Immer wieder wird darüber spekuliert, ob KI Millionen von Arbeitsplätzen vernichten wird. Forscher des MIT wollen jetzt herausgefunden haben, dass es immer noch viel billiger ist, Menschen für die meisten Jobs einzusetzen - zumindest in den USA.

Noch ist der Mensch billiger

In der Studie "Beyond AI Exposure" hat MIT FutureTech zusammen mit dem Productivity Institute und dem IBM Institute for Business Value Arbeitsaufgaben analysiert, die für eine Automatisierung in Frage kommen. Dazu wurde insbesondere der Bereich Computer Vision untersucht.

KI rechnet sich nicht

So kommen die Forscher in der Studie zu dem Ergebnis, dass sich US-Unternehmen bei den heutigen Kosten dafür entscheiden, die meisten Bildverarbeitungsaufgaben, die KI tauglich sind, nicht zu automatisieren. Dies, so die Forscher weiter, würde sich nur bei 23 Prozent der Gehälter rechnen, die für Bildverarbeitungsaufgaben gezahlt werden.

Damit steht die Studie im Kontrast zu zahlreichen Berichten über das Potenzial von KI, menschliche Aufgaben zu verdrängen. So besagt eine IWF-Analyse etwa, dass KI bis zu 40 Prozent der Arbeitsplätze weltweit betreffen könnte. In höher entwickelten Volkswirtschaften könnte dieser Wert sogar bei 60 Prozent liegen. Und eine Umfrage des Weltwirtschaftsforums ergab, dass fast 75 Prozent der Unternehmen mit dem Einsatz generativer KI rechnen.

Langsame Verdrängung

Allerdings schließt die MIT-Studie nicht aus, dass KI irgendwann menschliche Arbeitsplätze übernehmen wird. Die könnte passieren, wenn die Kosten für den KI-Einsatz sinken oder wenn AI-as-a-Service-Plattformen eingesetzt werden, die eine größere Reichweite haben als einzelne Unternehmen. Grundsätzlich geht das Papier aber davon aus, dass die Verdrängung von Arbeitsplätzen durch KI langsamer als erwartet erfolgen wird.

Des Weiteren bemängeln die Autoren, dass frühere Berichte über das KI-Potenzial nicht auf die unmittelbare technische Machbarkeit oder wirtschaftliche Praktikabilität von KI-Systemen eingegangen seien. Stattdessen hätten sie sich auf eine vergleichende Analyse von Aufgaben und KI-Fähigkeiten gestützt, um ein Automatisierungspotenzial zu suggerieren.

Ein anderer Studienansatz

Deshalb wählten die Forscher in ihrer Studie einen anderen Ansatz. Sie befragten zunächst Arbeitnehmer, die sich mit den entsprechenden Aufgaben auskannten, um die von einem automatisierten System benötigte Leistung zu ermitteln. Dann entwickelten sie ein Modell zur Berechnung der Kosten, die mit der Entwicklung von KI-Systemen verbunden sind, die eine solche Leistung erbringen können. Zum Schluss bewerteten sie dann die wirtschaftliche Attraktivität des KI-Einsatzes.

Am Beispiel einer kleinen Bäckerei kamen sie etwa zu dem Ergebnis, dass sich hier der Einsatz KI-gestützter Computer-Vision-Systeme nicht lohnen würde, um Zutaten automatisiert visuell darauf zu überprüfen, ob sie verdorben sind. Hier seien in Summe die Kosten für die Entwicklung, den Einsatz und die Wartung eines Bildverarbeitungssystems zu hoch. Damit sei ein KI-Einsatz wirtschaftlich nicht abbildbar.