Neue Technologien und darauf aufbauende Innovationen folgen oft einem bekannten Muster: Erst werden sie euphorisch gefeiert, dann setzt eine Ernüchterung ein, und schliesslich beginnt eine Phase praktischer Marktanwendungen. Das beschreibt Amaras Gesetz, das besagt, dass wir die kurzfristigen Auswirkungen neuer Technologien überschätzen, die langfristigen jedoch unterschätzen. Der Gartner Hype Cycle bildet diesen Verlauf grafisch ab und zeigt den Zyklus vom anfänglichen Hype über das Tal der Enttäuschungen bis hin zur Reifephase, dem sogenannten Plateau der Produktivität.
Passt die Entwicklung der Generativen künstliche Intelligenz (KI) auch in dieses Schema, oder entwickelt sie sich mit einer eigenen Dynamik?
Die Euphorie und das Tal der Enttäuschungen
Als die Generative KI vor zwei Jahren mit Chat GPT ins Rampenlicht rückte, stand sie sofort im Zentrum eines weltweiten Hypes. Die Anwender erkannten darin eine potenzielle Lösung für die Automatisierung kreativer Prozesse und unstrukturierter Aufgaben, die bisher menschliches Urteilsvermögen und Intuition voraussetzten. Bahnbrechende Veränderungen wurden prophezeit, und es schien, als würde die Technologie eine grosse digitale Revolution einleiten. Der US-Aktienmarkt verdankte sein Wachstum der letzten zwei Jahre massgeblich Unternehmen im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Diese Erwartungshaltung passt gut zum Gipfel der überzogenen Erwartungen im Gartner Hype Cycle.
Doch neben all der Begeisterung traten auch die ersten Herausforderungen zutage: Phänomene wie "KI-Halluzinationen" – das unbeabsichtigte Erfinden von Fakten – sorgten für Schlagzeilen, ebenso wie Fragen zu "Deep Fakes", zur Datenherkunft, zur Nutzung der Daten im Hinblick auf das Urheberrecht, zum Stromverbrauch und zur Regulierung der Technologie.
Der Gartner Hype Cycle zeigt, dass Technologien nach einer anfänglichen Euphorie häufig in eine Phase der Ernüchterung eintreten. In dieser Phase entwickelt sich ein realistisches Bild der Technologie, und ihre Weiterentwicklung erfolgt eher evolutionär. Doch bei der Generativen KI scheint diese Phase der Entzauberung weniger ausgeprägt zu sein: Die Technologie bleibt im Fokus der Aufmerksamkeit und wird in zahlreichen Branchen erprobt und erfolgreich angewendet, sei es in der Erstellung von Inhalten aller Art, im Kundenservice, der Programmierung, der Datenanalyse, oder in der Forschung, ohne dass die Technologie vollständig hinter den hohen Erwartungen zurückbleibt.
Anders als in anderen Technologiezyklen zeigt die Generative KI eine erstaunlich rasche Anpassungs- und Weiterentwicklungsfähigkeit, was möglicherweise verhindert, dass die Technologie in das klassische Tal der Enttäuschungen fällt.
Langfristiges Potenzial als "General-Purpose"-Technologie
Langfristig erwarten viele, dass die Generative KI bedeutende und tiefgreifende Auswirkungen haben wird – und hier scheint sich Amaras Gesetz durchaus zu bewahrheiten. Es ist gut möglich, dass wir die langfristigen Folgen der Generativen KI noch gar nicht voll erfassen können. Künftige Entwicklungen und Innovationen könnten auf unerwarteten Gebieten zum Einsatz kommen und unser Verständnis von Kreativität, Entscheidungsfindung und sogar sozialem Miteinander revolutionieren.
Der Unterschied zu klassischen Technologiezyklen liegt möglicherweise darin, dass die Generative KI als Plattformtechnologie fungiert, die sich gleichzeitig in vielfältigen Formen und über verschiedene Industrien hinweg weiterentwickelt. Sie wird als "General-Purpose"-Technologie gesehen, ähnlich wie die Elektrizität oder das Internet. Anstelle des typischen Hype-Cycles mit einer ausgeprägten Phase der Ernüchterung scheint die Generative KI, ähnlich wie andere Plattformtechnologien, eine nachhaltige Transformationskraft zu entfalten, die tiefgreifende und weitreichende Auswirkungen auf Gesellschaft und Wirtschaft haben wird.