Michael und ich haben uns intensiv mit KI beschäftigt, während wir ein KI-gestütztes Ökosystem aufbauen, das uns hilft, unsere Executive Search zu optimieren und zu skalieren, administrativen Aufwand zu reduzieren und mehr Zeit im Markt mit Kunden und Kandidaten zu verbringen. Dieser Artikel im WSJ ist lesenswert. Er beleuchtet eine praktische Realität von KI, die für HR weitaus wichtiger sein wird, als viele denken.
https://www.wsj.com/tech/ai/what-is-inference-explaining-the-massive-new-shift-in-ai-computing-ed65a2fe
Wir haben die letzten Jahre damit verbracht, über KI im Hinblick auf ihre Möglichkeiten zu sprechen. Die wichtigere Geschichte ist, wohin das Geld fließt und wie die Kosten von KI im Vergleich zu traditioneller menschlicher Arbeit aussehen. Früher ging es bei KI um das Training von Modellen, was eine große Anfangsinvestition erforderte. War das erledigt, stabilisierten sich die Kosten weitgehend. Jetzt liegt der Fokus auf Inferenz, also dem, was bei jeder tatsächlichen Nutzung des Modells passiert.
Jede Eingabe, jeder Workflow, jede automatisierte Aufgabe erzeugt laufende Kosten, die mit der Nutzung skalieren. Je mehr Unternehmen sich darauf verlassen, dass KI echte Arbeit leistet, desto mehr zahlen sie dafür auf eine Weise, die anfängt, Arbeitskosten zu ähneln. Ab einem bestimmten Punkt hört das auf, ein Technologiegespräch zu sein, und wird zu einem Personalthema. Wenn ein System kontinuierlich Output produziert, direkt an Geschäftsaktivitäten gekoppelt ist und als wiederkehrende Kosten auftaucht, beginnt es sehr nach Kapazität auszusehen, für die man andernfalls eingestellt hätte.
Wir sind noch nicht vollständig an dem Punkt, an dem KI die Lohnbuchhaltung ersetzt. Aber wir nähern uns einer Welt, in der Unternehmen zwei parallele Kostenstrukturen verwalten: menschliche Arbeit und maschinengenerierten Output. Das hat echte Auswirkungen darauf, wie wir über Einstellungen, Organisationsdesign und Produktivität denken. Wenn Unternehmen beginnen, KI in großem Maßstab einzusetzen, werden sie ein viel klareres Verständnis der dahinterstehenden Ökonomie benötigen. Nicht nur, was sie für die Technologie ausgeben, sondern welche menschliche Arbeit sie tatsächlich ersetzt oder ergänzt. Es ist eine Sache, in KI zu investieren. Eine andere ist es, nachzuweisen, dass sie denselben oder besseren Output liefert, effizienter und zu geringeren Kosten.
Irgendwann wird dies zu einer Frage der Verantwortlichkeit. Wenn KI als Ersatz für Kapazität positioniert wird, müssen Unternehmen in der Lage sein, diesen Kompromiss klar darzustellen. Andernfalls steigern Sie nicht die Effizienz, sondern schichten nur Kosten auf Kosten.