Das Produktivitätsparadoxon der KI

Die Arbeitsproduktivität ist im letzten Jahrzehnt deutlich zurückgegangen, obwohl künstliche Intelligenz dazu beigetragen hat, sich wiederholende Aufgaben im Arbeitsalltag zu ersetzen.

Steigert KI tatsächlich die Arbeitsproduktivität? Foto: LinkedIn .

Angesichts wachsender Besorgnis über Arbeitsplatzverluste durch KI argumentieren Optimisten, dass es sich lediglich um ein Werkzeug zur Produktivitätssteigerung handelt, von dem sowohl Arbeitnehmer als auch die Wirtschaft profitieren. Microsoft-CEO Satya Nadella meint, dass Nutzer lediglich ihre Ziele formulieren müssen, während automatisierte KI-Systeme selbstständig planen, ausführen und lernen – und zwar systemübergreifend.

Künstliche Intelligenz birgt jedoch die Gefahr einer „Produktivitätsfalle“, die immer mehr Menschen dazu verleitet, sie zu nutzen und sogar von ihr abhängig zu werden. Dies führt zu einem Rückgang der Selbstreflexion und der Problemlösungsfähigkeit und beeinträchtigt – noch gravierender – Kreativität und bahnbrechende Erkenntnisse im Leben.

Quantität vor Qualität.

Laut der Financial Times wären KI-Tools ideal, wenn allein die Leistung ausreicht, um das Produktivitätsproblem zu lösen. Die Zeitung weist darauf hin, dass in den letzten fünfzig Jahren viele Computer entwickelt wurden, die angeblich schneller sind als je zuvor, das Wachstum der Arbeitsproduktivität in den Industrieländern sich jedoch verlangsamt hat – von etwa 2 % pro Jahr in den 1990er-Jahren auf nur noch etwa 0,8 % heute.

Mit dem Aufkommen von Computern, Internet und der globalen Vernetzung von Talenten hätten bahnbrechende Entdeckungen eigentlich explosionsartig zunehmen müssen. Doch die Forschungsproduktivität ist gesunken. Wissenschaftler generieren heute pro investiertem Dollar weniger wegweisende Ideen als ihre Vorgänger in den 1960er-Jahren.

Der Wirtschaftswissenschaftler Gary Becker wies einst darauf hin, dass Eltern vor der Wahl zwischen „Qualität und Quantität“ stehen. Je mehr Kinder sie beispielsweise haben, desto unwahrscheinlicher ist es, dass sie in jedes einzelne Kind individuell investieren. Ähnliches könnte auch für Innovationen gelten.

Zu viele Projekte gleichzeitig können die Kreativität negativ beeinflussen. Foto: Adobe Stock.

Groß angelegte Studien zur Patentproduktion bestätigen, dass die Anzahl der durchgeführten Projekte umgekehrt proportional zur Wahrscheinlichkeit bahnbrechender Entdeckungen ist. In den letzten Jahrzehnten haben sich wissenschaftliche Publikationen und Patente zunehmend zu inkrementellen Ergänzungen anstatt zu bedeutenden Durchbrüchen entwickelt.

Große Denker im Laufe der Geschichte haben das bereits verstanden. Isaac Newton sagte einmal, er beschäftige sich stets mit einem Problem, bis die ersten Lichtfunken nach und nach aufleuchten und schließlich in einem klaren und vollständigen Licht erstrahlen. „Kreativität bedeutet, zu tausend Dingen Nein zu sagen“, stimmte Steve Jobs zu.

„Die Falle der mittleren Leistungsfähigkeit der KI“

Ho Quoc Tuan, Leiter des Masterstudiengangs Finanzen und Rechnungswesen an der Universität Bristol, sprach vom Konzept der „durchschnittlichen Fähigkeitsfalle der KI“. Tätigkeiten, die häufig die Fähigkeiten eines Durchschnittsmenschen erfordern, umfassen oft viele sich wiederholende Aufgaben und folgen klaren, messbaren Prozessen. Er argumentiert jedoch, dass genau darin die herausragende Stärke der KI liegt.

Groß angelegte Sprachmodelle (LLMs) neigen dazu, sich an das zu halten, was statistisch als allgemeiner Konsens gilt. Würde ein Chatbot einen Text aus dem 19. Jahrhundert vorlesen, würde er „beweisen“, dass Menschen nicht fliegen konnten, bis die Gebrüder Wright es taten.

Eine im März 2025 in Nature veröffentlichte Studie zeigte, dass LLM zwar dazu beitragen kann, repetitive wissenschaftliche Aufgaben zu reduzieren, die eigentlichen Denksprünge aber weiterhin dem Menschen obliegen. Herr Tuan argumentierte zudem, dass das Festhalten an Bekanntem, die Scheu vor Risiken und mangelndes kritisches Denken fatale Schwächen im Zeitalter der KI darstellen.

Demis Hassabis, Leiter des Teams bei Google DeepMind, das AlphaFold entwickelte – ein Modell zur Vorhersage von Proteinstrukturen –, gilt als eine der herausragendsten wissenschaftlichen Leistungen im Bereich der KI. Doch selbst er räumt ein, dass die Entwicklung einer wirklich allgemeinen künstlichen Intelligenz noch „viel mehr Innovation“ erfordern wird.

AlphaFold, das mit dem Nobelpreis ausgezeichnete wissenschaftliche Werk, benötigt ebenfalls „mehr Innovation“. Foto: Google Deepmind.

In naher Zukunft wird KI vor allem die Effizienz steigern, weniger Innovationen fördern. Eine auf Arxiv veröffentlichte Studie unter über 7.000 Wissensarbeitern zeigte, dass diejenigen, die KI intensiv nutzen, ihre E-Mail-Bearbeitungszeit um durchschnittlich 3,6 Stunden pro Woche (entspricht 31 %) reduzieren konnten, während die Bearbeitungszeiten für kollaborative Aufgaben nahezu unverändert blieben.

Wenn jedoch alle ihre E-Mail-Antworten an ChatGPT delegieren, könnte die Anzahl der E-Mails in den Posteingängen steigen und die anfängliche Effizienz zunichtemachen. Laut Financial Times zeigen die Erfahrungen aus der Erholung der US-Produktivität in den 1990er-Jahren, dass die Vorteile eines neuen Tools schnell verblassen, wenn sie nicht von echten innovativen Durchbrüchen begleitet werden.

Quelle: https://znews.vn/nghich-ly-nang-suat-cua-ai-post1561451.html