Eine der Eigenschaften, die wir mit Fachwissen in Verbindung bringen, ist eine Person, die über einen großen Fundus an Wissen verfügt, das sie abrufen, zusammenfassen und auf neue Situationen anwenden kann. Der Autor Shane Parrish beschreibt dies am Beispiel von Warren Buffet als den „Aktenschrank des Wissens, der in Warren Buffetts Gehirn gespeichert ist“.
In Buffetts Fall verbrachte er viel Zeit damit, sich eingehend mit Ideen und Unternehmen zu beschäftigen, die ihn interessierten, und besuchte stundenlang eine Vielzahl von Unternehmen, um alles von der Produktion bis zum Management zu verstehen. Bis heute liest er Hunderte von Jahresberichten von Unternehmen aus einer Vielzahl von Branchen, die er nicht besitzt – ein Zeichen seines unersättlichen Konsums von Informationen.
Parrish argumentiert, dass Buffet etwas anders macht als viele von uns: Die meisten von uns konsumieren „ablaufende Informationen“, während Buffet Informationen mit einer „langen Halbwertszeit“ konsumiert. Warum ist das wichtig? Weil sich Informationen mit langer Halbwertszeit im Laufe der Zeit nur langsam verändern. Dies ermöglicht es ihm, sein Wissen kontinuierlich zu vermehren.
Verfallende Informationen vs. aufbauendes Wissen
Wie Parrish es beschreibt, haben ablaufende Informationen einen sehr kurzen Lebenszyklus. Sie sind oft auf schnelle Vermarktung ausgelegt, fehlen an Tiefe und sind leicht verdaulich.
Außerdem werden sie in riesigen Mengen und auf unzählige Arten geliefert, die unsere Gewohnheit unterstützen, nach schnellen und verpackten Informationen zu suchen. Das ist es , was James Gleick 2011 als „eine Flut, in der Informationen billig, reichlich und allgegenwärtig sind“ bezeichnete. Wenn überhaupt, dann trifft dies heute noch stärker zu.
Das liegt nicht daran, dass die Menschen ihre Lernbemühungen trivial gestalten. Zeitdruck schränkt jedoch ein, wie oft oder wie lange wir unseren Interessen nachgehen können. Die schiere Menge an täglich veröffentlichten Informationen ist überwältigend, ebenso wie das Angebot an Medien. Es ist einfacher geworden, schnelle Lösungen zu konsumieren. Vor allem aber haben wir uns daran gewöhnt, uns auf Computer zu verlassen, die unser Wissen für uns bereithalten.
Compounding Knowledge wird mit Fachwissen in Verbindung gebracht, das jemand durch beständiges Lernen und Weiterentwicklung im Laufe der Zeit aufbaut. Ein Experte kann sein Wissen in einem Bereich (z.B. ein Analyst, der Tabellenkalkulationen und Formeln hervorragend beherrscht), in einem Beruf (z.B. ein Ingenieur, der mehrere Sprachen und Technologien beherrscht) oder in einer Kompetenz (z.B. ein Berater, der Führungskräfte in Sachen Entscheidungsfindung und Innovation coacht) erweitern.
Diese Art von Wissen entsteht durch Beharrlichkeit, lebenslanges Lernen und konsequente Bemühungen über einen langen Zeitraum hinweg. Anstatt uns auf vorgefertigte Informationen zu verlassen, könnten wir uns selbst in die Details vertiefen und unsere eigenen Überlegungen anstellen. In jeder neuen Situation hat diese Art von anpassungsfähigem Experten den Vorteil der kognitiven Flexibilität und der Mustererkennung, die sie zu fundierten Entscheidungen führen.
Die KI kommt
GPT steht zwar für Generative Pre-Trained Transformer, aber es könnte sinnvoll sein, eine frühere und ebenso gültige Bedeutung beizubehalten: General Purpose Technology, wie Ethan Mollick befürwortet. Wir können GPT mit der industriellen Revolution oder dem Internet vergleichen. Mollick warnt jedoch davor, dass viele Führungskräfte glauben, der Hauptzweck von KI liege in der Effizienz, wodurch sie lediglich zu einem Mittel zur Kostensenkung würde.
Stattdessen, argumentiert er, wird jeder wirkliche Vorteil der KI „von der Expertise der Mitarbeiter kommen, die benötigt wird, um die in der KI verborgene Expertise zu erschließen.“ Experten mit tiefgreifendem Wissen werden entscheidend sein, um die Fähigkeiten, die durch KI verfügbar werden, zu nutzen und weiterzuentwickeln.
KI ist noch so neu, dass wir nur spekulieren können, wie sich KI-Technologien auf Lernen und Fachwissen auswirken werden. Als Wissensarbeiter stehen wir möglicherweise vor Herausforderungen wie diesen:
- Veraltete Fähigkeiten. Einige Fertigkeiten werden in erster Linie von der KI gesteuert, und die KI wird diese Fertigkeiten besser beherrschen. Das ist so gut wie garantiert.
- Abhängigkeit von der KI. Bereits heute lagern wir Wissenskapazitäten an Computer aus – diese Abhängigkeit könnte noch stärker werden. Die Auslagerung von Entscheidungsprozessen an KI wird als eines der umstrittensten möglichen Zukunftsszenarien diskutiert.
- Vorurteile, verzerrte Daten, falsche Informationen und böswillige Absichten. Alle Informationen, auf die wir uns verlassen, um unser Wissen zu erweitern, könnten zunehmend unzuverlässig werden. Wenn wir aufgefordert werden, KI in die Praxis einzubinden, werden wir auch ethische Überlegungen zum Datenschutz und zur Datennutzung anstellen müssen.
- Wettbewerb um menschliches Fachwissen. In dem Maße, in dem KI die Möglichkeit erhält, komplexe Probleme zu lösen, Optionen abzuwägen und strategische Entscheidungen zu treffen.
Ein Weg nach vorn
Während sich die Werkzeuge verändern, bleibt die Rolle von Experten zentral. KI kann ihre Beziehung zum Aufbau von Wissen in mehreren Aspekten verbessern:
- Aufgabenautomatisierung:
In jedem Bereich gibt es Aufgaben, die die KI besser bewältigen kann. Das hat zwei entscheidende Vorteile. Einerseits wird mehr Zeit frei, um sich auf höherwertige und kreative Aufgaben sowie Innovationen zu konzentrieren (KI kann hierbei auch Inspirationen liefern). Andererseits brauchen wir dennoch Menschen, die die zugrunde liegenden Prinzipien und Prozesse dieser Aufgaben verstehen. - Einblicke in Daten:
Selbst bei Fachleuten gibt es so viele Daten, dass es manchmal heißt: „Wir wissen nicht, was wir nicht wissen.“ KI kann riesige Datenmengen schnell verarbeiten und Erkenntnisse liefern, für die Menschen wesentlich länger brauchen würden. - Mehr Möglichkeiten zum Experimentieren:
Experten mit tiefem Fachwissen sind wirklich gut darin, Muster zu erkennen und Erkenntnisse aus einer Problemstellung auf eine andere zu übertragen. KI kann diese Fähigkeit unterstützen, indem sie „Was wäre wenn“-Szenarien ausprobiert, Muster überprüft oder ein „Bauchgefühl“ extrapoliert, um mögliche Ergebnisse zu testen. - Beschleunigen Sie die Problemlösung und Analyse:
Einer der Vorteile von KI-Tools ist, dass sie von Vorbildern lernen können. Die Verwendung von Experten-„Vorlagen“ oder -Outputs hilft Fachleuten, ihr Wissen schneller anzuwenden. Zudem ermöglicht es anderen, von diesen Erkenntnissen zu profitieren. Experten aus dem gesamten Unternehmen sollten in das Lernen über Modelle und deren Training eingebunden werden. - Personalisiertes Lernen:
KI-Plattformen können Inhalte maßschneidern und die verfügbaren Ressourcen für lebenslanges Lernen verbessern. Wie Buffett sollten Sie jedoch immer kritisch nach den Quellen suchen, die Sie auf diese Weise entdecken. Deep Learning allein reicht nicht aus, wenn Sie KI als schnelle Lösung betrachten – dafür ist sie nicht optimiert. - Persönlicher Ideen-Checker:
Experten suchen nach oppositionellen Standpunkten, um ihre eigenen Ansichten zu überprüfen und ihr Wissen zu erweitern. Manchmal gibt es niemanden, der diese Rolle übernehmen kann. KI kann in solchen Fällen als „Gegenspieler“ agieren – indem sie eine zugewiesene Rolle einnimmt, hilft sie dabei, Standpunkte besser zu durchdenken. - Ethik und Gestaltung der KI:
Der verantwortungsvolle und ethische Einsatz von KI ist unerlässlich. Es gibt bereits Vorurteile und irreführende Eigenschaften, die sich in LLMs (Large Language Models) entwickeln können. Experten müssen den Entwicklungsprozess von KI aktiv begleiten, um Verzerrungen und Missbrauch zu vermeiden.
Suchen Sie weiterhin nach neuen Informationen, vertiefen Sie sich in Themen, die Sie interessieren, und bauen Sie eine solide Wissensbasis auf, auf die Sie während Ihrer gesamten Karriere zurückgreifen können. Die Art und Weise, wie Sie dies tun, mag sich ändern, aber lebenslanges Lernen bleibt eine lohnenswerte Verpflichtung – unabhängig von den Werkzeugen, die wir einsetzen.
Da sich KI immer weiter entwickelt, wird es unvermeidlich sein, dass Experten diese Veränderungen annehmen und KI-Tools nutzen müssen, um ihr Lernen und ihre berufliche Entwicklung zu verbessern:
- Bleiben Sie neugierig: Seien Sie aufgeschlossen und bereit, neue KI-Technologien und Nicht-KI-Technologien auf Ihrer Lernreise zu erforschen. Die Aneignung von Wissen wird ein lebenslanges Projekt sein, das beständiges und tiefgreifendes Lernen durch Lesen, Interaktion, Beobachtung und Handeln erfordert.
- Investieren Sie in das Lernen: Nutzen Sie die Vorteile von KI-gestützten Bildungsplattformen, um in Ihrem Fachgebiet auf dem neuesten Stand zu bleiben und neue Originalressourcen und Daten zu entdecken. Diese können Ihr Wissen erweitern und die Kontexte sowie Anwendungen vertiefen, die Sie berücksichtigen.
- Bleiben Sie anpassungsfähig: Seien Sie flexibel und bereit, sich an neue Arbeitsweisen anzupassen, da KI die Art und Weise, wie wir lernen und arbeiten, kontinuierlich verändert.
Die nächste Generation von Experten wird KI als eine Co-Intelligenz im langen Spiel der Wissensvermehrung sehen.
