Das Produktivitätsparadox ist zurück

Warum eine $ 700-Milliarden-IA-Industrie Sie immer noch nicht ersetzen kann In den späten 1800er Jahren, als elektrische Motoren erstmals in die Fabriken kamen, schlugen viele Eigentümer sie einfach auf ihre alten Dampfbetriebe. Es dauerte Jahrzehnte, bis sie den Werkboden um Elektrizität neu gestalteten. 1987 Nobelpreisträger für Ökonomie „Man kann das Computerzeitalter überall sehen, aber in den Produktivitätsstatistiken.“ Unternehmen haben seit Jahren Geld in die Informationstechnologie gegossen, aber die Produktivität in den fortgeschrittenen Volkswirtschaften blieb. . Robert Solow bemerkt hartnäckig schwach Die » Es dauerte etwa ein Jahrzehnt, bis in den Vereinigten Staaten Mitte der 1990er-Jahre ein klarer Produktivitätsboom auftrat. Produktivitätsparadox Im Februar 2026 sagte Torsten Slok, Chief Economist bei Apollo Global Management: Außer in den eingehenden makroökonomischen Daten.“ AI ist überall Neues Buzzwort, dieselbe Beobachtung, vielleicht vierzig Jahre später. MIT Forscher beschreiben als Viele Unternehmen sehen Leistung und Am Anfang, bevor Gewinne erscheinen. Annahme wichtiger Technologien, einschließlich AI a productivity J‑curve Produktivität dip Warum? Weil KI nicht nur in bestehende Prozesse schließt. Es erfordert neue Infrastrukturen, neue Schulungen und neue Wege, die Arbeit zu organisieren. Ohne diese Veränderungen fügt selbst die beste Technologie Zugabe hinzu. Einfach ausgedrückt, die Dinge werden schlimmer, bevor sie besser werden. Er hat vorhergesagt, dass das Produktivitätswachstum in den USA 2025 um 2,7% betragen wird – fast doppelt so viel wie im Durchschnitt des vorangegangenen Jahrzehnts – und sieht dies als Zeichen dafür, dass KI-bezogene Gewinne beginnen zu erscheinen. Eine jüngste nationale Wirtschaftsbüro von etwa Mehr als zwei Drittel dieser Führungskräfte sagen, dass sie KI bei der Arbeit verwenden, aber im Durchschnitt nur etwa 1,5 Stunden pro Woche und mehr ist auch . Forschungsstudie 6.000 Führungskräfte in verschiedenen Ländern 80 Prozent der Unternehmen berichten über keine Auswirkungen Produktivität oder Beschäftigung bislang Die Reorganisation der Arbeit um die Technologie verändert alles, und diese Reorganisation dauert in der Regel ein Jahrzehnt oder mehr. Die Geschichte legt nahe, dass große Technologien oft ein Jahrzehnt oder zwei dauern, bevor sie als breite, wirtschaftliche Transformation erscheinen. Mit der gegenwärtigen Welle der generativen KI sind wir nur wenige Jahre in ernsthafte Bereitstellung. Die Vibe-Wirtschaft trifft die Realität Vielleicht haben Sie den Test gesehen » Es hat Dutzende von Millionen von Ansichten auf sozialen Plattformen erreicht, und seine Botschaft ist einfach: KI wird einen enormen Anteil der heutigen Jobs schneller übernehmen, als Sie denken, also sollten Sie sich jetzt vorbereiten oder zurückgelassen werden. Etwas Großes geschieht It was written by Matt Shumer, who runs an AI company and helps manage an AI‑focused venture fund. Der Forscher , indem er argumentierte, dass der Aufsatz "kein Stück tatsächliche Daten" hinter seinen umfassenden Behauptungen hatte. Gary Marcus drückt hart zurück Die Menschen, die verkauft AI Dieser Glaube hilft, die Hunderte von Milliarden Dollar an Kapitalausgaben zu rechtfertigen, die Unternehmen wie Alphabet, Microsoft, Meta und Amazon planen, um 2026 in die KI-Infrastruktur zu gießen. Du musst glauben Wenn KI Ihre Tabellen nur ein wenig schneller macht, bekommt niemand dieses Geld zurück. Aber wenn AI Anwälte, Ärzte, Buchhalter, Marketer und Manager ersetzt, macht die Investition plötzlich Sinn. So verkaufen sie dir eine Zukunft, in der du die Kosten bist, die gesenkt werden sollen. Das Problem ist, dass diese Geschichte auf Vibrationen und Meinungen basiert, nicht auf Zahlen, die von Orten wie McKinsey, MIT, der NBER, Gartner, Deloitte, Challenger und Wyndham kommen. McKinsey’s State of AI Report 2025 ergab, dass 88% der Organisationen jetzt KI in mindestens einer Business-Funktion verwenden. That found that more than 80% of firms report no measurable impact from AI on productivity or employment so far. NBER‑linked study MIT-Forscher haben geschätzt, dass heutige KI-Tools technisch Aufgaben im Wert von etwa 11,7% des US-Arbeitsmarktes oder ungefähr 1,2 Billionen US-Dollar an Löhnen übernehmen könnten. Eine von Deloitte zitierte Umfrage ergab, dass 47% der Führungskräfte bereits mindestens eine wichtige Entscheidung auf der Grundlage einer fehlerhaften oder gefälschten KI-Ausgabe getroffen haben. Gartner prognostiziert, dass mehr als 40% der ehrgeizigen "agentischen KI" -Projekte bis 2027 abgeschafft werden, weil die Kosten steigen, der geschäftliche Wert flach bleibt und die Risikokontrolle zurückbleibt. In der Gastfreundschaft berichtete Wyndham im Januar 2026, dass 98% der Hotels irgendwo in ihren Operationen mit KI begonnen haben, aber nur 32% haben es in die meisten ihrer Systeme eingebettet. Challenger, Gray & Christmas, an outplacement firm, reached about 1.2 million in 2025, up , with tens of thousands of those layoffs . reported that total U.S. job cuts 58% from the year before explicitly attributed to AI Die Vibe sagt, dass etwas Großes passiert, die Zahlen sagen, dass etwas Großes fehlt. Der Teil, den sie niemals erklären Es gibt ein Stück dieses Puzzles, das fast nie ehrlich diskutiert wird. Nicht in viralen Essays. Nicht in Investor Decks. Das ist es, was passiert, nachdem Sie die AI kaufen. Nehmen Sie einen einfachen Fall.Ein Hotel möchte Kunden online erreichen.Es gibt nichts Exotisches daran.Es ist eine grundlegende geschäftliche Herausforderung. Es gibt drei Arten von Dieses Hotel kann genutzt werden. Wer Werkzeuge Stufe 1: AI als schneller Pen Tools wie ChatGPT können Listen schreiben, Anzeigen kopieren und Marketing-Inhalte mit Geschwindigkeiten, denen kein Mensch entsprechen kann. Ein Hotelmanager kann ChatGPT verwenden, um zehn verschiedene Listen für zehn Arten von Reisenden in der Zeit zu erstellen, die es einmal brauchte, um einen zu schreiben. Aber jemand muss immer noch die KI anfordern, lesen, was herauskommt, wählen, was passt, kopieren Sie es in die Buchungsplattformen und überprüfen Sie, ob es richtig angezeigt wird. The tool does the writing. It does not do the work. Stufe 2: AI als semi-autonomer Assistent Schreiben Sie eine Liste, posten Sie sie auf mehreren Websites, verfolgen Sie die Leistung, vielleicht sogar kopieren Sie sie basierend auf den Ergebnissen. Agentische AI Tools Auf dem Papier klingt es wie der Sprung, auf den alle warten. In der Praxis erfordert es, dass der Hotelmanager weiß, welche Plattformen wichtig sind, was die KI tatsächlich tut und wie man die Ergebnisse überprüft. Ihr Fachwissen ist es, ein Hotel zu betreiben, nicht Softwareagenten zu orchestrieren. Deloitte berichtet, dass 62% der Unternehmen mit dieser Art von KI experimentieren. nur 23% haben es erfolgreich skaliert. Gartner prognostiziert, dass über 40% dieser Projekte bis 2027 aufgegeben werden. Die Tools sind nicht Plug-and-Play, sie sind Arbeit. Stufe 3: KI als spezialisierte Plattform Dann gibt es branchenspezifische Plattformen.Eine Hotelmanagement-Suite, die verspricht, "alles" automatisch zu handhaben, sobald Sie Ihre Informationen eingeben. Das ist das versprochene Endspiel. Doch die Zahlen von Wyndham 2026 zeigen, dass während 98% der Hotels irgendwo mit der KI begonnen haben, nur 32% sie über ihre Systeme ausführen. Selbst mit einer leistungsstarken Plattform muss jemand Integrationen verwalten, Ausnahmen bewältigen, Informationen korrekt halten und beobachten, wenn das System stillschweigend fehlschlägt. Und das ist nur ein Kanal: Webpräsenz. Das gleiche Hotel hat auch Social Media, E-Mail-Marketing, Buchungsmaschinen, Bewertungsplattformen und vieles mehr. Der Hotelmanager hat immer noch ein Hotel zu betreiben. Gäste zu bedienen. Personal zu planen. Wartung zu überwachen. Rechnungen zu zahlen. Das Problem war nie nur Fähigkeit, es ist Zeit, Aufmerksamkeit und Sorgfalt. WSI hat herausgefunden, dass Zeit immer noch die Nummer eins Barriere für 35% der Unternehmen ist, die versuchen, KI zu übernehmen. Bericht 2025 Im Februar 2026 Nickle LaMoreaux, Chief Human Resources Officer von IBM . Her logic was blunt. The companies that will be most successful three to five years from now are the ones investing heavily in human talent now, not cutting it. angekündigt, das Unternehmen verdreifacht seine Einstiegs-Level-Einstellungen Die Automatisierung von Aufgaben löscht nicht das Bedürfnis nach Menschen, sondern verändert, was diese Menschen tun. Was die Maschinen nicht fälschen können Researchers at MIT Sloan went to U.S. Bureau of Labor Statistics data and asked a simple question: where do humans have staying power? Sie haben die Antwort in fünf Fähigkeiten gruppiert und . Das EPOCH-Framework Empathie: Die Fähigkeit, zu verstehen, was eine andere Person fühlt. Präsenz: die Fähigkeit, in Echtzeit zu erscheinen, zusammenzuarbeiten und Vertrauen aufzubauen. Meinung: die Fähigkeit, ethische und moralische Urteile zu machen. Kreativität: wahre Vorstellungskraft und Intuition. Hoffnung: die Fähigkeit für Führung, Zweck und Vision. These are not nice‑to‑have add‑ons. They are the glue holding real business relationships together. A client who insists on a specific color for their brand because it ties to a family story. A hotel guest who returns year after year because the receptionist remembered their name and their kid’s allergy. A manager who handles crises better because they lived through them, not because an AI summarized leadership quotes. Das wissen die Verbraucher bereits. In einem 93,4% sagten, sie bevorzugen es, mit einem Menschen zu interagieren , and 84% said humans are more accurate. Die meisten Menschen vermuten immer noch, dass Unternehmen KI hauptsächlich einsetzen, um Kosten zu senken, nicht um den Service zu verbessern. 2025 Umfrage der US-Verbraucher AI im Kundenservice Weitere jüngste Forschungen analyzed 887 real chat transcripts and ran experiments with 989 participants. Eine Studie im Journal of Interactive Marketing Das Urteil war klar. AI-Chatbots funktionieren gut in einfachen, transaktionalen Situationen.Wenn die Aufgabe darin besteht, eine einfache Frage zu beantworten oder ein Formular zu bearbeiten, kann die KI damit umgehen. In dem Moment, in dem die Interaktion Vertrauen, Wärme oder das Gefühl verlangt, dass sich jemand wirklich kümmert, gewinnen menschliche Agenten. Die Ersatzgeschichte behauptet, dass die meisten Geschäftsinteraktionen einfache Transaktionen sind. As a Die Frustration durch KI ist die neue Kundenservice-Krise. February 2026 Forbes article Service-Interaktionen gelingen nicht, weil sie automatisiert oder schnell sind; sie gelingen, wenn sie klar, genau und auf die menschliche Erfahrung ausgerichtet sind. Unternehmen, die KI einsetzen, um Kosten zu rasieren, lösen für ihre eigenen Margen. Menschen gehen zurück in das gleiche Hotel, weil eine Person sie willkommen fühlen ließ, sie vertrauen einer Marke, weil eine Person hinter ihr mit Ehrlichkeit und Persönlichkeit kommunizierte. Die Menschen erinnern sich an Menschen, niemand erinnert sich daran, wie ein Algorithmus sie behandelt hat, niemand fühlt sich treu an ein Softwareprodukt. AI’s Achilles Heel Jeder, der KI-Tools tief benutzt hat, kennt bereits das Problem, das die Branche versucht, unter Jargon zu begraben. Wer lügt. Die Industrie nennt es Halluzination, um es geheimnisvoll klingen zu lassen. Die Wahrheit ist einfacher. KI-Systeme fabrizieren Dinge die ganze Zeit, mit vollem Vertrauen und perfekter Grammatik. Laut einer Umfrage von Deloitte haben etwa 47 Prozent der Führungskräfte bereits wichtige Entscheidungen getroffen, die auf fehlerhaften KI-Inhalten beruhen. Aktuelle Unternehmensrisikobewertungen Mitarbeiter von Firmen, die KI verwenden, verbringen jetzt ungefähr 4,3 Stunden pro Woche, um die KI-Ausgabe zu überprüfen - etwa 14.200 US-Dollar pro Mitarbeiter pro Jahr bei Überprüfungen. of a single serious hallucination ranges from around $18,000 in customer‑service cases to roughly $2.4 million in healthcare. Die durchschnittlichen Kosten Dies ist kein Bug, der auf einen Patch wartet. Es ist eingebacken, wie aktuelle Systeme funktionieren. AI language models generate text by predicting which word is most likely to come next. They are not checking against a ground truth database. They are optimizing for what sounds plausible, not what is accurate. , dessen Verpflichtungen für hochrisikoreiche Systeme im Jahr 2026 zunehmen, ist eine ausdrückliche Anerkennung dafür. Der EU-Akt AI Die Gesetzgeber kamen zu dem Schluss, dass das Fehlerproblem nicht von selbst behoben werden wird. The U.S. Air Force reached the same conclusion in a very different domain. In testing its Maven Smart System to speed up targeting decisions, the Air Force’s explicit design principle was to have the machine support, not replace, the human in the loop. Selbst in einem Bereich, der auf Geschwindigkeit und tödlichkeit basiert, besteht das Militär auf menschlicher Überwachung. Das Spektrum reicht von einem aufwendigen sozialen Post am einen Ende bis zu einem Militärschlag am anderen Ende.Die meisten Geschäftsentscheidungen liegen irgendwo dazwischen: Buchhaltung, Kundeninteraktionen, Markenrepräsentation, Strategie. In all diesen Fällen ist die akzeptable Fehlerquote viel niedriger als der Hype vorschlägt. Die Branche hat keine ernsthafte Antwort auf grundlegende Fragen.Wie wissen Sie, wann die KI einen Fehler gemacht hat?Wer ist verantwortlich für die Überprüfung ihrer Arbeit?Wie weit gehen Sie zurück, um Fehler zu lösen, sobald Sie sie finden?Wer trägt die Schuld, wenn der Fehler der Maschine echtes Geld oder Leben kostet? Sie sind tägliche Kopfschmerzen in jeder Organisation, die versucht hat, die Schlüssel an eine Maschine zu übergeben. Anyone who has spent time trying to “train” ChatGPT to obey simple instructions—stop using a certain format, avoid certain phrases, stick to a specific structure—only to watch it drift minutes later knows this at a gut level. Es gibt keine Schande, keine Angst, entlassen zu werden, kein tiefes Gedächtnis, das "nie wieder" sagt. Du warst dazu bestimmt zu kämpfen Eine Familie setzt sich nieder, um einen Film auszuwählen. Niemand kann zustimmen. Die Leute werfen Titel aus, von denen andere noch nie gehört haben. Das Gespräch wandert in alte Geschichten, laufende Witze, halb-erinnerte Momente. Now imagine a perfectly efficient recommendation app. It quietly reads everyone’s data, scans the streaming catalog, and serves the mathematically optimal movie in seconds. Schneller, intelligenter und optimierter Und die Familie sitzt still, beobachtet den Film und vermisst den Teil, der wirklich zählt. The friction was the point. The search created the conversation. The conversation created the connection. Der UCLA-Psychologe Robert Bjork nennt diese wünschenswerten Schwierigkeiten. A ist eine Herausforderung, die sich im Moment schwieriger anfühlt, aber besseres Lernen, tieferes Verständnis und länger anhaltendes Wachstum hervorruft. wünschenswerte Schwierigkeit Das Entfernen Ihres Studiums anstelle von Klemmen, das Mischen verschiedener Problemtypen anstatt eines zu wiederholen oder das Erhalten von verspätetem Feedback anstelle von sofortiger Korrektur fühlen sich kurzfristig weniger effizient an, führen aber langfristig zu einer stärkeren Leistung. AI does the opposite. It delivers polished output immediately. It skips the struggle. And in skipping the struggle, it skips the learning. Harvard-bezogene Forscher dokumentierten die Menschen schätzen zuverlässig Dinge, denen sie geholfen haben, viel mehr als identische Dinge, die sie nicht selbst zusammengestellt haben. IKEA Effekt Effort enhances meaning. Achievements feel more personal and significant when you have had to work for them. People value outcomes more when they invest real effort. Psychologen Edward Deci und Richard Ryan, durch und identifiziert . Selbstbestimmungstheorie Drei Grundbedürfnisse des Menschen Autonomie: Die Notwendigkeit, dein eigenes Leben zu führen. Kompetenz: Die Notwendigkeit, Ihre Fähigkeiten durch Anstrengung zu entwickeln. Relatedness: the need to connect deeply with others through shared experience. AI, die versucht, alles für Sie zu tun, schneidet gegen alle drei. Es löscht Ihre Entscheidungen. Es blockiert Ihren Weg zur Beherrschung. Es stehlt den gemeinsamen Prozess, der Menschen bindet. Es gibt einen Grund, Mount Everest zu klettern und einen Hubschrauber zum Gipfel zu nehmen, fühlt sich nicht gleich an, auch wenn die Aussicht identisch ist. Für Millionen von Geschäftsinhabern und Managern ist die Arbeit nicht nur ein Mittel für einen Gehaltsscheck. Die Arbeit ist der Punkt. Probleme lösen. Mit Ihrem eigenen Urteil und Ihren eigenen Händen etwas aufbauen. durch Schwierigkeiten wachsen. Beziehungen auf dem Weg bilden. Wiping that away in the name of “efficiency” does not liberate people. It hollows them out. Die Welt ist größer als das Tal More than twenty years ago, Marc Andreessen said “Software will eat the world.” Recently the line has been updated to “AI will eat the world.” Was die Menschen im Silicon Valley oft vergessen, ist, dass die Welt größer ist als ihre Gruppe von Freunden. As of late 2025, are still offline or lack reliable internet access, while well over 5 billion are online—but their access varies massively. roughly 2.5 billion people In vielen Städten sind rund 85 % der Menschen online, verglichen mit knapp zwei Dritteln in ländlichen Gebieten. Das Internet wird langsam zu einem grundlegenden Hilfsmittel für Arbeit, Bildung und Finanzen. Nur eine Minderheit – weniger als 20% – hat, was die Forscher ein „erweitertes digitales Profil“ nennen würden, was eine wirklich effektive, leistungsstarke Online-Präsenz bedeutet, und nur etwa ein Drittel meldet bedeutende Online-Verkäufe. Rund drei Viertel der kleinen Unternehmen Etwa vier von zehn kleinen Unternehmen geben an, im nächsten Jahr in die Verbesserung ihrer Websites zu investieren. Bis 2025–2026 dominieren Abonnementmodelle Software und Inhalte.Etwa ein Drittel der Internetnutzer geben an, dass sie für wiederkehrende softwarebasierte Dienste bezahlen. Untersuchungen zeigen auch, dass die Mehrheit der Menschen mindestens einen Und ein beträchtlicher Anteil – rund ein Drittel – hat wegen des wirtschaftlichen Drucks mindestens ein Abonnement im vergangenen Jahr storniert. Bezahlte Abonnements, die sie selten oder nie verwenden Selbst wenn KI die gesamte aktuelle Software-as-a-Service-Landschaft auslöschen würde – und das ist ein riesiger Fall – würde sie die Welt nicht auf der Zeitlinie „aufschließen“, die die Branche immer noch vielversprechend ist. Die Welt beugt sich nicht an Start-up-Pitch-Deck und Anlegerträume. Das Zeitalter der KI oder das Zeitalter der teuren Enttäuschung? Wenn Unternehmen weiterhin KI im aktuellen Tempo anwenden, ohne sich darum zu reorganisieren, ist die wahrscheinlichste Zukunft eine lange, kostspielige Frustrationsphase. High adoption. Low impact. Growing resentment. Viele Unternehmen nutzen KI, um Kosten zu senken, anstatt Probleme zu lösen.Kunden sehen es, spüren es und wecken es.Die Lücke zwischen dem, was KI verspricht, und dem, was es liefert, wird immer größer. In this scenario, AI adoption stays broad but real impact stays confined to a small minority—the 6% of companies as true high performers today. McKinsey klassifiziert Jobs verschieben sich mehr, als sie verschwinden. Netto-Vertriebenen landen im Bereich von 6% bis 7% for the global workforce. Small businesses keep stumbling through integration headaches. Consumer anger at AI customer service keeps climbing as Europe’s AI Act reins in the sharpest edges. Goldman Sachs schätzt While hundreds of billions of dollars a year flow into AI, more than four out of five companies dass sie keine eindeutigen Auswirkungen auf die Produktivität oder die Beschäftigung sehen. Noch Bericht Und in der Mitte davon verlieren echte Menschen echte Jobs, nicht weil KI ihre Arbeit tatsächlich ersetzte, sondern weil Führungskräfte glaubten, dass es so wäre. Harvard Business Review veröffentlicht Unter dem Titel "Unternehmen entlassen Arbeitnehmer wegen des Potenzials von KI, nicht seiner Leistung", berichtet, dass etwa 60% der befragten Organisationen bereits die Kopfzahl reduziert hatten, basierend auf dem, was sie erwarten, dass KI eines Tages tun wird, nicht was es heute tut. Artikel im Januar 2026 There are other possibilities. Eine kluge Minderheit von Unternehmen könnte herausfinden, wie sie um die KI wirklich umstrukturieren können. Regierungen könnten in ernsthafte Umschulung investieren. Unternehmen könnten IBM folgen und zusammen in Menschen und KI investieren. Produktivität könnte schließlich ihre J-Kurve steigen, wie Fabriken es in den 1920er Jahren taten. Or a catastrophic AI failure in healthcare, finance, or infrastructure could trigger a regulatory freeze and a consumer backlash. Alternatively, a true breakthrough could make domain‑specific AI genuinely autonomous in entire sectors. Either shock would create rapid change. Doch die wahre Gefahr liegt im Hintergrund. Es ist, wo Menschen lernen, echte Entscheidungen ohne klare richtige Antworten zu treffen, Konflikte zu verwalten, Vertrauen über Abteilungen hinweg zu gewinnen. noch Mehr als vier von zehn Unternehmen planen, Rollen durch KI zu ersetzen, darunter 37 Prozent, die sich speziell auf Einstiegspositionen orientieren – genau dort, wo die Führungskräfte von morgen beginnen sollen. Korn Ferry reports In the short term it looks cheap, fast, efficient. Auf lange Sicht ist es eine Katastrophe. Sie produzieren eine Generation von Führungskräften, die nie getestet wurden. Menschen, die gut funktionieren, wenn alles organisiert und klar ist. Menschen, die ein Dashboard bedienen können, aber keine Krise navigieren können. Nickle LaMoreaux von IBM Die Unternehmen, die gewinnen werden, sind diejenigen, die jetzt in menschliches Talent investieren und es nicht schneiden. „Wir verdreifachen unsere Eintragungsrate – und ja, das ist für Softwareentwickler und all diese Jobs, denen wir gesagt werden, dass KI tun kann.“ hat es klar gesagt Die Zukunft gehört dir Auf allen Ebenen der Fähigkeit braucht KI Menschen.Es braucht Aufsicht, Urteil und Korrektur.Die Produktivität gewinnt Jahre oder Jahrzehnte hinter der Investition. Die Entfernung des Kampfes von der Arbeit entfernt das Lernen, das Menschen und Organisationen stärkt.Kunden bevorzugen ständig menschliche Wärme gegenüber automatisierter Effizienz.Und die Führungspipeline hängt von den chaotischen, schwierigen, menschlichen Erfahrungen ab, die KI umgehen soll. Die meisten AI-Analysen behandeln Unternehmen wie eine Maschine.Einträge kommen ein, Ausgänge kommen heraus, und die einzigen Dinge, die zählen, sind Geschwindigkeit und Kosten. Sie sind lebendige Netzwerke menschlicher Beziehungen, die auf Vertrauen, Sorgfalt, Urteilsvermögen und geteilter Erfahrung basieren. AI ist sehr gut an der Basis der Arbeit. Logistik. Vorlagen. Datenverarbeitung. Diese Schicht wird sich weiter verbessern. Die Schichten, die einen Kunden zurückkehren lassen, einen Mitarbeiter davon überzeugen zu bleiben, eine Marke tatsächlich etwas bedeuten lassen und die Arbeit wert machen. Diese Teile werden produziert von . Menschen, die sich kümmern Die Profiteure der KI, die versuchen, uns eine robotische, hohle Zukunft zu verkaufen, in der wir die bedeutendsten Teile unserer Menschheit beiseite werfen, werden scheitern. Die nächste Welle von Unternehmen wird von Menschen gebaut werden, die verstehen, dass sich die Menschen an Menschen erinnern, und KI, wie viele Technologien vor ihm, wird bald in den Junkyard der Veraltbarkeit gerückt werden. Sources: Reibungslose KI kommt zu einem menschlichen Preis für Lernen, Wachstum und Verbindung AI-Powered Customer Service fehlschlägt bei viermal höherer Rate als andere Aufgaben CEOs sehen keine AI-Produktivitätsgewinne, aber einige Technologie-Industrie-Führer sind immer noch davon überzeugt, dass KI weiße Halsketten innerhalb von zwei Jahren zerstören wird Caregiving in Philosophy, Biology & Political Economy Die US-Luftwaffe lässt KI-Betreiber helfen, Ziele zu finden, um Kill-Chain-Entscheidungen zu beschleunigen US-Luftwaffe testet KI, um die Kill-Kette zu verkürzen