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Bis 2060 wird es spürbar eng auf dem Arbeitsmarkt. Unterschiedliche Szenarien prognostizieren zwischen 2 bis 10 Millionen Arbeitnehmer:innen weniger als heute (im Alter zwischen 15 bis 75). Dies betrifft insbesondere die High Professionals aus den geburtenstarken Jahrgängen, die in den kommenden 25 Jahren in Rente gehen werden. Ein immer wichtigerer Erfolgsfaktor wird daher sein, Wissen in der Organisation zu dokumentieren und eine Wissenskultur aufzubauen, in der alle Wissen teilen und Wissenssilos der Vergangenheit angehören. Doch was steckt hinter dem Begriff „Wissen“ und wann braucht es einen Wissenstransfer bzw. Wissensmanagement?

Im zweiten Teil unseres Experteninterviews gehen wir der Fragen nach, wie KI uns hilft, unsere Arbeitsqualität zu verbessern. Außerdem: Worin unterscheiden sich künstliche und natürliche Intelligenz? Wie können sich beide einander ergänzen? Ein kurzweiliges Gespräch mit interessanten Aspekten zum Thema Künstliche Intelligenz – mit Pascal Lottmann, Professor Dr. Carsten Ullrich [und seiner Katze ;-)].  

Bei dem Turing-Test geht es hauptsächlich um die Ausgangsfrage: Angenommen, jemand behauptet, einen intelligenten Computer konstruiert zu haben – wie lässt sich diese Aussage beweisen bzw. kritisch überprüfen? Was muss der Computer können, um sagen zu können, er besitze so etwas wie Künstliche Intelligenz? Und unter welchen Bedingungen kann so etwas wie Denkfähigkeit optimal getestet werden?
Damit wurde auch schon das Ziel des Tests definiert. Seine Aufgabe bestand darin, anhand einer vorab definierten und standardisierten Gesprächssituation zu überprüfen, ob bei einer Maschine so etwas wie Intelligenz auf dem Niveau des Menschen vorhanden ist.

Künstliche Intelligenz ist ein spannendes und kontrovers diskutiertes Thema. Viele Mythen ranken sich darum und es herrschen noch viele Fehlvorstellungen vor, was KI überhaupt ist und was es kann. Wir sprachen mit Prof. Dr. Carsten Ullrich darüber, was überhaupt “intelligent” an Künstlicher Intelligenz ist und wie wir Deutschen zum Thema stehen. Außerdem: Ob KI-Projekte häufiger scheitern als andere IT-Projekte und wenn ja, woran.