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Consulting & AdvisoryChatGPT

Einfluss auf ChatGPT im Consulting

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WiWi Gast

Einfluss auf ChatGPT im Consulting

Hallo zusammen,
wie schätzt Ihr den Einfluss des heiß diskutierten Chat GPR auf Consulting Dienstleistungen ein?
Stichwort: Recherchen, Proposals, Texte allgemein, Powerpoint-Storylines durch KI?

Danke & VG

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WiWi Gast

Einfluss auf ChatGPT im Consulting

Vielleicht nicht direkt durch chaggpt aber mit anderen ki tools ist aktuell schon einiges möglich.
Und jeder der sich nicht mit diesen neuen (technologien) bzw tools umgehen kann wird es schwierig haben in der Zukunft.

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WiWi Gast

Einfluss auf ChatGPT im Consulting

Microsoft Copilot kann einige Beratungen aus meiner Sicht vollständig ersetzen, früher oder später.

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WiWi Gast

Einfluss auf ChatGPT im Consulting

Ich schreibe aktuell eine Masterarbeit zum Thema Einfluss von ChatGPT auf UB (Vorteile/Chancen, Nachteile/Risiken, Strategien zum Umgang).

Als Methodik führe ich Interviews durch. Gibt es hier jemanden, der für ein Interview bereitstünde? Voraussetzung: Erfahrungen/Expertise im Bereich KI, ChatGPT, Consulting. Danke!

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WiWi Gast

Einfluss auf ChatGPT im Consulting

WiWi Gast schrieb am 14.08.2023:

Ich schreibe aktuell eine Masterarbeit zum Thema Einfluss von ChatGPT auf UB (Vorteile/Chancen, Nachteile/Risiken, Strategien zum Umgang).

Als Methodik führe ich Interviews durch. Gibt es hier jemanden, der für ein Interview bereitstünde? Voraussetzung: Erfahrungen/Expertise im Bereich KI, ChatGPT, Consulting. Danke!

Vielleicht solltest du dich registrieren, sonst kann man dich gar nicht kontaktieren.

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WiWi Gast

Einfluss auf ChatGPT im Consulting

Ich (IT-Beratung, > 10K Mitarbeiter) habe in den letzten 9 Monaten zahlreiche GPT-basierte Projekte bei Kunden aus diversen Branchen (Automotive, Private Equity, Law & Co.) durchgeführt und ein gewisses Potential verspricht GPT tatsächlich. Wir setzen GPT produktiv u.a. für Cyber-Security, automatisierte Erstellung von Dokumenten (Gutachen, Management Summaries) ein, Auswertung und Visualisierungserstellung von Studienergebnissen bei Pharma-Kunden und ersetzen damit messbar Arbeitsressourcen auf Analyst / Assoicate Ebene.

Messbar heißt hier tatsächlich, dass bei einem unserer Kunden mittlerweile einen Einstellungsstopp (Vergrößerungsstopp der Abteilung) im Research-Bereich bzw. Auswertungsbereich von Studienergebnissen gibt, während wir unsere Entwicklung dort fortsetzen. Ein Kunde aus der Finanzbranche stellt keine Werksstudenten mehr ein, die sonst für die Zusammenstellung auf Aufbereitung von Management Summaries (und der Research dahinter) verantwortlich waren. Außerdem konnten wir durch Produktivitätssteigerung die notwendigen Mitarbeiter in einem Call-Center eines internationalen Konzerns reduzieren, indem wir z.B. mittels GPT und Information Retrieval passgenaue Antworten als Vorschlag ausspielen.

Gleichzeitig muss man aber auch sagen, dass solche Systeme dem Hype entsprechen. Sie sind weit weg davon, perfekt zu sein. Und wenn man wirkliche Business Cases umsetzt, springen diese auch zu Tage. Aber solche Systeme werden sich in Zukunft auch weiterentwickeln und man muss oder sollte sich als Student heutzutage fragen:

Was sollte ich in Anbetracht von KI-Entwicklungen heute anfangen zu studieren, ohne in 4 Jahren nach dem Abschluss einer zu starken Rationalisierung ausgesetzt zu sein?

Im IT-Bereich bspw. werden Inder, die heute immer mehr in den deutschen Markt drängen, aufgrund einer gesteigerten Produktivität sicherlich wieder zurückgedrängt werden; gleiches gilt aber auch für "schlechte" Informatiker, die aufgrund steigender Produktivität problemslos durch gute IT-Engineers ersetzt werden können. Im Rechtsbereich wird alles, was Standardisierung folgt (z.B. Gutachten, Schreiben), nicht aber das führen von Gerichtsverfahren, durch GPT realisiert werden, was am Ende auch zu weniger Bedarf an Anwalten führen wird. Die Buchhaltung, die heute schon durch OCR stark entlastet wird, wird in Zukunft in Kombination mit generativer AI fast vollständig durch autonome Systeme erledigt werden. Standardanalysen- und Auswertungen, die heute von zahlreichen Business Analysten in DAX-Konzernen erledigt werden, sind in Zukunft durch AI in wenigen Sekunden erledigt.

Der Mensch (und die Jobs der Zukunft) werden dort liegen, wo kein relativ starres Regelwerk oder Replizierbarkeit hinter liegt. Das können z.B. Managementfunktionen sein oder im Beratungsumfeld das Requirements Engineering - vor allem überall dort, wo Menschlichkeit ins Spiel kommt. Im IT-Bereich wird zwar der Data Visualization und Analysis-Bereich unter Druck geraten, das Data Engineering aber nur in geringem Maßen, da dort eine für jedes Unternehmen individuelle Komplexität hinter setzt, wenngleich Copilot-Anwendungen hier unterstützen können.

Was ich damit sagen möchte ist, es wird in den nächsten 10 Jahren einen enormen Wandel im Arbeitsmarkt geben und jeder sollte sich heute fragen, inwiefern sein Job / Studium / Berufsfeld hier unter Druck geraten könnte, siehe hierzu auch diverse Vorarbeiten und Studien von OpenAI, der OECD oder McKinsey.

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WiWi Gast

Einfluss auf ChatGPT im Consulting

Wie klappt das so mit der Korrektheit der erstellten Auswertungen?

Ich schreibe gerade meine Bachelorarbeit zu einem OR-Thema und mir gibt ChatGPT regelmäßig einfach falsche Antworten. Aber gut das ist auch ein relativ nischiges Thema mit wenig Dokumentation im Internet.

Auch bei einem Essay, was ich mit ChatGPT schreiben wollte, hat es das Thema verfehlt.

Meiner Einschätzung nach kann ChatGPT halt Feinheiten in einer Fragestellung nicht erkennen, wie ein echter Mensch (zumindest mit gewisser Bildung).

Aber auch ein Paper von der Purdue Universität kam zu dem Schluss, dass man statt mit ChatGPT Fragen auf StackOverflow nur zur Hälfte beantworten kann.

Sind die Use Cases bei euren Mandanten so simpel, dass das trotzdem funktioniert?

WiWi Gast schrieb am 14.08.2023:

Ich (IT-Beratung, > 10K Mitarbeiter) habe in den letzten 9 Monaten zahlreiche GPT-basierte Projekte bei Kunden aus diversen Branchen (Automotive, Private Equity, Law & Co.) durchgeführt und ein gewisses Potential verspricht GPT tatsächlich. Wir setzen GPT produktiv u.a. für Cyber-Security, automatisierte Erstellung von Dokumenten (Gutachen, Management Summaries) ein, Auswertung und Visualisierungserstellung von Studienergebnissen bei Pharma-Kunden und ersetzen damit messbar Arbeitsressourcen auf Analyst / Assoicate Ebene.

Messbar heißt hier tatsächlich, dass bei einem unserer Kunden mittlerweile einen Einstellungsstopp (Vergrößerungsstopp der Abteilung) im Research-Bereich bzw. Auswertungsbereich von Studienergebnissen gibt, während wir unsere Entwicklung dort fortsetzen. Ein Kunde aus der Finanzbranche stellt keine Werksstudenten mehr ein, die sonst für die Zusammenstellung auf Aufbereitung von Management Summaries (und der Research dahinter) verantwortlich waren. Außerdem konnten wir durch Produktivitätssteigerung die notwendigen Mitarbeiter in einem Call-Center eines internationalen Konzerns reduzieren, indem wir z.B. mittels GPT und Information Retrieval passgenaue Antworten als Vorschlag ausspielen.

Gleichzeitig muss man aber auch sagen, dass solche Systeme dem Hype entsprechen. Sie sind weit weg davon, perfekt zu sein. Und wenn man wirkliche Business Cases umsetzt, springen diese auch zu Tage. Aber solche Systeme werden sich in Zukunft auch weiterentwickeln und man muss oder sollte sich als Student heutzutage fragen:

Was sollte ich in Anbetracht von KI-Entwicklungen heute anfangen zu studieren, ohne in 4 Jahren nach dem Abschluss einer zu starken Rationalisierung ausgesetzt zu sein?

Im IT-Bereich bspw. werden Inder, die heute immer mehr in den deutschen Markt drängen, aufgrund einer gesteigerten Produktivität sicherlich wieder zurückgedrängt werden; gleiches gilt aber auch für "schlechte" Informatiker, die aufgrund steigender Produktivität problemslos durch gute IT-Engineers ersetzt werden können. Im Rechtsbereich wird alles, was Standardisierung folgt (z.B. Gutachten, Schreiben), nicht aber das führen von Gerichtsverfahren, durch GPT realisiert werden, was am Ende auch zu weniger Bedarf an Anwalten führen wird. Die Buchhaltung, die heute schon durch OCR stark entlastet wird, wird in Zukunft in Kombination mit generativer AI fast vollständig durch autonome Systeme erledigt werden. Standardanalysen- und Auswertungen, die heute von zahlreichen Business Analysten in DAX-Konzernen erledigt werden, sind in Zukunft durch AI in wenigen Sekunden erledigt.

Der Mensch (und die Jobs der Zukunft) werden dort liegen, wo kein relativ starres Regelwerk oder Replizierbarkeit hinter liegt. Das können z.B. Managementfunktionen sein oder im Beratungsumfeld das Requirements Engineering - vor allem überall dort, wo Menschlichkeit ins Spiel kommt. Im IT-Bereich wird zwar der Data Visualization und Analysis-Bereich unter Druck geraten, das Data Engineering aber nur in geringem Maßen, da dort eine für jedes Unternehmen individuelle Komplexität hinter setzt, wenngleich Copilot-Anwendungen hier unterstützen können.

Was ich damit sagen möchte ist, es wird in den nächsten 10 Jahren einen enormen Wandel im Arbeitsmarkt geben und jeder sollte sich heute fragen, inwiefern sein Job / Studium / Berufsfeld hier unter Druck geraten könnte, siehe hierzu auch diverse Vorarbeiten und Studien von OpenAI, der OECD oder McKinsey.

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WiWi Gast

Einfluss auf ChatGPT im Consulting

Also erstmal ist ChatGPT verzerrt, da keine wirklich durchweg künstliche Intelligenz ist. ChatGPT ist ein zusätzlicher Reinforcement Layer (Bewertung durch Nutzer und bezahlte Qualitätssicherer in Niedriglohnländern) über dem Foundational Modell GPT3.5/4 (oder auch Googles PaLM-2), die dahingehend weit weniger nutzerverzerrt agieren. Aber grundsätzlich um GPT-Anwendungen mit domänenspezifischen Wissen anzureichern - je nach Anwendungsfall - entweder auf Basis von Information Retrieval (d.h., eine Wissensdatenbank die GPT vorgeschaltet ist und dem GPT-Modell Kontextinformationen zu deiner Anfrage zur Verfügung stellt) oder auch mittels Fine-Tuning, d.h., das Weitertrainieren des bestehenden GPT-Modells mit eben dem entsprechenden Domänenwissen. Bei einem Kunden arbeiten wir bspw. komplett basierend auf dem Open-Source Modell LLaMA-2 (von Meta), welches dann auf Management Summaries, die bereits im Unternehmen haufenweise vorhanden waren, nachtrainiert wurde.

Außerdem nutzen wir auch auf Kundensystemen Reinforcement Learning, d.h., wenn einer unserer Kunden GPT nutzt, dann haben wir dort eine Logging-Anwendung (GPT-Monitoring) vorgeschaltet, die datenschutzkonform Frage- und Antworten trackt. Diese Informationen können dann in einem iterativen Prozess genutzt werden, um z.B. jede Woche, die Qualität der Ergebnisse zu prüfen und Fehler durch Fine-Tuning oder auch Kontexteinbettungen auszumerzen.

Aber auch in Zeiten von GPT wird es weiterhin ein iterativer Entwicklungsprozess bleiben. Schritt für Schritt kommen wir dann der vom Kunden gewünschten Qualität entgegen.

WiWi Gast schrieb am 15.08.2023:

Wie klappt das so mit der Korrektheit der erstellten Auswertungen?

Ich schreibe gerade meine Bachelorarbeit zu einem OR-Thema und mir gibt ChatGPT regelmäßig einfach falsche Antworten. Aber gut das ist auch ein relativ nischiges Thema mit wenig Dokumentation im Internet.

Auch bei einem Essay, was ich mit ChatGPT schreiben wollte, hat es das Thema verfehlt.

Meiner Einschätzung nach kann ChatGPT halt Feinheiten in einer Fragestellung nicht erkennen, wie ein echter Mensch (zumindest mit gewisser Bildung).

Aber auch ein Paper von der Purdue Universität kam zu dem Schluss, dass man statt mit ChatGPT Fragen auf StackOverflow nur zur Hälfte beantworten kann.

Sind die Use Cases bei euren Mandanten so simpel, dass das trotzdem funktioniert?

WiWi Gast schrieb am 14.08.2023:

Ich (IT-Beratung, > 10K Mitarbeiter) habe in den letzten 9 Monaten zahlreiche GPT-basierte Projekte bei Kunden aus diversen Branchen (Automotive, Private Equity, Law & Co.) durchgeführt und ein gewisses Potential verspricht GPT tatsächlich. Wir setzen GPT produktiv u.a. für Cyber-Security, automatisierte Erstellung von Dokumenten (Gutachen, Management Summaries) ein, Auswertung und Visualisierungserstellung von Studienergebnissen bei Pharma-Kunden und ersetzen damit messbar Arbeitsressourcen auf Analyst / Assoicate Ebene.

Messbar heißt hier tatsächlich, dass bei einem unserer Kunden mittlerweile einen Einstellungsstopp (Vergrößerungsstopp der Abteilung) im Research-Bereich bzw. Auswertungsbereich von Studienergebnissen gibt, während wir unsere Entwicklung dort fortsetzen. Ein Kunde aus der Finanzbranche stellt keine Werksstudenten mehr ein, die sonst für die Zusammenstellung auf Aufbereitung von Management Summaries (und der Research dahinter) verantwortlich waren. Außerdem konnten wir durch Produktivitätssteigerung die notwendigen Mitarbeiter in einem Call-Center eines internationalen Konzerns reduzieren, indem wir z.B. mittels GPT und Information Retrieval passgenaue Antworten als Vorschlag ausspielen.

Gleichzeitig muss man aber auch sagen, dass solche Systeme dem Hype entsprechen. Sie sind weit weg davon, perfekt zu sein. Und wenn man wirkliche Business Cases umsetzt, springen diese auch zu Tage. Aber solche Systeme werden sich in Zukunft auch weiterentwickeln und man muss oder sollte sich als Student heutzutage fragen:

Was sollte ich in Anbetracht von KI-Entwicklungen heute anfangen zu studieren, ohne in 4 Jahren nach dem Abschluss einer zu starken Rationalisierung ausgesetzt zu sein?

Im IT-Bereich bspw. werden Inder, die heute immer mehr in den deutschen Markt drängen, aufgrund einer gesteigerten Produktivität sicherlich wieder zurückgedrängt werden; gleiches gilt aber auch für "schlechte" Informatiker, die aufgrund steigender Produktivität problemslos durch gute IT-Engineers ersetzt werden können. Im Rechtsbereich wird alles, was Standardisierung folgt (z.B. Gutachten, Schreiben), nicht aber das führen von Gerichtsverfahren, durch GPT realisiert werden, was am Ende auch zu weniger Bedarf an Anwalten führen wird. Die Buchhaltung, die heute schon durch OCR stark entlastet wird, wird in Zukunft in Kombination mit generativer AI fast vollständig durch autonome Systeme erledigt werden. Standardanalysen- und Auswertungen, die heute von zahlreichen Business Analysten in DAX-Konzernen erledigt werden, sind in Zukunft durch AI in wenigen Sekunden erledigt.

Der Mensch (und die Jobs der Zukunft) werden dort liegen, wo kein relativ starres Regelwerk oder Replizierbarkeit hinter liegt. Das können z.B. Managementfunktionen sein oder im Beratungsumfeld das Requirements Engineering - vor allem überall dort, wo Menschlichkeit ins Spiel kommt. Im IT-Bereich wird zwar der Data Visualization und Analysis-Bereich unter Druck geraten, das Data Engineering aber nur in geringem Maßen, da dort eine für jedes Unternehmen individuelle Komplexität hinter setzt, wenngleich Copilot-Anwendungen hier unterstützen können.

Was ich damit sagen möchte ist, es wird in den nächsten 10 Jahren einen enormen Wandel im Arbeitsmarkt geben und jeder sollte sich heute fragen, inwiefern sein Job / Studium / Berufsfeld hier unter Druck geraten könnte, siehe hierzu auch diverse Vorarbeiten und Studien von OpenAI, der OECD oder McKinsey.

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ExBerater

Einfluss auf ChatGPT im Consulting

Habe zu dem Thema vor kurzem einen Poll auf LinkedIn gemacht.

300+ consultants hatten sich beteiligt:

5% "no impact"
45% "moderate positive impact"
8% "moderate negative impact"
42% "significant impact"

Ist natürlich total beliebig und nicht fundiert oder repräsentativ.

Meine Erfahrung mit ChatGPT schwankt zwischen "wow unglaublich" und "ach herje, alles falsch". Das Ding ist einfach völlig unzuverlässig! Es verkauft dir eine komplett falsche Information genauso überzeugend wie eine total richtige. Ich bin da inzwischen extrem skeptisch was den Einsatz in der Strategieberatung angeht.

Als Berater musst du dich 100% auf deine Recherche verlassen können, du musst zu 100% hinter dem stehen was du präsentierst. Das ist mit ChatGPT völlig unmöglich.
Selbst dort, wo man denken würde, dass es gut anzuwenden ist, versagt es teils völlig (Ich frage nach dem CEO von Firma X und es erstellt einen völlig frei erfunden CV).

Im aktuellen Zustand hat ChatGPT die Funktion von einer einfachen google Suche, mit dem Nachteil, dass man nicht weiß woher das Ergebnis kommt, und ob es glaubwürdig ist.

Wofür verwende ich das Tool dennoch viel? Um beliebige Texte schreiben zu lassen, die gut klingen, bei denen es aber auf Fakten nicht ankommt (Marketing im weitesten Sinne)

Es gibt aber natürlich auch 200 andere AI tools. Dazu kann ich wenig sagen.

Am Ende des Tages wird AI ein Werkzeug im Kasten sein.

antworten
WiWi Gast

Einfluss auf ChatGPT im Consulting

Laut Google Trends nimmt die Popularität von chatgpt schon wieder ab. Typischer Gartner Hype Cycle eben. Es wird wiederkommen aber dann mit realistischeren Anwendungsgebieten und Erwartungen. Den großen Umsturz in der Arbeitswelt sehe ich da noch nicht.

antworten
WiWi Gast

Einfluss auf ChatGPT im Consulting

Vorposter hier.

Interessant! Ich wusste nicht, dass die API so viel Möglichkeiten bietet. Klingt ziemlich spannend daran zu arbeiten :)

WiWi Gast schrieb am 15.08.2023:

Also erstmal ist ChatGPT verzerrt, da keine wirklich durchweg künstliche Intelligenz ist. ChatGPT ist ein zusätzlicher Reinforcement Layer (Bewertung durch Nutzer und bezahlte Qualitätssicherer in Niedriglohnländern) über dem Foundational Modell GPT3.5/4 (oder auch Googles PaLM-2), die dahingehend weit weniger nutzerverzerrt agieren. Aber grundsätzlich um GPT-Anwendungen mit domänenspezifischen Wissen anzureichern - je nach Anwendungsfall - entweder auf Basis von Information Retrieval (d.h., eine Wissensdatenbank die GPT vorgeschaltet ist und dem GPT-Modell Kontextinformationen zu deiner Anfrage zur Verfügung stellt) oder auch mittels Fine-Tuning, d.h., das Weitertrainieren des bestehenden GPT-Modells mit eben dem entsprechenden Domänenwissen. Bei einem Kunden arbeiten wir bspw. komplett basierend auf dem Open-Source Modell LLaMA-2 (von Meta), welches dann auf Management Summaries, die bereits im Unternehmen haufenweise vorhanden waren, nachtrainiert wurde.

Außerdem nutzen wir auch auf Kundensystemen Reinforcement Learning, d.h., wenn einer unserer Kunden GPT nutzt, dann haben wir dort eine Logging-Anwendung (GPT-Monitoring) vorgeschaltet, die datenschutzkonform Frage- und Antworten trackt. Diese Informationen können dann in einem iterativen Prozess genutzt werden, um z.B. jede Woche, die Qualität der Ergebnisse zu prüfen und Fehler durch Fine-Tuning oder auch Kontexteinbettungen auszumerzen.

Aber auch in Zeiten von GPT wird es weiterhin ein iterativer Entwicklungsprozess bleiben. Schritt für Schritt kommen wir dann der vom Kunden gewünschten Qualität entgegen.

WiWi Gast schrieb am 15.08.2023:

Wie klappt das so mit der Korrektheit der erstellten Auswertungen?

Ich schreibe gerade meine Bachelorarbeit zu einem OR-Thema und mir gibt ChatGPT regelmäßig einfach falsche Antworten. Aber gut das ist auch ein relativ nischiges Thema mit wenig Dokumentation im Internet.

Auch bei einem Essay, was ich mit ChatGPT schreiben wollte, hat es das Thema verfehlt.

Meiner Einschätzung nach kann ChatGPT halt Feinheiten in einer Fragestellung nicht erkennen, wie ein echter Mensch (zumindest mit gewisser Bildung).

Aber auch ein Paper von der Purdue Universität kam zu dem Schluss, dass man statt mit ChatGPT Fragen auf StackOverflow nur zur Hälfte beantworten kann.

Sind die Use Cases bei euren Mandanten so simpel, dass das trotzdem funktioniert?

WiWi Gast schrieb am 14.08.2023:

Ich (IT-Beratung, > 10K Mitarbeiter) habe in den letzten 9 Monaten zahlreiche GPT-basierte Projekte bei Kunden aus diversen Branchen (Automotive, Private Equity, Law & Co.) durchgeführt und ein gewisses Potential verspricht GPT tatsächlich. Wir setzen GPT produktiv u.a. für Cyber-Security, automatisierte Erstellung von Dokumenten (Gutachen, Management Summaries) ein, Auswertung und Visualisierungserstellung von Studienergebnissen bei Pharma-Kunden und ersetzen damit messbar Arbeitsressourcen auf Analyst / Assoicate Ebene.

Messbar heißt hier tatsächlich, dass bei einem unserer Kunden mittlerweile einen Einstellungsstopp (Vergrößerungsstopp der Abteilung) im Research-Bereich bzw. Auswertungsbereich von Studienergebnissen gibt, während wir unsere Entwicklung dort fortsetzen. Ein Kunde aus der Finanzbranche stellt keine Werksstudenten mehr ein, die sonst für die Zusammenstellung auf Aufbereitung von Management Summaries (und der Research dahinter) verantwortlich waren. Außerdem konnten wir durch Produktivitätssteigerung die notwendigen Mitarbeiter in einem Call-Center eines internationalen Konzerns reduzieren, indem wir z.B. mittels GPT und Information Retrieval passgenaue Antworten als Vorschlag ausspielen.

Gleichzeitig muss man aber auch sagen, dass solche Systeme dem Hype entsprechen. Sie sind weit weg davon, perfekt zu sein. Und wenn man wirkliche Business Cases umsetzt, springen diese auch zu Tage. Aber solche Systeme werden sich in Zukunft auch weiterentwickeln und man muss oder sollte sich als Student heutzutage fragen:

Was sollte ich in Anbetracht von KI-Entwicklungen heute anfangen zu studieren, ohne in 4 Jahren nach dem Abschluss einer zu starken Rationalisierung ausgesetzt zu sein?

Im IT-Bereich bspw. werden Inder, die heute immer mehr in den deutschen Markt drängen, aufgrund einer gesteigerten Produktivität sicherlich wieder zurückgedrängt werden; gleiches gilt aber auch für "schlechte" Informatiker, die aufgrund steigender Produktivität problemslos durch gute IT-Engineers ersetzt werden können. Im Rechtsbereich wird alles, was Standardisierung folgt (z.B. Gutachten, Schreiben), nicht aber das führen von Gerichtsverfahren, durch GPT realisiert werden, was am Ende auch zu weniger Bedarf an Anwalten führen wird. Die Buchhaltung, die heute schon durch OCR stark entlastet wird, wird in Zukunft in Kombination mit generativer AI fast vollständig durch autonome Systeme erledigt werden. Standardanalysen- und Auswertungen, die heute von zahlreichen Business Analysten in DAX-Konzernen erledigt werden, sind in Zukunft durch AI in wenigen Sekunden erledigt.

Der Mensch (und die Jobs der Zukunft) werden dort liegen, wo kein relativ starres Regelwerk oder Replizierbarkeit hinter liegt. Das können z.B. Managementfunktionen sein oder im Beratungsumfeld das Requirements Engineering - vor allem überall dort, wo Menschlichkeit ins Spiel kommt. Im IT-Bereich wird zwar der Data Visualization und Analysis-Bereich unter Druck geraten, das Data Engineering aber nur in geringem Maßen, da dort eine für jedes Unternehmen individuelle Komplexität hinter setzt, wenngleich Copilot-Anwendungen hier unterstützen können.

Was ich damit sagen möchte ist, es wird in den nächsten 10 Jahren einen enormen Wandel im Arbeitsmarkt geben und jeder sollte sich heute fragen, inwiefern sein Job / Studium / Berufsfeld hier unter Druck geraten könnte, siehe hierzu auch diverse Vorarbeiten und Studien von OpenAI, der OECD oder McKinsey.

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