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circa 10.000 KI-Agenten sollen innerhalb von 88 Stunden das Navier-Stokes-Problem gelöst haben. Was bedeutet das für die Zukunft der Arbeit?

Das Navier-Stokes-Problem gilt als eines der zentralen Probleme der Mathematik, weil seine Lösung weitreichende Konsequenzen für viele Bereiche der Wissenschaft hat – zum Beispiel für die Genauigkeit von Wetter- und Klimamodellen oder für die Simulation des menschlichen Blutkreislaufs.

Das Clay Mathematics Institute (CMI) hat es 2000 zu einem der sieben Millennium-Probleme gekürt. Wer einen wissenschaftlich vollständigen Nachweis für die Lösung erbringt, hat Anspruch auf ein Preisgeld von einer Million US-Dollar. Bis heute wurde allerdings kein einziger Cent ausgezahlt. Der einzige potenzielle Preisträger, Grigori Perelman, hat die Belohnung für den Beweis der Poincaré-Vermutung ausgeschlagen.

Das könnte sich aber nun ändern. Das erwähnte Agentennetzwerk gehört zu OpenAI; verwendet habe man ein bislang unveröffentlichtes KI-Modell, das noch leistungsfähiger als OpenAIs aktuelles Modell GPT-6 Astra ist.

Wie so oft im Bereich KI ist die Wirklichkeit allerdings komplexer. Die Mathematiker Tristan Buckmaster und Levent Alpöge arbeiteten mit KI-Unterstützung ebenfalls am Navier-Stokes-Problem, und zwar unter anderem mit OpenAI-Produkten. Buckmaster und Alpöge werfen OpenAI vor, dass die Lösung nur gefunden werden konnte, weil das Agentennetzwerk Zugriff auf ihre Vorarbeit gehabt hätte. OpenAI hält das für unwahrscheinlich, aber zeitgleich sei nicht ausschließbar, dass de-identifizierte Daten aus der Produktnutzung in die Modellverbesserung eingeflossen sind.

Und überhaupt hält sich hartnäckig das Gerücht, das eigentlich das falsche Navier-Stokes-Problem gelöst wurde.

Der Druck, sich mit KI auszukennen, steigt

KI-Krimis wie diese haben psychologisch einen unangenehmen Nebeneffekt. Sie feuern das Wettrüsten an, und zwar nicht nur zwischen KI-Herstellern, sondern auch zwischen Mensch und Maschine. Denn die dadurch ausgelöste Erwartungshaltung über die Potenziale von KI landet schließlich in deutschen Büros.

Und nicht immer geschieht das im Wissen von Geschäftsführungen und IT-Abteilungen. In einer Untersuchung gaben 47,8 Prozent der Büroangestellten an, nicht freigegebene Tools im Arbeitsalltag zu verwenden. Man spricht von Schatten-IT – oder im Fall von KI eben von Schatten-KI.

T-Abteilungen sehen rot. Laut IBM war in 43 Prozent der Sicherheitsvorfälle Schatten-KI involviert. Strategisch relevante Informationen landen in fremden Systemen oder E-Mails, gevibecodete Tools werden zum Einfallstor für Viren und andere Angriffen.

In den meisten Fällen geht es bei Schatten-KI nicht darum, dem Unternehmen zu schaden. In Medienhäusern findet Schatten-KI zum Beispiel Anwendung, um die Transkription eines Interviews zu erleichtern. Geschieht das in einem privaten Account in einem Cloud-KI-System, droht Datenabfluss. Oder: Ein Bild wird mit einem KI-System bearbeitet, ohne die entsprechenden juristischen Vorkehrungen zu treffen.

Die nicht einvernehmliche Automatisierung und Vereinfachung von Arbeitsprozessen geht aber grundsätzlich mit der Frage einher, ob Mitarbeitende überhaupt noch den Aufgaben nachgehen, für die man sie eingestellt hat und wofür sie die Zeit nutzen, die durch KI eingespart wird. Bezahlt wird für acht Stunden, geleistet werden sechs. So zumindest die Vermutung.

Diese Unterstellung ist aber so gut wie immer falsch. In der Praxis wird auch bei KI-Einsatz strukturell mehr gearbeitet, weil der Aufgabenbereich breiter wird und häufiger in verschiedenen Kontexten gearbeitet werden muss. Für das Gehirn ist dieser Balanceakt in erster Linie mehr Belastung, die in Ermüdung und Erschöpfung mündet.

It's all about the money (and culture)

Die Erwartungen an Mitarbeitende steigen, die organisatorischen Strukturen bleiben dieselben. Was auch steigt: die Lebenshaltungskosten. Für ausgeprägte KI-Kenntnisse zahlen Firmen mittlerweile gutes Geld.

Mitarbeitende stehen also vor einem Dilemma. Sie sollen KI-Kompetenz aufbauen, aber Organisationen schaffen dafür nicht immer den passenden Rahmen. Letztlich ist das eine Qualifizierungslücke, in der sich in Existenzängste manifestieren. Schatten-KI wird damit zur Selbstqualifizierung ohne Mandat auf eigenes Risiko: Wenn GPT-6 Astra genauso gut ein Schnittprogramm bedienen kann wie ein Mensch, dann muss ein Mensch zumindest wissen, wie er das KI-Modell so orchestriert, dass er seinen Job durch KI-Nutzung nicht selbst abschafft.

Überraschenderweise treffen hier die Interessen von Arbeitgebern und Arbeitnehmenden zusammen. Denn was passiert mit Medienhäusern, wenn ein Wettbewerber einen Lern- und Experimentierraum bereitstellt, aber andere nicht? Wer offiziell experimentieren darf, tut es nicht mehr im privaten Account auf einem fremden Gerät. Ein KI-Verbot löst kein Sicherheits- und Organisationsproblem, öffnet dafür aber Tür und Tor für Loyalitätskonflikte und erschwert das interne Upskilling. Und jemand, der im Hintergrund KI nutzt, hat wertvolles Wissen, von dem das gesamte Haus profitieren kann – zum Beispiel, wo bisherige Prozesse nicht mehr funktionieren und wo die hauseigene Lösung nicht mithalten kann. Einem sinnvollen KI-Einsatz geht eine Bestandsaufnahme darüber voraus, welche Stellschrauben überhaupt angezogen werden müssen.

Unsere Umfrage zum Stand von KI in den Medien zeigt, dass Führungsetagen mehrheitlich offen für KI sind. Sie sehen Potenziale, das eigene Unternehmen mit KI zukunftsfähig zu machen. Was fehlt, sind gerade bei KMU Kapazitäten für diesen Experimentierraum.

Im KI-Reallabor arbeiten wir deshalb mit Medienhäusern an Prototypen, um diesen Raum zu öffnen. Es geht um reale Probleme aus der Branche und mögliche KI-gestützte Lösungsansätze. Bei den MEDIENTAGEN München vom 21. bis zum 23. Oktober geben wir in unserem Pop-up-Showroom Einblick in unsere Arbeit. Wenn man KI clever angeht, profitieren Unternehmen und Mitarbeitende gleichermaßen.

Wer Inspiration sucht, findet sie vielleicht in unserem Showroom. Und bis dahin (und darüber hinaus) lohnt es sich, aktiv über Upskilling im eigenen Haus nachzudenken.

Zur Ausgabe des letzten Monats

Wer nicht selbstwirksam tätig werden kann, brennt irgendwann aus. KI entfremdet den Menschen zunehmend von seiner Arbeit, und die Tatsache, dass die Mitarbeit von generativen Systemen zunehmend offengelegt werden soll, tut dazu ihr Übriges.

Wer viel mit KI arbeitet, lernt irgendwann fast automatisch, die Spuren generativer Technologien in den eigenen Arbeiten zu tilgen. Man kürzt den Text, man tauscht Worte aus, man glättet den Output. Wenn man auf der Textebene bleibt, dann funktioniert das. Es funktioniert nicht, wenn man sich generierte Bild-, Video- oder Audiodateien vornimmt.

Eine Seite lernt zu verbergen, das Publikum lernt zu erkennen. Und irgendwann wird aus „Gehört dieser Text noch mir?" eine andere Frage: Warum verwende ich für einen Prozess überhaupt KI? Weil der Output gut genug ist? Kommunikation ist nicht nur ein Mittel zum Zweck. Wie wir als Medienschaffende mit unseren Adressaten umgehen, ist selbst eine Markenbotschaft.

Bis bald bei den MEDIENTAGEN München und in der Grauzone KI

Felix Rieger

KI-Kompetenzzentrum Medien (KI.M) 

Inhaltliche Mitarbeit. Jim Sengl
Redaktionelle Mitarbeit: Giulia Neumeyer

KI & Kennzeichnung: Art. 50 KI-VO verstehen und KI-Inhalte richtig labeln

(15. Oktober, 11 bis 12 Uhr, online via Zoom)

Die Kennzeichnungspflicht für KI-generierte Text-, Bild-, Video- und Audio-Inhalte nach Art. 50 der KI-Verordnung ist seit dem 2. August in Kraft. Dr. Jeannette Gorzala von AI ACT NOW klärt im Webinar über die wichtigsten Dos und Don'ts auf.

Deepdive: AI First statt AI added – und wie etablierte Medienunternehmen mithalten können

Was passiert, wenn Redaktionen ihre Workflows komplett um KI herum aufbauen? Der neue Deepdive des MedienNetzwerk Bayern Thinktank blickt in den Maschinenraum KI-nativer Medienhäuser. Anhand konkreter Praxisbeispiele zeigt er, wo Chancen und Grenzen der Automatisierung liegen.

Lesetipp: Strategien für den KI-Herbst

Welche Herausforderungen bringt der Herbst für die Medienbranche? Die KI.M-Expert:innen Marius Grubel und Giulia Neumeyer geben Tipps für mehr IT-Sicherheit und Selbstentfaltung trotz und auch mit Künstlicher Intelligenz.

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