KI-Software und die Billionen-Dollar-Produktivitätsfrage

Wenn KI dramatisch besser darin wird, Software zu schreiben, was sollten Unternehmensführer heute ändern? Meine Antwort: Messen Sie, wie sie einen vollständigen Geschäftsprozess verbessert, einschließlich der Arbeit, die nötig ist, um ihre Ergebnisse zu prüfen und zu pflegen.

Könnte KI 20 bis 30 Billionen US-Dollar zur jährlichen globalen Wirtschaftsleistung hinzufügen? Elon Musk hat diese grobe Schätzung vorgebracht, zusammen mit Prognosen, dass KI fast jede digitale Aufgabe bewältigen und Codierfähigkeit auf Stockfish-Niveau erreichen könnte. Diese Behauptungen haben Aufmerksamkeit erregt, weil sie eine große Verschiebung in der Ökonomie der Wissensarbeit suggerieren.

Dies sind ehrgeizige Prognosen, keine erwiesenen Ergebnisse. Unternehmensführer sollten die Möglichkeit großer Produktivitätsgewinne vom Beweis unterscheiden, dass KI jede digitale Aufgabe zuverlässig liefern kann. Investitionsentscheidungen brauchen Belege aus der Arbeit, die ein Unternehmen tatsächlich leistet.

Was uns der Stockfish-Vergleich sagt

Stockfish ist eine Open-Source-Schachengine und eine der stärksten der Welt. Der Vergleich veranschaulicht eine reale Möglichkeit: Maschinen können Menschen bei einer anspruchsvollen intellektuellen Aufgabe übertreffen. Die Analogie allein kann jedoch nicht feststellen, wann KI jeden Softwareentwickler übertreffen wird.

Schach hat feste Regeln, ein sichtbares Brett und ein klares Ziel. Unternehmenssoftware umfasst unvollständige Anforderungen, sich ändernde Richtlinien, Altsysteme und konkurrierende Stakeholder-Prioritäten. Ein Programm kann seine Tests bestehen und dabei das falsche Geschäftsproblem lösen.

Code zu erzeugen ist ein Teil des Engineerings. Zu entscheiden, was gebaut wird, den Zugriff zu kontrollieren, Sicherheit zu prüfen, sicher bereitzustellen und Benutzer zu unterstützen bleibt Teil des Ergebnisses. Selbst hochleistungsfähige KI braucht einen Prozess, der Fehler erkennen und Verantwortung zuweisen kann.

Die wirtschaftliche Behauptung verstehen

Eine Steigerung des Niveaus der jährlichen Wirtschaftsleistung um 20 bis 30 Prozent ist etwas anderes als ein Wachstum von 20 bis 30 Prozent jedes Jahr. Eine Behauptung dieses Ausmaßes braucht explizite Annahmen über Akzeptanz, Zuverlässigkeit, Investitionen und die Zeit, die zur Realisierung der Gewinne erforderlich ist. Die Kombination dieser Prozentsätze mit 20 bis 30 Billionen US-Dollar impliziert eine grobe Ausgangswirtschaft von 100 Billionen US-Dollar.

Zum Vergleich: Goldman Sachs veröffentlichte 2023 ein Szenario, in dem generative KI das globale BIP um etwa 7 Prozent, also fast 7 Billionen US-Dollar, steigern und das Produktivitätswachstum über zehn Jahre um 1,5 Prozentpunkte erhöhen könnte. Das war eine bedingte Prognose, kein gemessenes Ergebnis oder eine Obergrenze künftiger Gewinne. Es validiert Musks größere Schätzung nicht unabhängig.

Auf Unternehmensebene ist eine nützliche Rechnung einfacher: Nettowert gleich Wert der zusätzlichen nützlichen Produktion und realisierten Einsparungen, abzüglich KI-Kosten, Integration, Prüfung, Nacharbeit und Verluste aus Fehlern. Eingesparte Zeit wird erst dann zu finanziellem Wert, wenn das Unternehmen sie produktiv nutzen kann.

Die Vorteile und die Kosten

Geschwindigkeit versus Verifizierung. KI könnte Entwurf, Codierung und Analyse verkürzen. Führungskräfte sollten die Zeit messen, die zur Prüfung des Ergebnisses nötig ist, neben der Zeit, die bei seiner Erstellung eingespart wurde.

Niedrigere Produktionskosten versus neue Betriebskosten. Die Erstellung einer ersten Version kann billiger werden. Modellnutzung, Integration, Überwachung und Korrektur verbrauchen weiterhin Geld und Personalzeit.

Breiterer Zugang versus Abhängigkeit. Kleinere Teams könnten Arbeit übernehmen, die zuvor jenseits ihrer Ressourcen lag. Die Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter könnte Preise, Verfügbarkeit und Modelländerungen schwerer handhabbar machen.

Größere Kapazität versus Störung der Belegschaft. Mitarbeiter könnten mehr Zeit für Kundenbedürfnisse und schwierige Entscheidungen aufwenden. Unternehmen müssen auch für sich ändernde Rollen, Umschulung und die Entwicklung von Nachwuchskräften planen, deren routinemäßige Lernaufgaben automatisiert werden könnten.

Ein praktisches Unternehmensbeispiel

Betrachten Sie ein hypothetisches Lagerunternehmen, das einen Sendungsverfolgungsdienst baut. KI könnte die Oberfläche entwerfen, Datenbankabfragen vorschlagen und Testfälle generieren. Das Team müsste weiterhin bestätigen, welche Kunden welche Bestellung sehen können, wie Bestandsabweichungen behandelt werden und ob der Dienst mit bestehenden Systemen funktioniert.

Der aussagekräftige Vergleich sind die Kosten pro akzeptierter Veröffentlichung und die Leistung im Einsatz. Messen Sie Lieferzeit, Fehler, Supportanfragen und Kundenergebnisse. Ein schnellerer erster Entwurf, der mehr Produktionsvorfälle verursacht, kann den Gesamtwert mindern.

Dasselbe Prinzip gilt für den Kundenservice. Die Automatisierung einfacher Anfragen könnte Antwortzeiten verbessern. Unklare Fälle brauchen einen zuverlässigen Weg zu einer Person, wobei der relevante Kontext erhalten bleibt.

Was CEOs und CTOs tun sollten

CEOs sollten einen Prozess mit identifizierbaren Kosten und einem klaren Kundenergebnis wählen. Legen Sie eine Baseline fest, führen Sie einen begrenzten Piloten durch und einigen Sie sich im Voraus, welche Verbesserung eine Ausweitung rechtfertigen würde. Beziehen Sie Implementierungskosten und Änderungen der Mitarbeiterverantwortung ein.

CTOs sollten das vorgeschlagene Modell an repräsentativer Arbeit aus ihren eigenen Systemen bewerten. Prüfen Sie Korrektheit, Sicherheit, Datenschutz, Wiederherstellung nach Ausfällen und Kompatibilität mit bestehenden Diensten. Trennen Sie die Erlaubnis, eine Änderung vorzuschlagen, von der Erlaubnis, sie auszuführen.

Definieren Sie bei folgenschweren Aktionen den Genehmigungsverantwortlichen und führen Sie einen Prüfpfad. Behalten Sie die Fähigkeit, Änderungen rückgängig zu machen, den Zugriff einzuschränken und die Automatisierung auszusetzen, wenn sich die Leistung verschlechtert.

Überprüfen Sie die Lieferantenabhängigkeit und schulen Sie Mitarbeiter, Ergebnisse zu hinterfragen. Erweitern Sie die Bereitstellung, wenn gemessene Vorteile nach Prüfungs- und Supportkosten positiv bleiben. Eine globale Wirtschaftsprognose sollte die Szenarioplanung informieren, während lokale Belege die Investition lenken sollten.

Die Führungsentscheidung

KI kann die Ökonomie digitaler Arbeit erheblich verändern. Umfang und Zeitpunkt bleiben ungewiss. Mein Rat: Bauen Sie jetzt die Fähigkeit auf, sie verantwortungsvoll zu bewerten und zu übernehmen, und erhöhen Sie dann die Investition, wenn die Belege stärker werden.

Welchen Prozess in Ihrem Unternehmen würden Sie zuerst testen, und welche Belege würden Sie überzeugen, dass KI dauerhaften Geschäftswert geschaffen hat?

Denken Sie mathematisch. Konstruieren Sie intelligent. Führen Sie strategisch. Bauen Sie verantwortungsvoll. Skalieren Sie global. Schaffen Sie echten Geschäftswert durch künstliche Intelligenz.

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Ursprünglich veröffentlicht auf LinkedIn von Keshavan Thiagaraja. Lesen Sie das Original auf LinkedIn. [1]