MIT-Studie: KI ist zu teuer um die meisten menschlichen Jobs zu ersetzen
In letzter Zeit erleben künstliche Intelligenzen (KI) einen Aufschwung, was bei vielen Menschen die Befürchtung weckt, dass sie bald zahlreiche Arbeitsplätze ersetzen könnten. Jedoch zeigt eine aktuelle Studie des Massachusetts Institute of Technology (MIT), dass wir noch weit davon entfernt sind, großflächig auf KI umzusteigen.
Die Studie konzentrierte sich auf den Einsatz von Computer Vision. Sie kam zu dem Ergebnis, dass lediglich 23 Prozent der untersuchten Berufe durch den Einsatz von KI tatsächlich kosteneffizienter gestaltet werden könnten.
Dies bedeutet im Umkehrschluss, dass in mehr als drei Vierteln der berücksichtigten Jobs menschliche Arbeitskräfte hinsichtlich der Kosteneffizienz noch immer die Nase vorn haben.
KI ist noch zu teuer
Einer der Hauptgründe, warum KI in der visuellen Erkennung bisher nur begrenzt eingesetzt wird, sind deren hohe Kosten in Installation und Betrieb, wie Fortune berichtet. Um diesen Sachverhalt genauer zu verstehen, wurden Daten von 1.000 verschiedenen Aufgaben in 800 unterschiedlichen Berufen gesammelt und analysiert.
Die Ergebnisse zeigen, dass momentan nur etwa 3 Prozent dieser Aufgaben durch KI kosteneffizient ausgeführt werden können. Forscher gehen davon aus, dass bis zum Jahr 2030 die Effizienz von KI-Anwendungen deutlich steigen könnte.
In diesem Szenario könnten dann bis zu 40 Prozent der gegenwärtig untersuchten Aufgaben kosteneffizient durch KI übernommen werden.
KI lohnt sich besonders im Einzelhandel
Besonders hervorgehoben wird die kosteneffiziente Arbeitsweise der KI in Sektoren wie Einzelhandel, Transport und Lagerhaltung. Hier bietet KI mit Computer Vision Potenzial, Prozesse zu optimieren und effizienter zu gestalten.
Im Gegensatz dazu zeigt die Studie, dass in handwerklichen Bereichen wie dem Bauwesen oder dem Bergbau KI momentan noch wenig kosteneffizient ist. Ähnliches gilt für den Immobiliensektor, wo menschliche Arbeitskräfte derzeit noch überlegen sind.
KI kann zwar bestimmte Aufgaben innerhalb von Jobs übernehmen, der Großteil der Arbeit wird jedoch weiterhin von Menschen ausgeführt. Das deutet darauf hin, dass KI eher als unterstützendes Werkzeug gesehen werden kann.