Kolumne: Large Language Models - Game Changer

Seit der Freigabe von ChatGPT 3.5 im November 2022 werden wir überflutet mit Erfahrungsberichten und Tipps, aber auch mit Warnungen zu den Large Language Models (LLMs). Doch angesichts der Bedeutung dieser Technologie möchte auch ich meine Perspektive einbringen – als Ergänzung zu meinen bisherigen, teils kritischen Kolumnen über Künstliche Intelligenz. Dies, nach drei Jahren praktischer Erfahrung insbesondere mit ChatGPT, sowohl im unternehmerischen als auch im privaten Umfeld.

Beginnen wir mit den notorischen Nörglern. Diese treten bekanntlich immer dann auf den Plan, wenn bahnbrechende Innovationen publik werden. Gerade im Fall der LLMs machen sich die Kritiker indessen besonders unglaubwürdig. Wenn Vertreter der schöngeistigen Disziplinen diese Systeme als «statistische Papageien» abtun, dann wirkt solch herablassende Kritik wie der Schutzreflex – aus Angst vor Bedeutungsverlust. Wer diese Modelle allein auf die Wahrscheinlichkeit der Wortfolge reduziert, hat es entweder nicht verstanden oder argumentiert mit unredlichen Mitteln.


Meine persönliche Wertung: Was diese Systeme – intelligent und mit der gebotenen kritischen Distanz eingesetzt – gerade bei anspruchsvollen Fragenstellungen leisten, ist überragend. Wüssten wir es nicht besser, würden wir hinter den Antworten wohl kaum eine Maschine vermuten. Und falls doch, dann paradoxerweise gerade deshalb, weil die Qualität in manchen Fällen selbst jene der Fachleute übertrifft.

Was Deep Learning und die Anwendung von Milliarden Parametern auf grosse Datenmengen im Web oder in der Organisation hervorbringen, ist tief beeindruckend. Dass diese Ergebnisse in Sekundenschnelle angeboten werden, ist noch das sprichwörtliche Tüpfelchen auf dem i. Die Einführung der LLMs markiert eine KI-Revolution, deren Ausmass wohl selbst KI-Experten und die Entwickler dieser Systeme nicht erwartet hatten.

Der Nutzen von LLMs variiert naturgemäss nach Einsatzbereich und Fragestellung. Assistenzaufgaben – etwa Transkriptionen, Zusammenfassungen oder Rechercheunterstützung – lassen sich mit KI deutlich effizienter und oft auch qualitativ besser bewältigen.


Bei Management- und Führungsaufgaben hingegen ist Vorsicht geboten. Wer etwa die Ressourcenplanung einer KI überlässt, begibt sich angesichts der begrenzten Verfügbarkeit an Parametern auf eine Reise mit hohem Fehler- und Frustrationspotenzial. Generell gilt: Je dünner die Datenbasis, desto grösser das Risiko für Ungenauigkeiten – und für das berüchtigte Halluzinieren der Systeme.

Ihre wahre Stärke entfalten die Modelle jedoch bei konzeptionellen Aufgaben. Bei der Entwicklung von Vermarktungsstrategien, dem Redesign von Websites oder in Entwicklungs- oder Organisationsprojekten liefern die ­fundierten Recherchen, die differenzierten Analysen und verblüffend kreative Kombinatorik exzellente Unterstützung. Qualität und Effektivität der Resultate lassen sich damit meist deutlich steigern.

Fazit: Klug genutzt sind Large Language Models insbesondere bei der Bearbeitung konzeptionell-kreativer Aufgaben im beruflichen Kontext ein echter Game Changer. Ihre gewinnbringende Nutzung sollte in der Organisation über Sensibilisierung und Weiterbildung, aber auch mittels geeigneter technischer Mittel, gezielt gefördert werden.