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Smart Machines - Sind bis zu 90% aller Arbeitsplätze weltweit durch intelligente Maschinen gefährdet?

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10.09.2014

Smart Machines - Sind bis zu 90% aller Arbeitsplätze weltweit durch intelligente Maschinen gefährdet?

Ausgelöst durch die Gartner-Studie „Surviving the Rise of Smart Machines: The Loss of Dream Jobs and 90% Unemployment“ von 2013 wird zuletzt immer intensiver über „Smart Machines“ sowie deren Auswirkungen für Unternehmen und die Gesellschaft diskutiert. Smart Machines sind, einfach gesprochen, Maschinen die typischerweise das tun, was Menschen tun bzw. die das tun, was man nie dachte, dass Maschinen es tun können. Im Mittelpunkt steht dabei die Lernfähigkeit von Maschinen. Smart Machines können sich also eigene Verhaltensregeln erschließen und lernen, z. B. auf Basis von zu testenden Hypothesen die selbständig geprüft werden.

Grundsätzlich können fünf Kategorien von Smart Machines unterschieden werden: 1. Autonome intelligente Agenten (z. B. eigenständig handelnde Softwareprogramme im Börsenhochfrequenzhandel), 2. Eingebettete intelligente Systeme (z. B. Wearables wie die Apple Watch oder selbstfahrende Fahrzeuge wie z. B. von Google), 3. Lernende Expertensysteme (z. B. Systeme im Bereich der Tumorerkennung in der medizinischen Diagnostik), 4. virtuelle Assistenten (z. B. zur Durchführung komplexer, wissensintensiver Wartungsaufgaben) und 5. Roboter.

Erkenntnisse der Gartner-Studie

Wesentliche Erkenntnisse der Gartner-Studie sind:

  1. Die meisten Unternehmen und Entscheider unterschätzen das Potential der Smart Machines, insbesondere dahingehend dass Smart Machines weltweit Millionen von Arbeitsplätzen vernichten könnten. Konkret: 60% der von Gartner für die Studie befragten Entscheider glauben, dass das Aufkommen von Smart Machines als „futurist fantasy“ einzuschätzen ist. Gleichzeitig äußern sich aber die Entscheider auch dahingehend, dass die Geschwindigkeit wissenschaftlicher und technischer Innovationen stark zunimmt, während die Verfügbarkeit qualifizierter Arbeitskräfte sowie die Menge an verfügbaren Informationen kritisches Niveau erreicht haben.
  2. Maschinen unterstützen zukünftig nicht mehr nur die Automatisierung einfacher Aufgaben, sondern werden zu lernenden Systemen, die ähnlich wie das menschliche Gehirn funktionieren. Dadurch betrifft der durch Smart Machines ausgelöste Abbau von Arbeitsplätzen auch bislang als sicher eingeschätzte Jobs von qualifizierten Spezialisten und breit einsetzbaren Generalisten.
  3. Der Arbeitsmarkt, politische Systeme und die Gesellschaft als Ganzes müssen sich stark verändern, um die durch die Smart Machines ausgelösten Veränderungen nachhaltig abzufangen. Langfristig gesehen (d.h. ab 2030) sind bis zu 90% aller Arbeitsplätze (!) weltweit durch Smart Machines gefährdet. Bereits bis 2023 wird ein Drittel aller Ärzte, Anwälte, Wertpapierhändler und auch Professoren/Dozenten durch Smart Machines oder durch geringer qualifizierte Personen mit neuartigen Assistenzsystemen ersetzt sein.
  4. Es ist wichtig für Unternehmen, sich schon jetzt Gedanken dahingehend zu machen (also z. B. mögliche Szenarien durchzuspielen), welchen Einfluss Smart Machines auf das eigene Unternehmen haben und wie mit diesen Einflüssen umgegangen wird.

Wie sieht Gartner die Struktur des Arbeitsmarktes in 2023?

Dazu die Autoren der Gartner-Studie: „Until 2023, smart machines may not be able to do all a doctor's job or an underwriter's job but only part of it. [...] This will increase unemployment since the work can be done with fewer people, but machines won't fully replace people in those parts of the job that require ad hoc thinking or empathy — the generalist portions.“ Anders gesagt: Bis 2023 werden nur diejenigen Aufgaben von Maschinen übernommen, die keine Ad-hoc-Überlegungen oder Empathie erfordern. Die Arbeit von Ärzten oder Entscheidern z. B. kann also noch nicht übernommen werden.

Wie sieht Gartner die Struktur des Arbeitsmarktes ab 2030?

Dazu die Studie: „We estimate that the real endgame in this scenario, by 2030, will be the creation of digital "superdocs" [...] in the healthcare industry and similar programs within the legal and trading industries. Such programs will also allow machines to take over generalist and specialist positions, so that versatilists and some specialists (within the service sector) will be the only human positions available.“ Das heißt, spätestens ab 2030 übernehmen Maschinen jetzt auch solche Aufgaben die Ad-hoc-Überlegungen oder Empathie erfordern. Entsprechend ändert sich die Struktur des Arbeitsmarktes weiterhin dramatisch. Die Autoren der Studie schreiben weiter: „As artificial intelligence [...] makes further progress, it will be increasingly difficult to distinguish between human and machine." Am Ende der Entwicklung zeichnen sich Smart Machines also auch dadurch aus, dass deren Unterscheidung von Menschen zunehmend schwer fällt.

Hartes Kriterium zur Unterscheidung ist (bislang) der so genannte Turing-Test. Wikipedia definiert: „Im Zuge des Tests führt ein menschlicher Fragesteller über eine Tastatur und einen Bildschirm ohne Sicht- und Hörkontakt mit zwei ihm unbekannten Gesprächspartnern eine Unterhaltung. Der eine Gesprächspartner ist ein Mensch, der andere eine Maschine. Beide versuchen, den Fragesteller davon zu überzeugen, dass sie denkende Menschen sind. Wenn der Fragesteller nach der intensiven Befragung nicht klar sagen kann, welcher von beiden die Maschine ist, hat die Maschine den Turing-Test bestanden, und es wird der Maschine ein dem Menschen ebenbürtiges Denkvermögen unterstellt.