Künstliche Intelligenz (KI) zeigt besonders hohe Effektivität bei spezifischen Aufgaben, die bestimmte Kriterien erfüllen. Diese Aufgaben sollen idealerweise gut definiert und wiederholbar sein, damit die Systeme trainiert und angepasst werden können, um spezifische Probleme zu lösen. Folgende Kriterien sind ausschlaggebend, um zu bestimmen, ob eine Aufgabe gut für die KI-Unterstützung geeignet ist:
- Definierte Parameter und Regeln: Aufgaben, die klare Regeln und definierbare Parameter haben, eignen sich gut für die KI. Diese lassen sich effektiv in Algorithmen übersetzen, welche die KI nutzen kann, um konsistente und zuverlässige Ergebnisse zu erzielen.
- Hohe Wiederholbarkeit: Routineaufgaben, die häufig wiederholt werden müssen, sind ideal für KIs. Beispielsweise kann die KI im Recruiting-Prozess genutzt werden, um Lebensläufe zu sichten und geeignete Kandidaten zu identifizieren, wobei sie menschliche Voreingenommenheit reduziert und Effizienz steigert.
- Moderate kreative Herausfordeung: Aufgaben mit einer mäßig hohen kreativen Schwierigkeit, mäßiger Kontextvariabilität und mäßiger Genauigkeitsanforderung können ebenfalls gute Kandidaten für Generative KI-Ansätze sein.
- Interaktion mit Menschen: KI kann effektiv mit Menschen interagieren, insbesondere in Arbeitsumgebungen mit sich ständig wiederholenden Inhalten, wo die KI spezifische Teilaufgaben übernehmen kann. KI gesteuerte Chatbots im Kundenservice sind das bekannteste Beispiel dafür. Aber auch das KI gestützte Aussortieren von Anfragen, die für das Unternehmen nicht relevant sind, kann bereits enorme Ressourcen sparen.
- Einsatz in spezialisierten Anwendungen: Aufgaben, die normale menschliche Intelligenz erfordern, wie visuelle Wahrnehmung oder Spracherkennung, sind ebenso gut durch KI-Systeme realisierbar.
Diese Kriterien helfen bei der Evaluierung und Implementierung von KI-Systemen auf eine Weise, die die menschliche Arbeit ergänzt und verbessert, wodurch sowohl Effizienz als auch Effektivität in verschiedenen Tätigkeitsfeldern gesteigert werden können.
Quellen: Forbes, Deloitte, eigenes Know How