Ein Experiment durchgeführt von BCG (Boston Consulting Group) hat mit Unterstützung der Harvard Business School, der MIT Sloan School of Management, der Wharton School, der University of Pennsylvania und der University of Warwick gezeigt, dass generative KI in den kommenden Jahren ein starker Wettbewerbsvorteil für Unternehmen sein wird, die es schaffen, sie zur Bewältigung ihrer betrieblichen Herausforderungen zu nutzen.

Eine paradoxe wissenschaftliche Studie

In diesem neuartigen wissenschaftlichen Experiment wurde nachgewiesen, dass bei generativer KI (in diesem Fall GPT-4 von OpenAI) bei Beratern richtig eingesetzt wird, ihre Fähigkeiten sind so, dass sie sich manchmal gegen sie wenden kann. Tatsächlich ist es nicht immer einfach festzustellen, wann KI für Ihre Bedürfnisse geeignet ist (oder nicht). Darüber hinaus kann dies schwerwiegende Folgen haben. Wenn generative KI für die falschen Aufgaben missbraucht wird, kann sie zu erheblichen Zerstörung von Werten.

Dennoch ist die Möglichkeit, seine Leistung zu verbessern, insgesamt erstaunlich. Bei der Verwendung generativer KI zur Entwicklung neuer Produkte ist dies eine Aufgabe, die Ideenfindung und Erstellung von Inhalten, ca. 90% der Teilnehmer verbesserten ihre Leistung. Mehr noch, sie kamen zusammen ein um 40% höheres Leistungsniveau zu denen von Leuten, die ohne GPT-4 an derselben Aufgabe arbeiten.

Schließlich beschreiben die Schlussfolgerungen Ein Paradoxon : Die Befragten scheinen Seien Sie vorsichtig mit Technologie in Bereichen, in denen sie einen erheblichen Mehrwert bieten kann und Ich vertraue ihm zu sehr in Bereichen, in denen es nicht zuständig ist. Darüber hinaus zeigt die Studie, dass die relativ einheitliche Produktion generativer KI reduzieren Sie die Gedankenvielfalt in einer Gruppe um 41%.

Das genaue Ausmaß der beobachteten Wirkungen kann in anderen Zusammenhängen berechtigterweise variieren. Diese Ergebnisse heben jedoch hervor ein entscheidender Entscheidungsmoment für Manager aus allen Tätigkeitsbereichen. Sie müssen kritisch darüber nachdenken, welche Arbeit ihr Unternehmen leistet und welche Aufgaben von generativer KI profitieren oder darunter leiden können. Das bedeutet, dass man sich ihrer Einführung nähert als ein Change-Management-Projekt umfasst die Dateninfrastruktur, strenge Tests und Experimente sowie eine Überarbeitung der bestehenden Strategien zur Talentsuche. Vielleicht noch wichtiger ist, dass Führungskräfte Folgendes tun müssen überdenken Sie ständig ihre Entscheidungen Als derDie Grenzen generativer KI-Fähigkeiten erweitern sich.

Die entscheidende Frage nach dem Wert

Die Ergebnisse der Studie zeigen deutlich, dass Die Einführung generativer KI ist ein zweischneidiges Schwert. In der Tat, Teilnehmer, die GPT-4 verwendet haben für kreative Produktinnovation Habe erhalten 40% bessere Ergebnisse an diejenigen in der Kontrollgruppe (diejenigen, die die Aufgabe ohne GPT-4 abgeschlossen haben). Auf der anderen Seite für Lösung von Geschäftsproblemen, die Verwendung des GPT-4 führte zu d23% geringere Leistung zu denen in der Kontrollgruppe.

Für die kreative Produktinnovationsaufgabe mussten die Teilnehmer neue Produkte und Markteinführungspläne entwickeln. Bei der Aufgabe zur Lösung geschäftlicher Probleme mussten die Teilnehmer anhand von Leistungsdaten und Interviews mit Führungskräften die Hauptursachen für die Schwierigkeiten eines Unternehmens ermitteln. Ganz im Gegensatz zur Intuition neigen aktuelle generative KI-Modelle dazu, bei der ersten Art von Aufgabe erfolgreicher zu sein. In der Tat Für LLMs ist es einfacher, auf der Grundlage riesiger Datenmengen kreative, neue oder nützliche Ideen zu entwickeln auf dem sie geschult wurden. Andererseits ist die Fehlerquote größer, wenn es darum geht, nuancierte qualitative und quantitative Daten zur Beantwortung einer komplexen Frage zu untersuchen.

Noch auffälliger ist, dass viele Teilnehmer, die GPT-4 für diese Aufgabe verwendeten, die falschen Ergebnisse des Tools akzeptierten. Es ist wahrscheinlich, dass die Fähigkeit von GPT-4, überzeugende Inhalte zu generieren, zu diesem Ergebnis beigetragen hat. Darüber hinaus haben viele von ihnen bestätigten, dass sie die Begründung, die GPT-4 für seine Ergebnisse vorlegte, für sehr überzeugend hielten (obwohl er als LLM die Begründung nach der Empfehlung vorschlug, anstatt die Empfehlung auf der Grundlage der Begründung zu erstellen).

In welchem Kontext sollte generative KI eingesetzt werden?

Die enge Verbindung zwischen Leistung und dem Kontext, in dem generative KI eingesetzt wird Dies wirft eine wichtige Frage zur Ausbildung auf: Kann das Risiko einer Wertvernichtung gemindert werden, indem den Menschen vermittelt wird, wie gut Technologie für eine bestimmte Aufgabe geeignet ist? Es wäre vernünftig anzunehmen, dass, wenn die Teilnehmer die Grenzen von GPT-4 kennen würden, sie würden wissen, dass sie es in diesen Situationen nicht oder anders verwenden sollten.

Die negativen Auswirkungen von GPT-4 auf die Lösung von Geschäftsproblemen verschwanden jedoch nicht, als die Probanden einen Überblick über die Verwendung von GPT-4 und die Einschränkungen der Technologie erhielten.

Noch erstaunlicher ist, dass sie im Durchschnitt deutlich schlechter abschnitten als diejenigen, die dieses einfache Training nicht erhalten hatten, bevor sie das GPT-4 für dieselbe Aufgabe verwendeten. Dieses widersprüchliche Ergebnis könnte Aufschluss darüber geben Übermäßiges Selbstvertrauen der Teilnehmer in ihre eigenen Fähigkeiten, GPT-4 zu verwenden, gerade weil sie trainiert worden waren.