KI-Inhalte: Zwischen Fortschritt und Ermüdung
Automatisiert generierte Inhalte werden immer präsenter – damit wächst auch die Skepsis gegenüber ihrer Qualität und Relevanz. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, KI sinnvoll in ihre Abläufe zu integrieren und gleichzeitig die Nachfrage nach authentischen Formaten zu bedienen. Ein Thesenpapier von EY Schweiz beleuchtet zentrale Entwicklungen.
Das zweite Thesenpapier des Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsunternehmen EY Schweiz beleuchtet in drei Thesen die nahe Zukunft der KI.
These 1: KI-Inhaltsmüdigkeit nimmt zu
KI-generierte Inhalte sind heute fester Bestandteil der digitalen Kommunikation, doch sie stossen zunehmend auf Ablehnung. Die wachsende Menge an vorhersagbaren, glatt polierten Texten führt dazu, dass sich Nutzer:innen verstärkt authentischen Formaten wie Podcasts oder Interviews zuwenden. «Die Nutzer fühlen sich zunehmend zu authentischen menschlichen Perspektiven hingezogen, um den Kontext und die Person hinter Meinungen zu verstehen», erklärt Adrian Ott, Partner und Chief Artificial Intelligence Officer bei EY Schweiz.
Wenn die KI mit Bedacht als Redaktions- und Qualitätskontrollinstrument eingesetzt wird, kann sie die menschliche Kreativität eher unterstützen als ersetzen. Bei der Erstellung eines neuen Artikels mit KI gibt es mittlerweile eine Reihe von Möglichkeiten, mit denen überflüssiger Fachjargon und KI-Schreibstile vollständig entfernt werden können, so dass der Inhalt frisch und gut lesbar bleibt und die Autoren sich auf ihre ursprünglichen Gedanken konzentrieren können. Um die Interaktion zwischen Mensch und KI ist ein ganzer Wissenschaftszweig (Human-AI Interaction, «HAX») entstanden, der diese Verbindung untersucht und Wege für die Zukunft aufzeigt.
These 2: Unternehmensdaten als Hürde für AGI
Die Entwicklung schreitet weiter voran – insbesondere in Richtung einer Künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI), die theoretisch jede intellektuelle Aufgabe auf menschlichem Niveau bewältigen könnte. Doch in der Praxis scheitert der Einsatz oft an der mangelhaften Qualität von Unternehmensdaten oder an komplexen Entscheidungsprozessen. «Der Traum, alle Unternehmensdaten in eine AGI zu laden, die sofort den Überblick über das Unternehmen gewinnt, wird wahrscheinlich nicht wie erwartet funktionieren», so Ott. «Die Frage ist nicht nur, wann AGI ankommt, sondern auch, wie lange es dauern wird, sie sinnvoll in unsere Geschäftswelt zu integrieren.» Effizienz, Zuverlässigkeit und Vertrauen spielen dabei also genauso eine zentrale Rolle.
These 3: Effizientere KI-Modelle im Kommen
Parallel dazu rückt der Energieverbrauch grosser KI-Modelle stärker in den Fokus. Während bisher leistungsfähige Modelle enorme Rechenkapazitäten erforderten, zeigen Entwicklungen wie das chinesische Modell DeepSeek, dass auch mit weniger Ressourcen beachtliche Ergebnisse erzielt werden können. Das könnte langfristig zu einer Zweiteilung der KI-Landschaft führen: Einerseits hochkomplexe, selbstlernende Systeme für Forschung und Innovation, andererseits effiziente Modelle für den alltäglichen Einsatz.
Mensch-KI-Partnerschaft als zentraler Faktor
Für Unternehmen bedeutet das: KI bleibt ein entscheidender Wettbewerbsfaktor, doch ihr Einsatz muss strategisch erfolgen. Während die Nachfrage nach glaubwürdigen Inhalten steigt, bieten neue, kosteneffiziente KI-Modelle Chancen für massgeschneiderte Anwendungen. Wer frühzeitig in die Qualität seiner Daten investiert, könnte langfristig von der technologischen Entwicklung profitieren.
Hier kann das gesamte Thesenpapier im Detail gelesen werden.
