- AI senkt auf der Lernkurve die Einstiegshürden für Anfänger und Fortgeschrittene und ermöglicht maßgeschneiderte Unterstützung passend zum individuellen Niveau
- Das Erreichen von Meisterschaft auf Expertenniveau ist weiterhin schwierig, und bei tiefgehenden Themen oder kontroversen Bereichen stößt AI an Grenzen
- Wenn AI nur als Werkzeug für schnelle Antworten genutzt wird, kann der Nebeneffekt entstehen, dass man ohne echtes Wachstum an den Grenzen der AI stehen bleibt
- In Bereichen wie Programmierung, kreativer Arbeit und der Nutzung alltäglicher Apps zeigt sich der Einfluss von AI unterschiedlich; besonders in Feldern, in denen neue Ideen und Innovationskraft entscheidend sind, ist die Wirkung von AI begrenzt
- AI hat zwar die Untergrenze des Wandels angehoben, aber nicht in allen Bereichen große Veränderungen bewirkt; der Nutzen wird je nach Bedarf und Kontext unterschiedlich bewertet
Zusammenfassung: Die von AI veränderte Lernkurve
- Vor dem Aufkommen von AI wurden Lernmaterialien jeweils für eine bestimmte Zielgruppe erstellt, wodurch die Vorkenntnisse der Lernenden oft nicht angemessen berücksichtigt wurden
- Häufige Probleme waren zum Beispiel, in einem vertrauten Fachgebiet über Verknüpfungen ein neues Thema zu lernen, gar nicht zu wissen, dass bestimmtes Vorwissen nötig ist, oder auf mittlerem Niveau keine passenden Materialien zu finden
- Bisher war individualisierte Unterstützung beim Erlernen technischer Fähigkeiten schwer umzusetzen
- AI verändert die Lernkurve, indem sie Fragen direkt auf das Verständnisniveau einzelner Lernender abgestimmt beantwortet oder repetitive Aufgaben übernimmt
- Durch AI-gestützte Lernerfahrungen steigt nun auf jedem Niveau der Boden (das Mindestniveau) als Ausgangspunkt, den AI bereitstellt
Grenzen auf dem Weg zum Master-Niveau
- Fachexperten blicken kritisch auf die Wirksamkeit von AI
- Die von AI gelieferten Informationen sind bei populären und grundlegenden Inhalten stark, haben jedoch deutliche Grenzen bei vertieftem Fachwissen oder kontroversen Themen
- Die Trainingsdaten von AI liefern umso bessere Ergebnisse, je allgemeiner die Inhalte sind; bei schwierigem oder fortgeschrittenem Wissen fehlen jedoch oft Trainingsdaten oder es gibt widersprüchliche Informationen, sodass präzise und tiefgehende Antworten schwer bereitzustellen sind
Nebenwirkungen des Lernens mit AI: Cheating
- Funktionen wie der OpenAI Study Mode, die sofort nur nach der richtigen Antwort verlangen, können das Lernplateau der Nutzer noch verstärken
- Wer AI-Antworten nur als einfaches Mittel nutzt, stößt an die Grenze, darüber hinaus nicht weiter zu wachsen
- Langfristig ist diese Vorgehensweise nachteilig für nachhaltiges Wachstum
Die tatsächlichen Auswirkungen der veränderten Lernkurve
- Technologischer Wandel führt zu Veränderungen im gesamten Ökosystem
- Die Wirkung von AI hängt davon ab, wie viel Meisterschaft (Können) für ein Produkt oder Ergebnis tatsächlich erforderlich ist
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Softwareentwicklung: gut für Manager, bei großen Codebasen nur begrenzt hilfreich
- Engineering-Manager hatten oft Verständnis für Prinzipien und Qualitätsbeurteilung, aber zu wenig Erfahrung mit bestimmten Frameworks, um selbst Anwendungen zu bauen
- Durch AI-Tools gibt es mehr Fälle, in denen sie schnell bei den Grundlagen aufholen und mit ihrer vorhandenen Erfahrung rasch funktionierende Apps fertigstellen
- Gleichzeitig sind bei großen und komplexen Codebasen die Grenzen der Hilfe durch AI deutlich
- Weil das Verständnis für den Kontext bestehender Systeme oder spezielle Anforderungen fehlt, ist AI bei realer Arbeit oft keine große Hilfe
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Kreative Bereiche: starker Wettbewerb, daher begrenzter Einfluss
- In kreativen Feldern ist der Wettbewerb extrem hart, und echte Originalität ist entscheidend
- Auch wenn sich mit AI leicht Bilder erzeugen lassen, wird die Einstiegshürde der „Neuheit“ als eigentlichem Schlüssel kreativen Erfolgs nicht gesenkt
- Menschen erkennen Ableitungen und Nachahmungen leicht, weshalb das Interesse nach kurzfristigen Trends schnell wieder abflacht
- Es gibt zwar punktuelle Beispiele wie den Trend zu Avataren im Studio-Ghibli-Stil, doch auf kulturelle Stellung oder breite Popularität hat AI nur geringen Einfluss
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Bereich bestehender Apps: minimale Auswirkungen
- E-Mail, Essensbestellungen und Ähnliches werden bereits von spezialisierten Apps gut abgedeckt
- Selbst wenn es AI-basierte Zusammenfassungsfunktionen gibt, ist Spam-Bereinigung bereits automatisiert, und wichtige E-Mails direkt selbst zu prüfen ist verlässlicher
- Auch bei Essensbestellungen gibt es bereits sorgfältig gestaltete UX, sodass AI hier kaum noch wirksamer etwas verändern kann
Unterschiede bei der AI-Einführung und die Zukunft
- AI hat die Untergrenze der Wissensarbeit angehoben, wirkt sich aber nicht auf alle Menschen gleichermaßen aus
- Je nach technischem Niveau, Rolle und Umfeld gibt es große Unterschiede in der subjektiv wahrgenommenen Wirkung von AI
- Einige erleben durch AI Innovation, andere spüren kaum einen Effekt oder empfinden eher Unsicherheit und Verwirrung
- AI ist noch nicht in jeder Arbeitsweise und jedem Bereich „unersetzlich“, aber sie ist eine starke Technologie mit genug Potenzial, um damit zu experimentieren
- Wenn AI individuell betrachtet bedeutungslos erscheint, dann bedeutet das, dass sie in Ihrer Situation keine große praktische Veränderung bewirkt
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