Wer meine Vorträge besucht oder an Flexa-Workshops teilgenommen hat, weiß, dass ich dies seit über zwei Jahren wiederhole: Künstliche Intelligenz denkt nicht . Und der erste Schritt, um etwas wirklich Nützliches in der Unternehmenswelt zu entwickeln, besteht darin, diese Illusion aufzugeben.
Eine neue Studie von Apple-Forschern – Die Illusion des Denkens – hat einen zentralen Punkt beleuchtet: Hochentwickelte Sprachmodelle (LLMs), selbst die ausgefeiltesten wie Claude 3.7, DeepSeek-R1 und OpenAI o1, "denken" nicht wirklich.
Diese Modelle wurden in kontrollierten Umgebungen mit klassischen Rätseln wie dem Turm von Hanoi, Dame-Springen, Flussüberquerung und Blocks World getestet. Ziel war es, zu verstehen, wie die Kinder bei zunehmend komplexeren Aufgaben denken – und nicht nur zu messen, ob sie das richtige Endergebnis erzielen.
Und was haben sie entdeckt?
- Einfache Aufgaben: Modelle ohne „Gedanken“ (ohne Gedankenkette) Probleme schneller und genauer lösen. Überraschend, nicht wahr?
- Aufgaben mittlerer Komplexität: Modelle mit strukturiertem Denken gewinnen zunehmend an Vorteile. So weit, so gut.
- Komplexe Aufgaben: Jeder scheitert. Selbst die Robustesten. Und sie scheitern nicht aus Mangel an Zeit oder Token. Einfach Reduzieren Sie den Denkaufwand, wenn die Aufgabe schwieriger wird. Dies übertrifft alle Erwartungen.
Diese Schlussfolgerung ist aussagekräftig: Was wir in diesen Modellen als „Schlussfolgern“ bezeichnen, ist in Wirklichkeit eine fragile Simulation bekannter Muster.
Und warum ist das für Unternehmen wichtig?
Denn ich sehe immer noch Unternehmen, die auf „denkende“ Lösungen setzen, die Ressourcen verschlingen, Verallgemeinerungen versprechen und wenig liefern. Wir bei Flexa Cloud haben gelernt, dass die besten Ergebnisse auf einem anderen Weg erzielt werden: durch den Einsatz von KI für ihre Stärken – Mustererkennung, Workflow-Automatisierung und Reduzierung von Reibungsverlusten bei klar definierten Problemen.
Praxisnahe Anwendungen benötigen keine KI, die „denkt“. Sie benötigen vielmehr vorhersehbare und skalierbare Ergebnisse . Genau das haben wir in Projekten für Einzelhandel, Gesundheitswesen, Finanzen, Agrarwirtschaft und Industrie umgesetzt – stets mit Fokus auf Wirkung, nicht auf Wunder.
Wenn Sie immer noch erwarten, dass KI wie ein Mensch denkt, erwarten Sie das Unmögliche. Doch wenn Sie verstehen, was KI ist – und was nicht –, können Sie die Produktivität Ihres Unternehmens auf ein neues Niveau heben.
Die richtige Frage lautet nicht: „Was denkt die KI?“ , sondern: „Welche Probleme löst sie schnell, skalierbar und zuverlässig?“
Unten sehen Sie ein Foto einer Folie, die ich in meinen Präsentationen verwende, seit ich Vorträge und Workshops zum Thema KI halte. Inzwischen hat sogar Apple das Prinzip erkannt.
