GPT zu Gast im HSG Senior Management Program
Dass Strategie auch bedeutet, sich gegen Dinge zu entscheiden, ist spätestens seit Michael Porter weithin bekannt: The essence of strategy is choosing what not to do. Harvard Business Review
Mit KI wird genau das schwieriger.
Bisher erzwang Knappheit Auswahl. Eine fundiert ausgearbeitete Option kostete Zeit. Wer Wochen in eine Variante investierte, konnte nicht gleichzeitig zehn weitere entwickeln. Der Verzicht entstand fast automatisch aus dem Aufwand.
Diese Knappheit verschwindet.
In unserem Strategiekurs an der HSG entstanden in vier Sprints innerhalb eines Tages vollständig ausgearbeitete Geschäftsmodelle. Was früher Wochen beanspruchte, lässt sich heute in Stunden erzeugen.
Doch wenn Optionen nahezu nichts mehr kosten, entsteht der Ausschluss nicht mehr von selbst. Er muss bewusst vorgenommen werden.
Der Default hat sich umgekehrt
Und damit geht es um weit mehr als Strategie. Es geht darum, wie sich professionelle Arbeit durch KI verändert.
Früher war der Ausgangspunkt die leere Seite: kein Text, keine Analyse, kein Modell. Ein Ergebnis musste erst entstehen. Und während des Erzeugens wurde automatisch gedacht, geprüft und verworfen.
Heute beginnt die Arbeit immer häufiger mit einem fertigen Vorschlag.
Der neue Nullaufwand ist deshalb nicht das Erzeugen, sondern das Zustimmen.
Ein Ergebnis stehen zu lassen sieht aus wie eine Entscheidung. Tatsächlich kann es lediglich die Abwesenheit einer Ablehnung sein. Und genau darin liegt die Gefahr: Später ist kaum noch nachvollziehbar, was wirklich geprüft wurde – und was einfach stehen blieb. Forschung zum sogenannten Cognitive Debt liefert erste Hinweise auf ähnliche Effekte bei der Arbeit mit LLMs. MIT Media Lab
Damit verschiebt sich die knappe menschliche Leistung:
vom Erzeugen zum Prüfen, Verwerfen und Verantworten.
Das begründete Nein lässt sich nicht einfach delegieren. Denn es verlangt drei Dinge:
spezifisches Wissen,
die Auseinandersetzung mit Konsequenzen,
und die Bereitschaft, dafür Verantwortung zu übernehmen.
Vielleicht sollten wir KI-Ergebnisse deshalb weniger danach beurteilen, wie überzeugend sie aussehen.
Sondern danach fragen:
Wogegen wurde sich entschieden – und warum?
Kann darauf niemand eine Antwort geben, wurde möglicherweise gar nicht entschieden.
Dann ist das Ergebnis nicht geprüft.
Es sieht nur so aus.
Quelle: Original auf erwinhettich.com