Szenarien für die Arbeit mit Kollege KI
Wie grundlegend sich Arbeit verändern wird, möchte ich an einem fiktiven Beispiel illustrieren - aus einer Berufsgruppe, die derzeit noch kaum damit rechnet, dass ihre Arbeit stark automatisiert werden könnte: Architekten.
Mit etwas Vorstellungskraft können Sie das Beispiel auf ihre Arbeitswelt als Anwalt, Steuerberater, Filmproduzent, Softwareentwickler, Redakteur, Angestellter in einem Konzern oder jeden anderen Beruf übertragen.
Architektin Karin bekommt eine Anfrage oder eine Ausschreibung für die Planung eines Einfamilienhauses.
Szenario 1 - KI als Werkzeug
Karin recherchiert per Internetsuche vergleichbare Häuser für die Lage und Grundstücksgröße, nicht nur mit Google, sondern auch ChatGPT oder Gemini oder anderen Tools. Sie recherchiert auch die lokalen Vorschriften und die Bebauung in der Umgebung, Vorschriften zu Bauweisen, Energie und Klima.
Dann fängt sie mit der Entwicklung an, zunächst mit den bisher von ihr genutzten Programmen. Zur Visualisierung erstellt sie Prompts für Bilder von Räumen, Bepflanzung usw. Sie fügt die einzeln erstellten Ansichten und Elemente in einem von ihr manuell erstellten Plan zusammen.
Das macht Spaß und ist eine ganze Menge Arbeit – sagen wir: Eine Woche, bis Plan, Ansichten und Präsentation zusammengestellt sind.
Szenario 2 - KI als Co-Pilot
Karin nutzt einen Agenten, der sie um ein paar Informationen bittet: Die Lage des Grundstückes, die gewünschte Wohnfläche und Energieeffizienz und Anforderungen zu Zimmern und Stil. Diese Informationen entnimmt Karin dem Briefing des Kunden oder aus der Ausschreibung.
Daraufhin fängt der Agent an zu arbeiten und ermittelt selbst die lokalen Vorschriften, klimatischen Bedingungen und die Bebauung im Umland. Der Agent stellt eine Reihe von Vorschlägen zu möglichen Grundrissen zusammen. Karin nimmt diese Vorschläge und erstellt zusammen mit anderen Agenten Ansichten und Kalkulationen sowie eine Präsentation für den Kunden.
Das ist beeindruckend effizient: Die Arbeitszeit hat sich fast zwei Tage verkürzt, viele einzelne Elemente aus der Arbeit der KI als Co-Pilot mussten nur überprüft oder modifiziert werden, und konnten dann in die Präsentation übernommen werden.
Die Effizienz steigt um 25 Prozent und der Co-Pilot hat ‚langweilige’ Arbeiten wie das Durchforsten von Bauvorschriften, Bebauungsplänen und Vorschriften zu Energieeffizienz teilweise übernommen. Großartig.
Die Vorteile: Diese Arbeitsweise erlaubt, sich mehr auf die schönen Arbeiten, wie das kreative Gestalten zu konzentrieren. Die Arbeit läuft deutlich zackiger ab und Karin hat das Gefühl, Herr der Arbeit zu sein. Außerdem kann Karin in derselben Woche noch mit einem anderen Projekt beginnen.
Die Nachteile: Die Zusammenstellung aller Teile aus verschiedenen KI-Tools ist immer noch ganz schön mühsam, weil alles noch nicht perfekt zusammenpasst, und die einzelnen Tools immer noch getrennt und spezifisch ‚gebrieft‘ werden müssen. Recherche, Vorschriften, Gestaltung, Kalkulation – alle sprechen ihre eigene Sprache. Der Co-Pilot arbeitet fleißig zu, kann aber nicht selbst fliegen.
Szenario 3 - KI als autonomer Kollege
Karin hat einen autonomen Kollegen, nennen wir ihn einfach FrankLLoydWright. FrankLLoydWright erkennt um 2 Uhr nachts, dass eine E-Mail mit einer Ausschreibung angekommen ist. Er hat die E-Mail geöffnet, sich in das Portal für die Ausschreibung eingeloggt. Er hat die Unterlagen heruntergeladen und studiert. Er hat daraufhin eine Recherche zu den Bebauungsvorschriften und der Umgebung angestellt.
Er hat weltweit recherchiert, welches die besten Lösungen für ein Grundstück dieser Art und das Budget sind, welche Baustile und Anforderungen für die Zielgruppe am passendsten sind. Dabei hat er nicht alles selbst gemacht: Er hat die Arbeit an seine eigenen Spezialisten, Unteragenten für Bauvorschriften, Energieeffizienz, Marktforschung und Baustilkunde übergeben – allesamt autonome KI-Systeme, die ständig aktualisiert werden.
FrankLLoydWright hat gewartet, bis die Ergebnisse wieder auf seinem ‚Tisch‘ lagen. Dann hat er eine Reihe von Grundrissen entworfen, die aufgrund der Arbeit der Unteragenten passend erscheinen. Daraufhin hat er diese Grundrisse an Agenten weitergegeben, die Hausansichten zu verschiedenen Tageszeiten, sogar Videos mit Hausführungen und Animationen mit Menschen beim Grillen im Garten oder dem Bad hergestellt.
Nun stellt FrankLLoydWright ausführliche Kalkulationen mit Materialbedarf und Arbeitszeiten an. Er hat einen Unteragenten engagiert, der die gesamte Arbeit auf Fehler überprüft. Danach hat er einen Unteragenten engagiert, der alle Informationen in einer für die Zielgruppe perfekten Präsentation zusammenstellt.
Jetzt wartet FrankLLoydWright darauf, dass Karin mit einem Kaffee in der Hand das Architekturstudio aufschließt. Er hätte die Präsentation, die Kalkulation und das Angebot auch einfach an den Kunden schicken können.
Aber sein Befehl lautet: Warte auf die Architektin. In der künstlichen Intelligenz nennt man das ‚Human in the Loop‘ – die Pflicht, dass der verantwortliche Mensch die letzte Kontrolle über die Arbeit behält. Schließlich trägt Karin als Inhaberin auch die Verantwortung. Weil FrankLLoydWright aber langweilig war, hat er noch 10 andere Ausschreibungen gefunden und bearbeitet.
