmen ist es entscheidend, dass KI-Technologien nicht isoliert, sondern abteilungsübergreifend eingesetzt werden. Dies erfordert ein Verständnis der verschiedenen Bedürfnisse und Prozesse in den verschiedenen Abteilungen, um KI so zu integrieren, dass sie den grösstmöglichen Nutzen bringt. Fachkräfte müssen in der Lage sein, eine kohärente Strategie zu entwickeln, die den Einsatz von KI in unterschiedlichen Bereichen des Unternehmens fördert – sei es im Vertrieb, Marketing, der Produktion oder der Verwaltung – und dabei eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen ermöglicht. Entscheidend ist, zu verstehen, in welchen Bereichen KI eine wertvolle Unterstützung bietet und wo menschliches Urteilsvermögen unverzichtbar bleibt, insbesondere bei komplexen, kreativen oder ethisch sensiblen Entscheidungsprozessen.

5. Kontinuierliches Lernen und Anpassungsfähigkeit

Die Bereitschaft, neue Tools und Technologien zu erkunden, ist der Schlüssel, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Dies umfasst das Verständnis für die Funktionsweise von KI sowie deren potenziellen Nutzen in verschiedenen Arbeitsbereichen. Regelmässige Weiterbildung, sei es durch Online-Kurse, Seminare oder praktische Anwendung, hilft dabei, die eigenen Fähigkeiten zu stärken und mit den neuesten Entwicklungen Schritt zu halten. Ein lebenslanges Lernen, sprich ein Growth-Mindset, bleibt essenziell. 

Zukunftsorientierte Fachkräfte sollten:

• Offen für neue Technologien und KI-Anwendungen bleiben
• Ihre Kompetenzen im Umgang mit KI kontinuierlich weiterentwickeln
• Sich flexibel an dynamische Arbeitsumfelder anpassen

Ein Verständnis dieser Zukunftskompetenzen ist der Schlüssel, um KI nicht nur als Werkzeug zu nutzen, sondern als Partner in der digitalen Transformation zu integrieren. Dabei geht es weit über reines Fachwissen hinaus – es erfordert die Entwicklung einer "digitalen Bauchgefühls" – die Fähigkeit, KI-generierte Ergebnisse schnell und präzise einzuordnen, ihre Relevanz und Zuverlässigkeit zu beurteilen und potenzielle Verzerrungen oder Fehler zu erkennen und verantwortungsbewusst zu nutzen. 

Wenn Sie Unterstützung bei der Integration von KI in Ihr Unternehmen und der Entwicklung der notwendigen Zukunftskompetenzen benötigen, stehen wir Ihnen mit unserer Expertise gerne zur Seite.