Das Astronomische Gedankenexperiment

Das Astronomische Gedankenexperiment

In der Astronomie gibt es ein Gedankenexperiment: Soll man jetzt eine Expedition zu einem fernen Planeten schicken oder lieber warten, bis die Technologie die Reisezeit verkürzt? Dasselbe Dilemma stellt sich auch bei Unternehmensschulungen: Soll die KI sofort eingesetzt werden oder soll man warten und riskieren, ins Hintertreffen zu geraten?

Die Weltraum-Analogie: Jetzt losfliegen oder lieber warten?

Ich habe vor kurzem von einem faszinierenden Gedankenexperiment von Astronomen erfahren, das meiner Meinung nach das Dilemma, vor dem das Lernen in Unternehmen heute steht, perfekt veranschaulicht.

Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: Im Jahr 2100 haben Astronomen einen Planeten im Alpha Centauri-System (nur 4,4 Lichtjahre entfernt) entdeckt, auf dem Leben existieren könnte. Die Menschheit beschließt, eine Expedition dorthin zu schicken. Nach dem heutigen Stand der Technik können wir ein Raumschiff bauen, das mit einer Geschwindigkeit von 2,2 % der Lichtgeschwindigkeit 200 Jahre braucht, um den Planeten zu erreichen. Eine lange Zeit, aber durchaus machbar.

Doch die Technik bleibt nicht stehen. Wissenschaftler prognostizieren, dass es in 20 Jahren fortschrittlichere Triebwerke geben wird, die die Reisezeit von 200 auf 150 Jahre verkürzen. Sollen wir also die Expedition jetzt starten und enorme Mittel investieren, obwohl wir sie durch Warten schneller und effizienter machen könnten?

Was ist, wenn sich die Technologie in 50-70 Jahren so weit verbessert, dass die Reise auf 100 Jahre verkürzt werden kann? Oder umgekehrt, wenn sich der Fortschritt verlangsamt und sich das Warten als vergeblich erweist?

Mögliche Strategien:

1. Auf den perfekten Zeitpunkt warten – aber wann wird er kommen?
2. Nach jedem Durchbruch Raumschiffe losschicken – aber das ist extrem teuer.
3. Ein einziges Raumschiff losschicken und es nicht wiederholen – aber könnten wir dadurch nicht etwas Wichtiges verpassen?

Dieses Dilemma ähnelt frappierend demjenigen, mit dem Unternehmen heute konfrontiert sind: Soll man die KI jetzt einsetzen oder noch warten?

Corporate Learning und KI: Das gleiche Dilemma

Die künstliche Intelligenz verändert heute das Bildungswesen. Generative Modelle (ChatGPT, Gemini, Claude) schreiben bereits Schulungsmaterialien, erstellen Tests und passen Inhalte an die Bedürfnisse der Mitarbeiter an. Aber die Technologie schreitet schnell voran:

1. Die Rechenleistung wird immer billiger (das Mooresche Gesetz gilt, wenn auch verlangsamt, immer noch).
2. Die Sprachmodelle werden immer intelligenter. GPT-4 ist bereits deutlich besser als GPT-3, was wird also in einem Jahr passieren?
3. Fertige Tools werden immer schneller verfügbar. Was vor kurzem noch monatelange Entwicklungsarbeit erforderte, kann jetzt in ein paar Stunden erledigt werden.

Wenn wir jetzt die KI einsetzen, können wir uns einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz verschaffen. Es besteht jedoch die Gefahr, dass in ein oder zwei Jahren fortschrittlichere (und billigere) Lösungen auf den Markt kommen, so dass frühe Investitionen suboptimal sind.

Wenn wir auf den „perfekten Zeitpunkt“ warten, könnten wir für immer ins Hintertreffen geraten.

Welche Strategien sind beim Corporate Learning möglich?

1. Schrittweise Umsetzung, beginnend mit risikoarmen Lösungen

Wir müssen nicht das gesamte Lernsystem auf einmal ersetzen. Wir können auch in kleinen Schritten beginnen:

• Automatisierung von Routineaufgaben (Erstellung von Tests, Beantwortung häufig gestellter Fragen).
• Personalisierung des Lernens (adaptive Kurse, die auf das Niveau eines Mitarbeiters zugeschnitten sind).
• Einsatz von Chatbots für den Support (anstelle von FAQs).

Dieser Ansatz minimiert die Risiken und ermöglicht die schrittweise Integration neuer Technologien.

2. Flexible Architektur: Lassen Sie Raum für Updates

Wenn KI-Lösungen mit einer modularen Struktur implementiert werden, können sie mit dem Aufkommen neuer Technologien weiterentwickelt werden. Ein Beispiel:

• Verwendung von APIs anstelle von fest kodierten Modellen.
• Entwicklung von Plattformen, die leicht skalierbar sind.

Dies verringert das Risiko, dass das System veraltet.

3. Parallele Strategien: Experimentieren und Testen

Wir können mehrere Pilotprojekte mit verschiedenen Technologien starten:

• Eine Gruppe von Mitarbeitern wird mithilfe von ChatGPT geschult.
• Eine andere mit einem traditionellen LMS.
• Eine dritte durch hybride Lösungen.

Nach 6-12 Monaten können wir die Ergebnisse vergleichen und die beste Option auswählen.

4. Trends beobachten und auf eine schnelle Umsetzung vorbereitet sein

Anstatt passiv zu warten, können wir:

• Ein internes Team einrichten, das EdTech-Innovationen verfolgt.
• Partnerschaften mit Anbietern eingehen, um frühzeitig Zugang zu neuen Technologien zu erhalten.
• Hackathons veranstalten, um neue Tools zu testen.

So können wir verhindern, dass wir in Rückstand geraten, ohne sofort in veraltete Technologien zu investieren.

Und wenn das Warten zu riskant ist? In der Geschichte gibt es viele Beispiele von Unternehmen, die aufgrund von Unentschlossenheit auf der Strecke geblieben sind:

• Kodak erfand die Digitalkamera, entwickelte sie aber nicht weiter und ging in Konkurs.
• Nokia dominierte den Telefonmarkt, konnte aber mit der Entwicklung von Smartphones nicht mithalten.

Andererseits gibt es auch Beispiele für gescheiterte frühe Entwicklungen: Meta (Facebook) investierte Milliarden in das Metaverse, aber die Technologie ist noch nicht reif für die Massenanwendung.

5. Das Wichtigste: Innovative Produkte erfordern mehr als nur Technologie

Viel entscheidender sind die Erfahrung und das interne Fachwissen des Teams.

Wenn der „perfekte Zeitpunkt“ gekommen ist, brauchen Sie Mitarbeiter, die genau wissen, was zu tun ist und wie. Diejenigen, die bereits „aus Fehlern gelernt“ haben und alle Fallstricke kennen. Ein solches Fachwissen wird nur dann entstehen, wenn Ihr Unternehmen aktiv an der Entwicklung von KI im Bereich des Lernens arbeitet.

Das Gleichgewicht zwischen Innovation und Pragmatismus ist der Schlüssel zum Erfolg.

Zusammenfassung

1. Warten Sie nicht auf den „perfekten Moment“ – er kommt vielleicht nie.
2. Fangen Sie klein an – mit Pilotprojekten und Experimenten.
3. Entwickeln Sie flexible Systeme, damit sie leicht aktualisiert werden können.
4. Beobachten Sie Trends und seien Sie bereit, schnell zu skalieren.

Wie bei der Weltraumexpedition ist die beste Option nicht das Extrem, sondern eine vernünftige Balance zwischen Aktion und Anpassung.

Die KI muss jetzt im Bereich des Corporate Learning eingesetzt werden, aber flexibel und mit der Möglichkeit, sie schnell zu aktualisieren. Andernfalls besteht die Gefahr, entweder für immer hinterherzuhinken oder Ressourcen zu verschwenden.

Für welche Strategie entscheiden Sie sich?

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