Das Produktivitätsparadoxon der KI

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

Steigert KI tatsächlich die Produktivität? Foto: LinkedIn .

Angesichts wachsender Befürchtungen über Arbeitsplatzverluste durch KI argumentieren Optimisten, dass es sich lediglich um ein Produktivitätswerkzeug handle, von dem sowohl Arbeitnehmer als auch die Wirtschaft profitieren würden. Microsoft-CEO Satya Nadella erklärt, dass Nutzer einfach ihre Ziele formulieren müssten, während automatisierte KI-Systeme die Planung, Ausführung und das Lernen in allen Systemen übernehmen.

Künstliche Intelligenz birgt jedoch die Gefahr einer „Produktivitätsfalle“, die immer mehr Menschen dazu verleitet, sie zu nutzen und sich sogar von ihr abhängig zu machen. Dies wird zu einem Rückgang der Fähigkeit zur Selbstreflexion und Problemlösung führen und, noch gravierender, Kreativität und bahnbrechende Erkenntnisse im Leben beeinträchtigen.

Fokus auf Quantität statt Qualität

Laut der Financial Times wäre das ideale KI-Tool eines, dessen Effizienz allein ausreicht, um das Produktivitätsproblem zu lösen. Die Zeitung weist darauf hin, dass es im letzten halben Jahrhundert zwar mehr Computer gegeben hat, die angeblich schneller sind als je zuvor, die Wachstumsrate der Arbeitsproduktivität in den Industrieländern jedoch gesunken ist – von etwa 2 % pro Jahr in den 1990er-Jahren auf etwa 0,8 % heute.

Als Computer durch das Internet ergänzt wurden und Talente weltweit vernetzt waren, hätten bahnbrechende Entdeckungen eigentlich explosionsartig zunehmen müssen. Stattdessen ist die Forschungsproduktivität gesunken. Wissenschaftler erzielen heute pro investiertem Dollar weniger bahnbrechende Ergebnisse als ihre Vorgänger in den 1960er-Jahren.

Der Wirtschaftswissenschaftler Gary Becker hat darauf hingewiesen, dass Eltern vor der Wahl zwischen „Qualität und Quantität“ stehen. Je mehr Kinder sie haben, desto weniger können sie beispielsweise in jedes einzelne Kind investieren. Ähnliches gilt möglicherweise auch für Innovationen.

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

Groß angelegte Studien zur Patentproduktion bestätigen, dass die Anzahl der durchgeführten Projekte umgekehrt proportional zur Wahrscheinlichkeit eines Durchbruchs ist. In den letzten Jahrzehnten haben sich wissenschaftliche Veröffentlichungen und Patente eher zu einem stetigen Nach und nach entwickelt als zu einem bahnbrechenden Phänomen.

Die großen Denker der Geschichte verstanden dies sehr wohl. Isaac Newton sagte einmal, er habe sich stets „mit einem Problem auseinandergesetzt, bis die ersten Lichtstrahlen nach und nach erschienen und schließlich in voller Pracht erstrahlten“. „Innovation bedeutet, zu tausend Dingen Nein zu sagen“, stimmte Steve Jobs zu.

„Die Falle der mittleren Fähigkeit der KI“

Herr Ho Quoc Tuan, Direktor des Masterstudiengangs Finanzen & Rechnungswesen an der Universität Bristol, sprach vom Konzept der „durchschnittlichen Fähigkeitsfalle der KI“. Routinearbeiten, die die Fähigkeiten von Menschen mit durchschnittlichen Fähigkeiten erfordern, umfassen oft viele sich wiederholende Aufgaben, die klaren und messbaren Prozessen folgen. Er ist jedoch überzeugt, dass genau darin die herausragende Stärke der KI liegt.

Große Sprachmodelle (LLMs) neigen dazu, sich an das zu halten, was laut Statistik als allgemeiner Konsens gilt. Gibt man einem Chatbot einen Text aus dem 19. Jahrhundert, wird er „beweisen“, dass Menschen erst fliegen konnten, nachdem die Gebrüder Wright es geschafft hatten.

Eine im März 2025 in der Fachzeitschrift Nature veröffentlichte Studie kam zu dem Schluss, dass LLMs zwar dazu beitragen können, repetitive wissenschaftliche Arbeit zu reduzieren, die wirklichen Denksprünge aber weiterhin dem Menschen zuzuschreiben sind. Herr Tuan ist zudem der Ansicht, dass das Festhalten am Bekannten, die Angst vor Risiken und das Fehlen kritischen Denkens fatale Schwächen im Zeitalter der KI darstellen.

Demis Hassabis, Leiter des Teams bei Google DeepMind, das AlphaFold – ein Modell zur Vorhersage von Proteinformen – entwickelt hat, gilt als eine der bedeutendsten wissenschaftlichen Leistungen im Bereich der KI. Doch selbst er räumt ein, dass für die Entwicklung einer wirklich allgemeinen künstlichen Intelligenz noch „viele weitere Innovationen“ nötig sein werden.

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

Kurzfristig wird es bei KI eher um Effizienz als um Kreativität gehen. Eine auf Arxiv veröffentlichte Umfrage unter mehr als 7.000 Wissensarbeitern ergab, dass diejenigen, die generative KI intensiv nutzten, ihre E-Mail-Zeit um durchschnittlich 3,6 Stunden pro Woche (31 %) reduzierten, während die Zusammenarbeit bei Aufgaben weitgehend unverändert blieb.

Wenn jedoch alle ihre E-Mail-Beantwortung an ChatGPT auslagern, könnte die Anzahl der E-Mails in den Posteingängen steigen und die anfängliche Produktivität sinken. Laut Financial Times zeigt die Erfahrung der US-Produktivitätserholung in den 1990er-Jahren, dass die Vorteile neuer Tools schnell verfliegen, wenn sie nicht von echten kreativen Durchbrüchen begleitet werden.

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