KI-Nutzung schlägt KI-Neuheit

Claude hat das Sprachmodell Sonnet 3.7 eingeführt, das beim logischen Denken weitere Fortschritte gemacht hat. ChatGPT 4.5 ist für ausgewählte Nutzer*innen verfügbar und zieht in dieser Hinsicht nach. Amazons Alexa+ unterstützt uns bei Alltagsaufgaben und lässt das alte Alexa regelrecht antiquiert aussehen. ElevenLabs neues Modell Scribe setzt sich an die Spitze der Speech-to-Text-Modelle.

Relevanz für den Arbeitsalltag: Eine nüchterne Betrachtung

Doch wie bedeutsam sind diese Fortschritte für die tägliche Arbeit? In der Rückschau werden wir womöglich einzelne dieser Entwicklungen als wegweisend erkennen: "Erinnerst du dich, als dieses Tool oder jenes Sprachmodell erschien? Das markierte den Beginn einer neuen Phase." Für die meisten von uns ist die fortwährende Beschäftigung mit neuen Versionen jedoch Zeitfresser mit wenig oder keinem Praxisnutzen.

Der Kern des Problems: Um sinnvoll einschätzen zu können, ob ein Tool oder Sprachmodell unsere Arbeit tatsächlich verbessert, benötigen wir andere Anwendungsfälle als die sorgfältig kuratierten Beispiele der Hersteller. Diese zeigen zwar beeindruckende technische Möglichkeiten, spiegeln aber selten die Herausforderungen unserer täglichen Arbeit wider.

Von der Beobachtung zur Anwendung: Der bessere Ansatz

Heißt das, wir sollten abwarten und anderen das Experimentieren überlassen? Keineswegs. KI kann uns allen helfen – sei es durch Effizienzgewinne, Qualitätsverbesserungen oder die Erschließung neuer Geschäftsfelder. Der Schlüssel liegt darin, bei unseren eigenen konkreten Aufgaben anzusetzen: Welche Arbeiten nehmen unverhältnismäßig viel Zeit in Anspruch? In welchen Bereichen könnten Ergebnisse noch überzeugender sein? Wo könnte KI gezielt unterstützen?

Die Entwicklung eigener Use-Cases

Mit der Beantwortung dieser Fragen entwickeln wir praxisnahe Anwendungsfälle. Diese können wir mit den verfügbaren KI-Tools erproben, aus den Ergebnissen lernen und unseren Ansatz schrittweise verfeinern – bis wir zu einer KI-gestützten Arbeitsweise gelangen, die echten Mehrwert schafft.

Die Einsichten aus diesem Prozess sind weitaus wertvoller als jede neue Version mit marginal verbesserten Kennzahlen. Wenn wir verstehen, wie KI unsere spezifischen Herausforderungen adressieren kann, und systematisch an der Integration arbeiten, ergeben sich substanzielle Verbesserungen. Falls ein neueres Tool diese Prozesse später optimiert – umso besser. Dafür jedoch vorab Tage mit Vergleichstests zu verbringen, erweist sich selten als lohnend.

Der bleibende Wert des ersten Durchbruchs

Deshalb behält der 30. November 2022 seine besondere Bedeutung für die KI-Nutzung: An diesem Tag machte OpenAI ChatGPT 3.5 allgemein zugänglich und eröffnete damit praktisch jedem die Möglichkeit, das Potenzial generativer KI zu erkunden und für eigene Zwecke zu erschließen. Diese grundlegende Befähigung zur praktischen Anwendung ist nach wie vor entscheidend – nicht die nächste Iteration mit inkrementellen Verbesserungen.