Wenn Effizienz zur Entwertung führt

Über Effizienz, Wert und Rebound in der aktuellen Arbeitsrealität

Schon länger nehme ich mir vor, über dieses “Phänomen” zu schreiben, da es eine Beobachtung ist, die sich vermehrt häuft. Es fällt mir jedoch schwer zu beschreiben, was das Phänomen konkret ist. Erst wollte ich’s einfach plump “Denkfaulheit” nennen. Perplexity schlägt mir “Entfremdung” vor oder “Atrophie” (wtf). Ich denke, es geht tiefer als das.

Die Beobachtung

Ich beobachte immer mehr und mehr KI-Slop. In verschiedensten Formen. Nicht nur generierte Bilder, die keinen echten Nutzen haben, sondern auch immer häufiger im Arbeitskontext. Bereits mal beschrieben und bekannt als “Workslop”.

LinkedIn ist das eine, eine Plattform, die schlussendlich wie jede andere Social-Media-Plattform funktioniert, nämlich über Aufmerksamkeit. Und hier die Beobachtung, wie viele Menschen versuchen, durch die Produktion von “mehr” Inhalten Aufmerksamkeit zu bekommen. Entweder für sich als Person, oder für ihre Produkte oder Unternehmung.

Was sich jedoch als “Konsument” dieser Inhalte recht schnell einstellt, ist, dass man diese Inhalte eigentlich gar nicht mehr wirklich konsumiert.

Sprich: ich scrolle durch LinkedIn, stolpere über eine interessante “Headline” oder Person, die ich kenne. Erkenne aber sofort intuitiv, dass der Inhalt nicht originell oder authentisch ist und scrolle weiter. Manchmal gibt es noch aus Anstand einen Like, weil ich die Person vllt. kenne und mag. Aber echter Wert, steckt nicht hinter dem Text. Vielleicht trifft es auch auf meinen zu…

Nun gut, dass ich halt LinkedIn, eine Welt für sich.

Prekärer wird es eigentlich in der echten Arbeitsumgebung. Wenn man Inhalte zu einem Thema ausgearbeitet und das schnell generierte verlockend gut “wirkt” und von niemandem mehr kritisch bewertet wird. Wenn man selbst generierten Inhalt bekommt und die Anstrengung nicht unternimmt, diese als durchschnittliche Ausarbeitung zu outen. Denn es ist generiert. Es sieht irgendwie gut und brauchbar aus. Hat nur 15 min gedauert. Aber bleibt eben durchschnitt. Die Exzellenz, das Besondere, das “Wertschaffende” verschwindet. Noch verrückter wird es, wenn sich in einer Ausarbeitung eigentlich LLMs gegenüber stehen. Generierter Business Modell Canvas, wird vom nächsten Kollegen in den eigenen ChatGPT gepackt: “prüfe kritisch”. Zack, ist ein “besserer” Vorschlag da. Der wieder pseudomäßig beäugt wird.

Wenn LLMs miteinander kommunizieren, mit quasi biologischer Masse dazwischen, dann entsteht kein Wert. Hier kann man den Menschen eigentlich komplett ausklammern, dann würde es eigentlich noch schneller gehen. Aber ein neues exzellentes Produkt, Service, Marketing, entsteht so nicht. Vor allem entsteht so keine Innovation.

Die Wertlogik

Jetzt könnte man an der Stelle einfach den üblichen Rant starten gegen Menschen, die Slop produzieren, was eigentlich auch der Impuls war, diesen Text zu schreiben. Aber durch zu langes Grübeln komme ich leider zu einem anderen Thema, was meiner Meinung irgendwie damit zu tun hat und der eigentliche Grund ist, wieso Slop Slop ist und wir ihn als solchen in der Regel erkennen und “schlecht”, langweilig oder uninspiriert finden.

Das magische Wort ist vermutlich “Wert”.

Durch die LLMs haben wir für bestimmte Tätigkeiten, insbesondere im Kontext der sogenannten Wissensarbeit deutliche Effizienzgewinne. Das, was vorher durch den Einsatz von menschlicher Zeit entstanden ist und damit viel Mühe machte, kann zu großen Anteilen durch Maschinen erzeugt werden.

Wir erkennen maschinell Produziertes jedoch scheinbar intuitiv, mal besser, mal schlechter. Wenn wir es “schlechter” erkennen, liegt es zumeist daran, dass auch da wieder vermutlich viel Zeit und Mühe in das Prompting geflossen ist. Das heißt, wir als Menschen goutieren fast schon instinktiv Arbeit, die den Anschein macht “mühevoll” gewesen zu sein.

Das lässt sich auch volkswirtschaftlich einordnen. Mehrwert entsteht nur durch den Einsatz menschlicher Arbeitskraft, knapper Ressourcen oder Zugang. Profitsteigerungen (oder ggf. sogar generell Profite) lassen sich demnach nicht durch Technologie erwirtschaften, die breit verfügbar ist. Lediglich derjenige, der die Technologie selbst kontrolliert oder sie besonders zu veredeln vermag, kann aus ihr Profite schöpfen (z. B. NVIDIA).

Was meine ich damit?

Außer durch einen technologischen Vorsprung oder die Kontrolle bestimmter Technologien (zum Beispiel durch Patente) lässt sich mithilfe von Technologie keine Profitsteigerung erzielen, wenn die besagte Technologie allen Marktteilnehmern zur Verfügung steht.

Wenn ich jetzt dank LLMs 1000x schneller Texte produzieren kann, können alle Marktteilnehmer 1000x schneller Texte produzieren. Der Wert des Textes als solcher verfällt. Und mit dem Wert auch der Profit (Profit als Ausdruck von Wert).

Wenn jedoch nur ich alleine diesen Text so produzieren kann und niemand anderes, dann kann hier wieder Wert geschaffen worden sein, wenn noch zusätzlich dazu ein Abnehmer gefunden werden kann.

Dieses Prinzip lässt sich auf alle Wirtschaftsgüter und Dienstleistungen anwenden. Und im KI-Kontext insbesondere auf alle, die digitalisierbar und unendlich reproduzierbar sind.

Wir können das auch am Markt beobachten. Aktuell haben (stark vereinfacht) primär zwei Unternehmen einen Vorteil durch den KI-Boom. Das sind NVIDIA und TSMC. Denn diese beiden Unternehmen haben einen massiven technischen Vorsprung ggü. allen anderen.

Deren Produkte lassen sich nicht ohne Weiteres reproduzieren oder kopieren. Eine Produktionsstraße für Grafikchips, wie sie NVIDIA baut, ist nicht eben mal so kopiert. Selbst Claude kann dir nicht sagen, wie du eine Chip-Fabrik erfolgreich betreibst, bei der auch brauchbare Grafikchips rauskommen.

Wenn das so wäre, wären Grafikchips nicht mehr Wert als das eingesetzte Material. Und ich könnte mir auch wieder einen passablen Gaming PC leisten. Andere Marktteilnehmer im KI-Kontext sind aufgrund von Zukunftsversprechen hoch bewertet, häufig aber bei ausbleibenden Profitmargen. Alle anderen Marktteilnehmer haben keine nachhaltigen Vorteile bisher, sondern arbeiten eher gegen eine drohende Disruption der Geschäftsmodelle. Oder sind gezwungen, sich den neuen technologischen Gegebenheiten anzupassen und wiederum neue Kontrollpunkte zu besetzen, sonst droht der Wertverlust und Margenverfall.

Potenzielle Rebound-Effekte

Das heißt für mich, wenn ich KI-Slop sehe und diesen auch als solchen erkenne, dann ist der Effizienzgewinn der hinter der Erstellung des Slops steckt, der den Wertverfall ausmacht. Texte und Bilder sind schnell generiert, aber eben auch nichts Besonderes mehr.

Jetzt beginnt, glaube ich, genau an dieser Stelle das Entstehen möglicher Rebound-Effekte.

Denn Durchschnittliches wird in der Regel nicht belohnt. Ein Unternehmen kauft deinen Service nicht ein, wenn er nicht exzellent ist. Wenn dein One-Pager, Whitepaper, Blogartikel nach Slop riecht, nimmt ihn niemand mehr wahr.

Wir (als Menschen) wollen ungern KI-Slop konsumieren, und sehen uns nach “Originalität”. Vielleicht ist es aber auch nicht mehr als meine eigene Hoffnung, dass das auf viele Menschen zutrifft.

Wenn es jedoch so, wie beschrieben, ist, dann führt das wiederum unvermeidlich zu Rebound-Effekten.

Da wo wir Effizienz “gehoben” haben, dank der LLMs, stellen wir fest, dass wir dem Gegenstand keinen Wert mehr beimessen. Was wiederum dazu führt, dass wir von diesem Gegenstand “mehr” erwarten. Somit muss zwangsläufig wieder mehr menschlicher Zeitaufwand und Mühe in diesen Gegenstand oder das Produkt fließen und kompensiert dadurch die versprochenen Effizienzgewinne durch höhere qualitative Ansprüche.

Als Beispiel fallen mir Websites ein. Eine Website ist heute dank Google Stitch oder Claude Design in Minuten erstellt und sieht auch noch gut aus. Aber wird halt eben bald nicht mehr “hervorstechen”. Was wieder dazu führen wird, dass ich wieder einen Designer beschäftige, der Originalität in meinen Webauftritt bringt. Denn Originalität ist bei maschinell produzierten Inhalten nicht zu erwarten.

Die neue Knappheit

An dieser Stelle kann allen Hoffnung gegeben werden, die aktuell fürchten, dass es in naher Zukunft keinen Bedarf an menschlicher Wissensarbeit mehr geben wird.

Wenn wir aus der ökonomischen Logik heraus ableiten, dass maschinell Erstelltes stets einen Wertverlust erleiden und wir grundsätzlich jedoch als Gesellschaft danach streben Wert zu schaffen, dann werden sich auch neue Wege und damit (mal als BWLer gesprochen) Margenpools finden.

Denn etwas können LLMs nicht ersetzen und das liegt in der Natur der Sache, LLMs sind nämlich keine Zaubermaschinen, auch wenn ich nie wirklich verstehen können werden wie sie funktionieren.

LLMs brauchen immer noch den Menschen der Urteilskraft, Intention und Originalität mitbringt. Dann kann auch wieder was Wertvolles entstehen.

Unsere neuen Freunde sind nämlich keine kritischen Denker. Sie sind fleißige Maschinen, so fleißig wie wir niemals sein können. Aber sie haben keine Absicht, keine Neugier und aus reinen statistischen Modellen und Wahrscheinlichkeitsrechnung kann keine Originalität entstehen.

Und ich kenne niemanden, der sich gerne Slop bei der Arbeit durchliest, auseinandernimmt oder neu sortiert. Das fühlt sich nicht wertschätzend an und ist zumeist auch irgendwie Zeitverschwendung.

An der Stelle möchte ich jedoch auch nicht missverstanden werden. Ich arbeite exzessiv mit GenAI.

Jedoch schätze ich den Wert eines Brainstormings, eines Sparrings mit einem/einer Kolleg:in. Gerne auf Basis einer gut strukturierten Ausarbeitung, die ich vorher mit ChatGPT vorbereitet und an der Darstellung gefeilt habe. Aber eben erst durch die kritische Auseinandersetzung wird es erst wirklich “crispy”.

Meine Schlussfolgerung

Damit komme ich zu einer Schlussfolgerung für mich.

Wer in Zukunft und auch bereits heute echten nachhaltigen Wert (im kapitalistischen / ökonomischen Sinne) schaffen möchte, muss sich sein kritisches Denken erhalten oder, falls nicht vorhanden, aneignen.

Neugierig bleiben, die eigene Arbeit hinterfragen. Erstelltes kritisches Bewerten und quasi hinter die Fassade blicken. Denn das reine “erstellen” von Dingen ist nicht mehr das, was “Mühe” macht.

Und zum Schluss noch KI-generierte Tipps und Tricks wie du dir dein kritisches Denken bewahren kannst (lol):

• Frage immer: „Was will ich eigentlich erreichen?” Bevor du promptest, definiere deinen Intent selbst.
• Prüfe jeden KI-Output aktiv. Lies nicht nur, sondern hinterfrage: Wo kann das falsch sein? Was fehlt? Was ist nur Plausibilität?
• Trainiere Muskeln, die du nicht vergisst. Schreibe ohne KI, denke ohne Vorlage, löse Probleme ohne Hilfe.
• Suche Sparring, nicht nur Output. Diskutiere mit Kolleg:innen, lasse dich widerlegen, sei offen für Unsicherheit.
• Nutze KI bewusst als Werkzeug, nicht als Ersatz. Sie ist der fleißige Assistent – du bist der Entscheider.