KI und Jobs: Wo Menschen besser sind als Algorithmen und umgekehrt

  • Sep 05, 2023

Es ist leicht, sich auf die düsteren Vorhersagen einzulassen, dass künstliche Intelligenz Millionen von Arbeitsplätzen vernichten wird. Hier ist ein Realitätscheck.

Der längste Schatten des 21. Jahrhunderts, der über der Technologiebranche, den Arbeitnehmern und der Menschheit im Allgemeinen liegt, ist die Auswirkung, die künstliche Intelligenz, Roboter und Automatisierung auf die Arbeitsplätze haben werden.

Die populäre Erzählung ist im Allgemeinen voller düsterer Untergangsstimmung darüber, dass KI ganze Branchen auslöscht und Millionen von Menschen arbeitslos werden, aber lassen Sie uns einen Blick darauf werfen Machen Sie einen kleinen Realitätscheck und schauen Sie sich an, wo Menschen bessere Arbeit leisten als KI und umgekehrt, um Ihnen einen Kontext dafür zu geben, wie sich die Arbeitskräfte der Zukunft entwickeln werden ändern.

Wo KI gewinnt

Besondere Funktion

Sonderbericht: IT-Jobs im Jahr 2020: Ein Leitfaden für Führungskräfte (kostenloses PDF)

ZDNet und TechRepublic untersuchen die dramatischen Auswirkungen von KI, Big Data, Cloud Computing und Automatisierung auf IT-Arbeitsplätze und wie Unternehmen sich anpassen können.

Lies jetzt

Es ist kein Geheimnis, dass Algorithmen und Roboter Menschen bei sich wiederholenden Aufgaben und der Lösung von Problemen, bei denen es um die Verarbeitung großer, gut organisierter Datensätze geht, aus dem Weg räumen können. Menschen langweilen sich und werden abgelenkt, wenn sie immer wieder die gleichen Dinge tun. Robotern und Computern ist das egal.

Auch bei der Verarbeitung und Auswertung von Mustern in Big Data ist der Mensch langsam und fehleranfällig. Algorithmen haben uns längst überrollt. Aus diesem Grund besiegte Deep Blue von IBM 1997 Garry Kasparov im Schach und Google DeepMind 2016 Lee Sedol im Game of Go. Sie nutzten die Musteranalyse für Datensätze mit sehr klaren Regeln und Parametern.

SEHEN: Richtlinien zur Softwareautomatisierung(Tech Pro Research)

Wo Menschen gewinnen

Was KI und Algorithmen jedoch nicht gut können, ist der Umgang mit Mehrdeutigkeiten und Grauzonen. Sie verstehen den Kontext oder die Nuancen nicht und sind daher nicht gut darin, Urteile zu fällen. Da sind Menschen viel schneller und genauer.

Eines der schmutzigen kleinen Geheimnisse von KI und Big Data ist, dass die Technologiegiganten, die daran arbeiten, viele Menschen einstellen Wesen, die die von den Algorithmen zu analysierenden Daten sortieren, organisieren, bereinigen und vorbereiten – denn Menschen sind darin besser Es.

Da immer mehr Teile der Wirtschaft digitalisiert und automatisiert werden, werden sich mehr Möglichkeiten für Menschen mit kritischen Denkfähigkeiten ergeben. Und das sind auch nicht nur Bürojobs. Roboter und KI werden Ihre Wasserleitungen nicht reparieren oder Wolkenkratzer bauen. Aber sie stellen diesen Arbeitern Daten zur Verfügung, die ihnen helfen können, schneller, effizienter und sicherer zu arbeiten.

SEHEN: Trotz des Hypes haben Arbeitnehmer keine Angst davor, dass KI ihre Arbeitsplätze stiehlt (TechRepublic)

Bild: iStockphoto/chombosan

Sonderbericht

Um mehr zu diesem wichtigen Thema zu erfahren, lesen Sie unseren Sonderbericht „IT-Jobs im Jahr 2020: Ein Leitfaden für Führungskräfte.“ Sie können alle Artikel auf ZDNet lesen oder Sie können Laden Sie sie in einem PDF auf TechRepublic herunter, für registrierte Benutzer kostenlos verfügbar.

ZDNET'S MONTAGMORGEN-ERÖFFNUNG

Der Monday Morning Opener ist unsere Eröffnungssalve für die Tech-Woche. Da wir eine globale Website betreiben, wird dieser Leitartikel am Montag um 8:00 Uhr AEST in Sydney, Australien, veröffentlicht, was in den USA am Sonntag 18:00 Uhr Eastern Time ist. Es wurde von einem Mitglied der globalen Redaktion von ZDNet verfasst, die sich aus unseren Hauptredakteuren in Asien, Australien, Europa und den USA zusammensetzt.

Zuvor beim Eröffnungskonzert am Montagmorgen:

  • Ihr schreckliches Breitband wird das Internet der Dinge zerstören
  • Ihre größte Bedrohung liegt innerhalb Ihrer Organisation und hat es wahrscheinlich nicht so gemeint
  • Die große Hoffnung der Datenwissenschaft: Maschinelles Lernen kann Ihre schreckliche Datenhygiene heilen
  • Nach dem iPhone X: Vorhersage der Zukunft des Smartphones
  • Unternehmen müssen über eine öffentliche Cyber-Star-Bewertung nachdenken
  • Warum CIOs für 2018 größere IT-Budgets haben und was sie kaufen
  • iPhone X: Tut mir leid, Apple, aber ich komme mit Face ID einfach nicht zurecht
  • Weit entfernt von einem Déjà-vu wiederholt Google erneut die Geschichte
  • IBMs Watson Data Platform soll ein Data-Science-Betriebssystem werden
  • Jenseits des iPhone: Wie Apple sich für das nächste große Ding positioniert
  • Big Data und digitale Transformation: Wie das eine das andere ermöglicht
  • Public Cloud, Private Cloud oder Hybrid Cloud: Was ist der Unterschied?