越来越多的公司开始采用人工智能（AI）并研究其对其商业模式的影响。但对于那些在这项技术上投入大量资金的AI提供商和投资者来说，2024年将变得严肃起来。AI真的能够使我们更高效、更有创造力和更有生产力吗？谁是赢家和输家？还有哪些因素在起作用？

为了回答这些问题，我们从三个角度来考虑这种发展。在接下来的几个月里，许多公司将引入人工智能助手到办公室中。微软和谷歌将大规模推出适用于商业应用的合作伙伴。它们将在电子邮件、文字处理或在线会议程序中为我们提供支持，例如撰写文本草稿、总结内容或将会议转录。

根据供应商的说法，所谓的副驾驶员承诺会带来巨大的生产力提升。然而，微软和谷歌要求每月支付28欧元，对于一个拥有1000名员工的中小企业而言，这意味着年度成本近340,000欧元。除此之外还有维护和培训成本。对于企业家和经理来说，最重要的问题是：谁能承担得起这个费用，谁可以承受不进行投资的后果？

对固定成本的担忧和对AI助手效能的担心引发了质疑。这些工具很可能并不如我们预期般能减轻工作负担，而是会给我们带来更多的电子邮件、LinkedIn帖子和记录。

2024年商业AI的恐怖场景是内容崩溃。一个精彩的漫画已经在社交网络上流传，以幽默的方式描绘了这个问题。它显示了一个男人和一个女人坐在屏幕前。男人自豪地说：“我写下三个关键词，AI就能将其转换为这么长的文字！”女人笑着回答说：“我给AI这么长的文字，它却缩短为三个关键词！”

KI不能仅仅是不准确的，而且可能是错误的。剑桥词典今年的年度词汇不是“幻觉”就不会选用。它指的是生成式语言人工智能，经常会产生错误信息并将其呈现为事实，尤其是在该主题缺乏充足的训练数据时。

关于KI是否真的更加高效的问题，很大程度上取决于我们能否依赖于工具。坏消息是，对许多专家来说，幻想本身是一个无法解决的问题。好消息是，至少有三种应对方法。

人工智能助手给出的陈述经常带有很大的自信，这是问题之一。通过提供准确度概率或训练数据的额外信息，用户可以更好地评估所提供的信息。另一种可能性是不仅通过开发人员改进人工智能模型，而是通过与其他数据源的结合来实现。

检索增强生成（RAG）技术是一个例子，它利用特定的企业数据来优化基于语言的人工智能系统。通过基于这些数据的回答，可以满足用户的请求。虽然该技术仍处于试验阶段，但人工智能研究人员认为这是提高人工智能工具可靠性的有前景的机会。

因此，决定性的是AI工具在持续运行中是否能够回答企业特定的问题并执行工作。在这方面，精心策划的数据管理起着关键作用。其中一个例子是RAG方法。

大型企业似乎在这方面具有优势，因为只有拥有自己的AI专家的公司才能实施诸如Bosch所推动的自主开发。例如，微软的Copilot只提供给至少有300名员工的公司，并且只有在公司规模达到一定程度才有折扣。

因此，人工智能革命有可能对德国的小型和中小企业构成威胁。然而，这项技术也可以成为这些企业的竞争优势。尤其是小型企业往往更能适应和实施新技术。

这一客户群的服务对于欧洲的人工智能初创企业而言，有可能成为一种有吸引力的商业模式，就像慕尼黑的人力资源软件供应商Personio或奥格斯堡的ERP软件供应商Xentral等其他行业的榜样一样。

到2024年，我们将会看到一项大规模的现场研究，其中一些公司会依靠自家研发技术，而其他公司则会尝试将不同供应商的技术进行组合。尽管ChatGPT的开发者OpenAI在过去几个月中取得了很大的领先优势，但生成式人工智能领域的市场主导地位不会被单一公司接管，就像谷歌在搜索引擎业务中所做的那样。

相反，企业也可以选择依赖于美国的公司，如微软和OpenAI，或者欧洲的公司，如来自海德堡的Aleph Alpha或巴黎的Mistral。

后者采用开源许可证，允许开发人员根据客户的特定需求对软件进行调整。甚至还可以进行不同供应商的组合。SAP甚至计划自动化和优化这个过程。

对于最成功的人工智能工具的实施来说，拥有不同的合作伙伴并不是简单地“即插即用”来采纳技术是至关重要的。成功应用人工智能将比自动化所预期的更为繁琐。

对于员工在使用新工具时的聪明程度也会产生疑问。到最后，根据技术的渐进改进和成功的实施，将会看出2024年经济对技术供应商的期望是否能够实现。

人工智能（AI）将导致大规模失业的担忧在过去一年里增加了。据麦肯锡咨询公司称，今天员工的60%至70%的工作可以通过AI自动化。

许多企业主要认为通过使用人工智能来提高生产效率的可能性。专家们一再强调过去的技术进步是增加而不是减少就业机会。然而，这种说法需要谨慎对待。

一方面，这并不意味着所有的工作岗位都能保留下来。相反，新技术往往会创造出全新的工作岗位，可能需要具备不同技能的员工来从事这些工作，而不是替代原本工作的岗位。另一方面，我们无法确定这个变革阶段会持续多久，也不清楚在此期间工作岗位的总体平衡将会如何。

未来研究专家艾米·韦伯指出，在人工智能背景下，对工作发展进行可靠预测还为时过早。她强调，我们正处于一个过渡阶段，许多人将失去自己的工作，不论是因为人工智能的应用，还是为了降低企业成本。

即使没有人愿意说出来，许多工作岗位可能会丧失。韦布还预测，一些新的工作岗位可能不会长久存在，因为我们正在从一个时代进入另一个时代，需要一些时间来适应劳动力。

然而，不应忽视德国人工智能转型时期面临的人才短缺问题。这意味着被人工智能取代的可能性相对较低。相反，更大的危险是被其他能更好应对人工智能的员工取代。

对企业和员工来说，这意味着继续教育和再培训将是未来最大的挑战之一。为了在人工智能环境中保持竞争力，企业必须投资于员工的培训，因为已经具备相关技能的人才市场将变得过于匮乏。

那些在AI工具应用方面进行进一步学习并迅速学会如何最佳使用它们的人，将有最佳的就业前景。与其抗拒AI转型，员工们应该与之接触并要求雇主提供进修课程。

最终，人工智能的转型成功不仅仅依赖于技术，更取决于我们自己。要充分发挥人工智能的机会并将潜在风险降至最低，将需要大量的工作。迄今仍然被低估的一个关键因素是员工利益。

可以想象未来的求职者除了传统福利，如公司配备的iPhone和居家办公，还会询问人工智能工具。谁愿意在一个还需要自己回复电子邮件的公司工作呢？因此，人工智能改革不仅是技术革命，也是企业展示自己作为有吸引力的雇主的机会。