Inhalt:

1. In diesem Blogpost beleuchten wir die facettenreichen Herausforderungen und Perspektiven im Umgang mit der Vorhersage und Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI). Wir betrachten, wie unsere Einschätzungen von KI durch unsere individuellen Standpunkte geprägt sind und wie dies zu verschiedenen Ängsten und Umgangsstrategien führt. Historische Beispiele verdeutlichen die Schwierigkeiten bei der Prognose technologischer Entwicklungen und die daraus resultierenden Fehleinschätzungen.
2. Wir diskutieren die rasanten Fortschritte im Bereich der KI, insbesondere in der Bild- und Videobearbeitung, und beleuchten die Risiken, die sich aus einem Mangel an tiefgehendem Verständnis ergeben, wie falsche Einschätzungen von Möglichkeiten und Herausforderungen. Verschiedene Standpunkte – von Beratern über Produkthersteller bis hin zu Technologie-Enthusiasten – beeinflussen die Wahrnehmung und Akzeptanz von KI-Technologien.
3. Einen besonderen Fokus legen wir auf die psychologischen Aspekte und Ängste, die bei der Einführung von KI in Unternehmen auftreten können, und bieten Strategien an, um mit diesen Herausforderungen umzugehen und das Gefühl der Inkompetenz zu überwinden.
4. Abschließend werfen wir einen Blick auf zukünftige Entwicklungen in der KI, wie selbstoptimierende Systeme, und deren Potenzial, die Interaktion zwischen Mensch und Technologie zu revolutionieren. Der Blogpost zielt darauf ab, ein umfassendes Verständnis für die Komplexität und Dynamik im Bereich KI zu schaffen und einen Rahmen für den produktiven Umgang mit dieser disruptiven Technologie zu bieten.

Aktuelle Diskussionen

Es wird heftig diskutiert, was KI-Systeme können und wie man diese einsetzen kann. Die gängigsten Meinungen sind:

1. KI ist nicht klug genug, wird Menschen niemals erreichen können
2. KI Systeme sind fehlerhaft
3. Wenn man KI-Systeme nutzt reduziert man das eigene Denken
4. Karl Kratz sagte KI ist das Gewürz.

Schwierigkeiten technische Entwicklungen hervor zusagen

Hier sind einige Zitate, in denen Menschen sich bei der Einführung von Computern geirrt haben:

1. "Ich denke, dass es weltweit einen Markt für vielleicht fünf Computer gibt." - Thomas Watson, Chairman von IBM, 1943[1].
2. "Das Internet wird wie eine spektakuläre Supernova im Jahr 1996 in einem katastrophalen Kollaps." - Robert Metcalfe, Gründer von 3Com und Erfinder der Ethernet-Verbindung[1].
3. "Dieses Telefon hat zu viele Schwächen, als dass man es ernsthaft für die Kommunikation in Erwägung ziehen kann." - Internes Memo von Western Union, 1876[1].
4. "Noch hat ein Rechner wie der ENIAC 18,000 Vakuum-Röhren und wiegt 30 Tonnen. Doch die Computer der Zukunft werden nur noch 1.000 Vakuum-Röhren besitzen und vielleicht nur noch 1,5 Tonnen wiegen." - Popular Mechanics, März 1949[1].
5. "Es gibt keinen Grund dafür, dass jemals jemand einen Computer zu Hause haben möchte." - Ken Olson, Präsident, Vorsitzender und Gründer von Digital Equipment Corp., 1977[2][6][7].
6. "640 Kilobyte sollten genug für jeden sein." - Bill Gates, 1981[7].

Diese Zitate zeigen, wie schwer es ist, die Zukunft der Technologie vorherzusagen und wie schnell sich die Computertechnologie entwickelt hat.

Die letzten 12 Monate in der KI-Bild und Video Welt

Um einmal kurz inne zu halten, ChatGPT ist gerade 13 Monate alt und schauen wir mal zurück was alles in der Zeit passiert ist nur im Bereich von Bild und Video:

1. Adobe Photoshop Elements 2024: Adobe hat eine neue Version seines beliebten Bildbearbeitungsprogramms veröffentlicht, die neue Funktionen wie 1-Klick-Korrekturen, Foto-Reels zum Teilen und kreative Überlagerungen in der Web-Version bietet
2. Runway AI: Dieses Tool bietet eine dynamische Plattform für die AI-Bildgenerierung und erweitert die kreativen Horizonte durch die Möglichkeit, Live-Videos und Video-Bearbeitung zu erstellen
3. DALL-E: Ein AI-Bildgenerator, der in der Lage ist, atemberaubende Text-zu-Bild-Visuals zu erstellen
4. Craiyon: Ein weiterer AI-Bildgenerator, der für seine beeindruckenden visuellen Ergebnisse bekannt ist
5. Midjourney: Dieses Tool bietet eine Plattform für die Erstellung von AI-generierten Bildern und hat sich als nützlich für Designer und Content-Ersteller erwiesen
6. Jasper Art: Ein AI-Bildgenerator, der für seine Fähigkeit bekannt ist, künstlerische und einzigartige Bilder zu erstellen
7. ....

Wer hätte das vor zwei Jahren gedacht? Schauen wir uns nur mal Midjourney an.

Die Innovationsgeschwindigkeit ist enorm! Auf Ballhöhe zu bleiben ist nicht einfach. Menschen denken und handeln auf Basis ihres Wissen. Wenn man nicht tief in der Materie ist, hat man kaum Vorstellungskraft.

Ein Kollege hatte mal einen Workshop mit hochrangigen Managern gemacht, die nicht wussten wie Sie Apps aus dem Appstore downloaden können. Die Manager entschieden über ein Budget von über 500 Mio Euro.

Die Risiken fehlender Tiefe bei technologischen Einschätzungen

1. Ohne tiefgehendes Verständnis - keine Einschätzung von Möglichkeiten und Beschränkungen.
2. Ohne praktische Erfahrung - Verkennung realer Herausforderungen.
3. Ohne Validierung von Annahmen - Spekulation statt Wissen.
4. Ohne Erkennung von Kontextabhängigkeiten - Missverständnis der Anwendungsbereiche.
5. Ohne Innovationspotenzial - Verlust von Entwicklungschancen.
6. Ohne Glaubwürdigkeit und Autorität - Mangel an Vertrauen in Aussagen.
7. Ohne Risikoabschätzung - Überschätzung der Sicherheit.
8. Ohne Entscheidungsfindung - Ungezielte Strategieentwicklung.
9. Ohne Nutzerzentrierung - Vernachlässigung der Endnutzererfahrung.
10. Ohne Feedback-Schleifen - Keine kontinuierliche Verbesserung.

Aus dem eigenen Standpunkt denken und handeln:

Aus dem Business Kontext heraus, hat jeder seinen Standpunkt und auch eine Strategie:

1. Berater die Beratungen oder Workshops verkaufen. Werden daran interessiert sein, das kein Kunde sagt: Sie arbeiten jetzt mit KI, das müssen wir doch im Preis spüren. Brauchen sie wirklich noch so viele Tage? Hier wäre es unklug die Vorteile von KI so zu preisen, das solche Ideen aufkommen.
2. Produkthersteller die KI in ihre Produkte integrieren werden auf die Vorteile und die Effizienz der KI Implementierungen hinweisen.
3. Menschen die gerne lernen, werden sich über die neuen Chancen freuen und alles mitnehmen wollen.
4. Menschen die die Technologie nicht verstehen oder sonst noch nicht den Anschluss gefunden haben, werden gerne hören das wir KI noch nicht so richtig einsetzen können. Das das alles dauert
5. Strategie Berater wie ich, werden natürlich die Vorzüge von KI-Lösungen preisen, weil es im Business um die Erlangung von Wettbewerbsvorteilen geht.

Ängste!

Daraus erwachsen vielfältige und zu Recht aufkommende Ängste. Viele der Technologien in den letzten Jahren haben dazu geführt das bestehendes Wissen entwertet wurde. Das bedeutet für viele Menschen:

1. Anpassungsdruck - Was muss ich machen? Verliere ich meinen Status? Job?
2. Leistungsdruck - Schaffe ich das?
3. Lerndruck - Bin ich nicht zu alt dafür?
4. Orientierungsdruck - Was soll ich jetzt machen?

Wie verhalten sich Menschen bei Ängsten?

Ein Auszug in die Szenarioplanung

Wir nutzen öfters Szenarioplanung. Ein Bild fand ich besonders schön zutreffend, das zeigt das Menschen bei einem höheren Stresslevel „Ich verstehe das nicht“ ein Vermeidungsverhalten auslösen.

Siehe nächstes Bild unten.Die Autoren integrieren Ergebnisse der psychologischen Forschung mit dem aktuellen Wissen über Trägheit in der strategischen Entscheidungsfindung. Die Grafik zeigt, dass der Ruhezustand des Systems durch eine gering wahrgenommene Umweltbedrohung gekennzeichnet ist, was zu geringem Stress und strategischer Trägheit führt. Dieser Zustand ist durch eine uneingeschränkte Fortführung der gewohnten Geschäftsstrategie charakterisiert.

Trotzdem wird die Umwelt auf Bedrohungen hin überwacht, aber diese Überwachung wird durch Bestätigungsfehler und Überheblichkeit abgeschwächt. Wenn eine Umweltbedrohung als ausreichend ernst wahrgenommen wird, steigt der Stresspegel, und es zeigen sich Bewältigungsmuster wie Verstärkung, Aufschieben und Verantwortungsablehnung. Die Verstärkung, charakterisiert durch eine erhöhte Bindung an die aktuelle Strategie, kann zu einem Gefühl der organisatorischen Unverwundbarkeit führen. Solche Bewältigungsmuster senken die wahrgenommene Umweltbedrohung, was zu geringerem Stress und damit zu strategischer Trägheit führt. Kurz gesagt, alle Wege führen zu Trägheit im strategischen Denken.

Das zugrunde liegende Geschäftsproblem, das das anfängliche Bedrohungsgefühl auslöst, wird im Managementdenken oft nicht angesprochen, da psychologische Bewältigungsmuster unbewusst dazu beitragen, diese Bedrohung zu reduzieren. Mit der Zeit kann sich in der realen Welt - im Gegensatz zur Wahrnehmung des Managers - die Lücke zwischen der strategischen Positionierung der Organisation und der tatsächlichen Geschäftsumwelt vergrößern. Erst wenn die Lücke zu groß ist, um durch Bewältigungsmuster gehandhabt zu werden, wird die harte Realität anerkannt. Zu diesem Zeitpunkt kann es für die Organisation zu spät sein, Maßnahmen zu ergreifen, um sich besser an die veränderte Geschäftsumwelt anzupassen.

Wenn die Lücke zu groß wird, ist es schwierig den Anschluss zu finden.

Wie kann KI Ängste und Verhalten auslösen?

Dietrich Dörner bringt es in diesem Bild auf den Punkt.

Die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen und Organisationen kann bei Mitarbeitenden Ängste auslösen, die, basierend auf dem beschriebenen Diagramm, vielfältige Reaktionen und Verhaltensweisen hervorrufen können.

Fluchttendenzen:

Bei der Ankündigung, KI-Systeme einzuführen, könnten sich Mitarbeitende durch die Angst vor dem Unbekannten oder der Befürchtung, ersetzt zu werden, überwältigt fühlen. Dies kann zu Unsicherheit führen und dazu, dass sie sich inkompetent fühlen, mit der neuen Technologie zu arbeiten. In einigen Fällen könnten sie sich sogar aus dem Veränderungsprozess zurückziehen oder nach alternativen Beschäftigungsmöglichkeiten suchen.

Aggressionstendenzen:

Einige Mitarbeitende könnten auf die Einführung von KI mit Widerstand reagieren, was sich in Sicherungsverhalten wie Sabotage oder der Verbreitung negativer Einstellungen äußern könnte. Diese Reaktion ist oft eine Verteidigungshaltung gegen die wahrgenommene Bedrohung der eigenen Position.

Arousal:

Die mit der Einführung von KI verbundene Angst kann den Erregungszustand erhöhen, was zu einer beeinträchtigten Wahrnehmung und Erinnerung führen kann. Mitarbeitende könnten wichtige Informationen über die KI übersehen oder missverstehen, was zu Fehleinschätzungen ihrer Fähigkeiten oder der KI-Funktionen führen kann.

Kompetenzschutz und -sicherung:

Mitarbeitende könnten versuchen, ihre Kompetenzen zu schützen, indem sie sich nur mit Informationen auseinandersetzen, die ihre positiven Ansichten über ihre eigenen Fähigkeiten bestärken, und kritische Informationen über KI abwehren. Dies kann auch in Form von übermäßiger Planung oder Aktionismus geschehen, indem sie versuchen, ihre eigene Wichtigkeit innerhalb des Unternehmens durch übertriebene Initiativen zu beweisen.

Affiliationstendenzen und affirmative Informationssammlung:

Um mit der Angst umzugehen, könnten sich Mitarbeitende mit Kollegen verbünden, die ähnliche Ängste teilen, und sich Gruppen anschließen, die gegen die Einführung von KI sind. Sie könnten auch selektiv Informationen sammeln, die die KI in einem negativen Licht darstellen, um ihre eigene ablehnende Haltung zu rechtfertigen.

Informationsabwehr:

Mitarbeitende könnten dazu neigen, Informationen über KI zu vermeiden oder abzulehnen, insbesondere wenn diese Informationen die Notwendigkeit neuer Fähigkeiten oder Anpassungen signalisieren, die als Bedrohung für ihre bestehenden Kompetenzen wahrgenommen werden könnten.

Dieser Punkt ist interessant, neue Technologien entwerten oft auch vorhandenes Wissen!

Die Entwertung vorhandenen Wissens, ist ein wichtiger Aspekt, warum Menschen in Unternehmen neue Technologien ablehnen können. Diese Entwertung tritt auf, wenn durch die Einführung neuer Technologien die bisherigen Fähigkeiten und Kenntnisse der Mitarbeitenden weniger gefragt oder gar obsolet werden. Dies kann zu Unsicherheit, Frustration und Widerstand gegen die neue Technologie führen, da sich die Mitarbeitenden in ihrer beruflichen Kompetenz und Sicherheit bedroht fühlen.

Beispiele für die Entwertung vorhandenen Wissens:

1. Automatisierung in der Produktion: In der Fertigungsindustrie können beispielsweise Roboter und automatisierte Systeme eingeführt werden, die manuelle Tätigkeiten ersetzen. Mitarbeiter, die jahrelang manuelle oder halbautomatische Maschinen bedient haben, könnten feststellen, dass ihre spezifischen Kenntnisse und Fertigkeiten weniger nachgefragt sind, da die Bedienung und Wartung der neuen Maschinen andere Fähigkeiten erfordert.
2. Software-Updates in der IT: In der IT-Branche kann die Einführung neuer Software oder Plattformen dazu führen, dass ältere Programmiersprachen oder Technologien an Bedeutung verlieren. Programmierer oder IT-Experten, die sich auf veraltete Technologien spezialisiert haben, müssen sich umschulen oder ihre Kenntnisse erweitern, um relevant zu bleiben.
3. Digitale Buchhaltungssysteme im Finanzsektor: Im Finanzwesen kann die Einführung fortschrittlicher Buchhaltungssoftware, die automatisiert Daten verarbeitet und analysiert, die Notwendigkeit manueller Buchführung und damit verbundener Kenntnisse reduzieren. Buchhalter, die auf traditionelle Methoden spezialisiert sind, müssen sich mit den neuen Systemen vertraut machen, um effektiv arbeiten zu können.
4. E-Learning und digitale Bildungstechnologien: Im Bildungsbereich kann die zunehmende Verbreitung von E-Learning-Plattformen und digitalen Lehrmitteln dazu führen, dass traditionelle Lehrmethoden und -techniken weniger relevant werden. Lehrkräfte, die sich mit digitalen Unterrichtsmethoden nicht auskennen, könnten sich gezwungen sehen, neue Lehrstrategien zu erlernen.

In all diesen Fällen kann die Einführung neuer Technologien dazu führen, dass das vorhandene Wissen und die Fähigkeiten der Mitarbeitenden entwertet werden, was eine Herausforderung für die individuelle Karriereentwicklung darstellt und zu Widerstand gegen technologische Veränderungen führen kann.

Auflösungsgrad der Wahrnehmung:

Unter dem Einfluss von Angst kann die Fähigkeit der Mitarbeitenden, Informationen zu verarbeiten, beeinträchtigt werden. Sie könnten sich auf grobe Details konzentrieren und feinere, aber wesentliche Aspekte der KI-Einführung übersehen, was zu einem unvollständigen Verständnis der Technologie und ihrer potenziellen Vorteile führt.

Insgesamt kann die Angst vor KI tiefgreifende Auswirkungen auf die Einstellung und das Verhalten von Mitarbeitenden haben. Das Inkompetenz Gefühl wird nur verschwinden wenn wir in die Materie eintauchen.

Was kann der erste Schritt sein zur Auflösung der Inkompetenz: den eigenen Standpunkt bestimmen.

Checklisten

Checkliste für Mitarbeiter

Checkliste für Unternehmen

Welche generellen Strategien gibt es das Inkompetenzgefühl zu reduzieren? -> Übung macht den Meister!

Unvollkommenheit zu lassen!!

Die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) in verschiedene Bereiche kann durch die Konzepte der "drei ehrenwerten Helfer von Mathias Varga von Kibed" – Nichtwissen, Ratlosigkeit und Verwirrung – betrachtet und verstanden werden. Diese Konzepte sind besonders relevant, da KI-Technologien oft Neuland für viele Menschen sind und Herausforderungen mit sich bringen, die sich von traditionellen Technologien unterscheiden.

1. Nichtwissen bei der Einführung von KI: Dieser Aspekt spiegelt sich in der Unsicherheit über die Funktionsweise, Potenziale und Grenzen von KI wider. Viele Personen und Organisationen haben zunächst wenig Wissen darüber, wie KI-Systeme trainiert werden, wie sie Entscheidungen treffen oder wie sie in bestehende Prozesse integriert werden können. Dieses Nichtwissen kann jedoch als Anreiz dienen, sich intensiver mit KI zu beschäftigen, sich neues Wissen anzueignen und so die Fähigkeit zu entwickeln, KI effektiv und verantwortungsvoll einzusetzen.
2. Ratlosigkeit beim Einsatz von KI: Beim Einsatz von KI in der Praxis können Situationen entstehen, in denen unklar ist, wie man vorangehen soll. Zum Beispiel könnten ethische Dilemmata, unvorhergesehene Auswirkungen von KI-Entscheidungen oder technische Herausforderungen Ratlosigkeit auslösen. Diese Ratlosigkeit kann jedoch dazu führen, dass man innovative Lösungen sucht, interdisziplinäre Teams bildet oder sich an externe Experten wendet, um die Herausforderungen zu meistern.
3. Verwirrung in der Interaktion mit KI: Die Interaktion mit KI-Systemen kann oft Verwirrung stiften, insbesondere wenn Ergebnisse oder Entscheidungen der KI nicht transparent oder nachvollziehbar sind. Diese Verwirrung kann jedoch dazu beitragen, dass man die Bedeutung von Erklärbarkeit und Transparenz in KI-Systemen erkennt. Sie kann auch den Anstoß geben, Benutzeroberflächen und Kommunikationswege so zu gestalten, dass sie für die Nutzer verständlicher werden.

Insgesamt bieten Nichtwissen, Ratlosigkeit und Verwirrung im Kontext der KI die Möglichkeit, tiefere Einsichten zu gewinnen, innovative Ansätze zu entwickeln und letztendlich robustere, vertrauenswürdigere und benutzerfreundlichere KI-Systeme zu schaffen. Diese Herausforderungen können als wertvolle Schritte auf dem Weg zur effektiven Integration und Nutzung von KI-Technologien angesehen werden.

Weitere aktive Schritte

1. Aktiv Feedback suchen: Direktes Feedback hilft mir, meine technischen Fähigkeiten zu verfeinern und gibt mir Klarheit über meine Entwicklungsbereiche.
2. Lernmöglichkeiten nutzen: Ich melde mich für Online-Kurse und interne Workshops an, um spezifische Aspekte der KI, wie maschinelles Lernen oder Datenanalyse, besser zu verstehen. Durch diese strukturierten Lerngelegenheiten kann ich konkrete Fragen stellen und von Experten lernen, was mein technisches Verständnis vertieft.
3. Teilnahme an Diskussionen und Meetings: Bei wöchentlichen Team-Meetings bringe ich aktiv meine Gedanken zur aktuellen KI-Strategie ein und diskutiere Herausforderungen, die wir beim letzten Sprint erlebt haben. Dies hilft mir, das Große Ganze zu sehen und zeigt mir, wie mein Beitrag zum Gesamterfolg des Projekts beiträgt.
4. Situational Awareness entwickeln: Ich lese regelmäßig interne Newsletter und Updates, um über Veränderungen im Unternehmen und neue KI-Initiativen auf dem Laufenden zu bleiben. So verstehe ich, wie meine Arbeit in den breiteren Kontext des Unternehmens passt und wie KI unsere langfristigen Ziele unterstützt.
5. Eigene Erfolge anerkennen: Jedes Mal, wenn ich ein kleines Ziel erreiche, wie das erfolgreiche Abschließen eines KI-Moduls, nehme ich mir Zeit, diesen Erfolg zu feiern. Diese kleinen Siege helfen mir, mein Selbstvertrauen zu stärken und motivieren mich, mich weiterhin anzustrengen.
6. Erfahrungsaustausch mit Kollegen: Ich organisiere regelmäßige 'Lunch and Learn'-Sitzungen mit Kollegen, um unsere Erfahrungen und Herausforderungen im Umgang mit KI zu teilen. Solche informellen Treffen fördern den Wissensaustausch und schaffen ein unterstützendes Netzwerk innerhalb des Teams.
7. Flexible Haltung bewahren: Wenn ich auf Hindernisse stoße, erinnere ich mich daran, flexibel zu bleiben und alternative Lösungswege zu erkunden. Diese Offenheit für Veränderung hilft mir, innovative Ansätze zu finden und nicht in Frustration stecken zu bleiben.
8. Selbstfürsorge praktizieren: Ich achte darauf, regelmäßige Pausen einzulegen und Hobbys nachzugehen, die mir helfen, zu entspannen. Yoga und Meditation sind für mich wichtige Werkzeuge, um den Stress zu bewältigen, der mit dem Erlernen neuer Technologien einhergehen kann.

Ausblick: Was ist jetzt schon abzusehen?

Sich selbst optimierte KI-Systeme am Beispiel von Voyager

Das Nvidia Voyager Projekt ist eine bahnbrechende Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz, bei der ein AI-Agent namens Voyager, der auf dem Large Language Model GPT-4 basiert, das Spiel Minecraft autonom spielen kann.

Dieses Projekt wurde von Jim Fan, einem Senior AI-Wissenschaftler bei Nvidia, vorangetrieben und nutzt Minecraft als eine Art "perfekte Ursuppe" für die Forschung an offenen KI-Systemen. Voyager ist in der Lage, selbstständig zu erkunden, Entscheidungen basierend auf seiner Umgebung anzupassen und Fähigkeiten zu entwickeln, um Monster zu bekämpfen und Ressourcen zu finden, ohne dass diese Verhaltensweisen vorprogrammiert wurden.

Voyager verwendet GPT-4, um in JavaScript geschriebenen Code zu generieren und auszuführen, wobei Fehler im Code durch das Feedback aus dem Spiel und die Ausführung von JavaScript korrigiert werden. Der Agent speichert erfolgreich implementierte Programme in einer Fähigkeitenbibliothek, was ein lebenslanges Lernen ermöglicht.

Im Gegensatz zu anderen Ansätzen, die auf Reinforcement Learning setzen, verbessert sich Voyager kontinuierlich durch Codegenerierung. Das Projekt wurde in der MineDojo-Umgebung durchgeführt, und der Code ist auf GitHub verfügbar.

Sich selbst optimierende Systeme um Roboter zu programmieren. Das Foundation Project.

Das "Foundation Project" ist ein Forschungsprojekt, das darauf abzielt, eine Art universellen KI-Agenten, den sogenannten "Foundation Agent", zu entwickeln. Dieser Agent soll in der Lage sein, in verschiedenen Umgebungen und Kontexten zu operieren, sowohl in virtuellen als auch in physischen Welten.

Das Ziel ist es, eine einzige KI zu schaffen, die eine Vielzahl von Fähigkeiten erlernen und beherrschen kann, die dann in unterschiedlichen Szenarien angewendet werden können, wie zum Beispiel in Videospielen, Metaversen, Drohnen und humanoiden Robotern.

Der "Foundation Agent" soll nicht auf eine einzige Aufgabe oder ein einzelnes Gebiet beschränkt sein, sondern vielseitig genug, um sich an verschiedene Realitäten anzupassen und in diesen zu agieren. Die Vision hinter dem "Foundation Project" ist es, die Interaktion zwischen Menschen und Technologie zu revolutionieren und KI-Agenten zu schaffen, die uns im Alltag unterstützen und unsere Fähigkeiten erweitern. Nvidia berichtet, das diese Agenten uns Menschen überholt haben bei komplexeren Programmierungen

Fazit:

Meine Einschätzung: als jemand, der sich für KI interessiert und diese Fähigkeiten erlernen möchte, um auf dem Arbeitsmarkt konkurrenzfähig zu bleiben, sehe ich dies als eine spannende und wertvolle Gelegenheit. Mir ist klar, dass Künstliche Intelligenz die Arbeitswelt tiefgreifend verändert und in vielen Branchen unverzichtbar wird. Durch das Erlernen von KI-Technologien kann ich mein berufliches Profil stärken, mich für zukunftsweisende Positionen qualifizieren und an der Spitze des technologischen Fortschritts mitwirken. Ich bin bereit, mich dieser Herausforderung zu stellen, um nicht nur mit den aktuellen Entwicklungen Schritt zu halten, sondern auch aktiv an der Gestaltung der technologischen Zukunft teilzuhaben.

Anhang:

Citations: [1] https://www.computerwoche.de/a/die-spektakulaersten-irrtuemer-der-it-geschichte,3067732 [2] https://www.watson.ch/digital/iphone/460348669-irren-ist-menschlich-die-groessten-fehlprognosen-der-tech-geschichte [3] https://www.sueddeutsche.de/digital/beruehmte-fehlprognosen-computer-sind-nutzlos-1.935972 [4] https://www.zeit.de/online/2007/02/bildergalerie-technikstress [5] https://www.simtech-ag.ch/simtech-ag-zitate-aus-der-welt-der-softwarentwicklung [6] https://www.zitate.eu/autor/legendaeres-technisches-fehlprognosen-irrtuemer-hoppalas-zitate/142970 [7] https://www.sueddeutsche.de/digital/it-irrtuemer-falsch-gedacht-1.276821 [8] https://www.faz.net/aktuell/wirtschaft/stephen-hawking-prophezeit-den-super-computer-13607146.html