{"id":25070,"date":"2025-04-10T12:04:36","date_gmt":"2025-04-10T16:04:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.volarisgroup.com\/acquired-knowledge\/das-lange-spiel-der-expertise-und-wie-ki-die-dinge-veraendern-koennte\/"},"modified":"2025-01-12T13:29:20","modified_gmt":"2025-01-12T18:29:20","slug":"das-lange-spiel-der-expertise-und-wie-ki-die-dinge-veraendern-koennte","status":"publish","type":"acquired-knowledge","link":"https:\/\/www.volarisgroup.com\/de\/acquired-knowledge\/das-lange-spiel-der-expertise-und-wie-ki-die-dinge-veraendern-koennte\/","title":{"rendered":"Das lange Spiel der Expertise und wie KI die Dinge ver\u00e4ndern k\u00f6nnte"},"content":{"rendered":"\n

Eine der Eigenschaften, die wir mit Fachwissen in Verbindung bringen, ist eine Person, die \u00fcber einen gro\u00dfen Fundus an Wissen verf\u00fcgt, das sie abrufen, zusammenfassen und auf neue Situationen anwenden kann. Der Autor Shane Parrish beschreibt dies<\/a> am Beispiel von Warren Buffet als den „Aktenschrank des Wissens, der in Warren Buffetts Gehirn gespeichert ist“.<\/p>\n\n\n\n

In Buffetts Fall verbrachte er viel Zeit damit, sich eingehend mit Ideen und Unternehmen zu besch\u00e4ftigen, 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 \u2013 ein Zeichen seines uners\u00e4ttlichen Konsums von Informationen.<\/p>\n\n\n\n

Parrish argumentiert, dass Buffet etwas anders macht als viele von uns: Die meisten von uns konsumieren „ablaufende Informationen“, w\u00e4hrend Buffet Informationen mit einer „langen Halbwertszeit“ konsumiert. Warum ist das wichtig? Weil sich Informationen mit langer Halbwertszeit im Laufe der Zeit nur langsam ver\u00e4ndern. Dies erm\u00f6glicht es ihm, sein Wissen kontinuierlich zu vermehren.<\/p>\n\n\n\n

Verfallende Informationen vs. aufbauendes Wissen<\/h3>\n\n\n\n

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.<\/p>\n\n\n\n

Au\u00dferdem werden sie in riesigen Mengen und auf unz\u00e4hlige Arten geliefert, die unsere Gewohnheit unterst\u00fctzen, nach schnellen und verpackten Informationen zu suchen. Das ist es , was James Gleick<\/a> 2011 als „eine Flut, in der Informationen billig, reichlich und allgegenw\u00e4rtig sind“ bezeichnete. Wenn \u00fcberhaupt, dann trifft dies heute noch st\u00e4rker zu. <\/p>\n\n\n\n

Das liegt nicht daran, dass die Menschen ihre Lernbem\u00fchungen trivial gestalten. Zeitdruck schr\u00e4nkt jedoch ein, wie oft oder wie lange wir unseren Interessen nachgehen k\u00f6nnen. Die schiere Menge an t\u00e4glich ver\u00f6ffentlichten Informationen ist \u00fcberw\u00e4ltigend, ebenso wie das Angebot an Medien. Es ist einfacher geworden, schnelle L\u00f6sungen zu konsumieren. Vor allem aber haben wir uns daran gew\u00f6hnt, uns auf Computer zu verlassen, die unser Wissen f\u00fcr uns bereithalten. <\/p>\n\n\n\n

Compounding Knowledge wird mit Fachwissen in Verbindung gebracht, das jemand durch best\u00e4ndiges 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 F\u00fchrungskr\u00e4fte in Sachen Entscheidungsfindung und Innovation coacht) erweitern. <\/p>\n\n\n\n

Diese Art von Wissen entsteht durch Beharrlichkeit, lebenslanges Lernen und konsequente Bem\u00fchungen \u00fcber einen langen Zeitraum hinweg. Anstatt uns auf vorgefertigte Informationen zu verlassen, k\u00f6nnten wir uns selbst in die Details vertiefen und unsere eigenen \u00dcberlegungen anstellen.  <\/strong>In jeder neuen Situation hat diese Art von anpassungsf\u00e4higem Experten den Vorteil der kognitiven Flexibilit\u00e4t und der Mustererkennung, die sie zu fundierten Entscheidungen f\u00fchren. <\/p>\n\n\n\n

Die KI kommt<\/h3>\n\n\n\n

GPT steht zwar f\u00fcr Generative Pre-Trained Transformer, aber es k\u00f6nnte sinnvoll sein, eine fr\u00fchere und ebenso g\u00fcltige Bedeutung beizubehalten: General Purpose Technology, wie Ethan Mollick bef\u00fcrwortet. Wir k\u00f6nnen GPT mit der industriellen Revolution oder dem Internet vergleichen. Mollick warnt jedoch davor, dass viele F\u00fchrungskr\u00e4fte glauben, der Hauptzweck von KI liege in der Effizienz, wodurch sie lediglich zu einem Mittel zur Kostensenkung w\u00fcrde.<\/p>\n\n\n\n

Stattdessen, argumentiert er, wird jeder wirkliche Vorteil der KI \u201evon der Expertise der Mitarbeiter kommen, die ben\u00f6tigt wird, um die in der KI verborgene Expertise zu erschlie\u00dfen.\u201c Experten mit tiefgreifendem Wissen werden entscheidend sein, um die F\u00e4higkeiten, die durch KI verf\u00fcgbar werden, zu nutzen und weiterzuentwickeln.<\/p>\n\n\n\n

KI ist noch so neu, dass wir nur spekulieren k\u00f6nnen, wie sich KI-Technologien auf Lernen und Fachwissen auswirken werden. Als Wissensarbeiter stehen wir m\u00f6glicherweise vor Herausforderungen wie diesen: <\/p>\n\n\n\n