KI und Berufe

Nun rächt sich, dass Unis so viel auf Praxisrelevanz und berufliche Anwendbarkeit gesetzt haben. Der Teil wird von KI-Systemen locker erledigt.

KI-Anwendungen sind faszinierend, aber ich stoße oft an die Grenzen. Es ist nahezu unmöglich, genaue Informationen zu erhalten, auch wenn man explizit danach fragt. Auch generierter Code ist oft buggy, was kein Beinbruch ist (ist handgestrickter Code nämlich auch), aber man muss wissen, was man tut. KI-Systeme tun sich nicht so leicht, nuancierte Entscheidungen zu treffen, doch genau das ist ja etwas, das man im Studium lernt oder wozu man zumindest das Rüstzeug bekommt.

Ein riesiges Problem von KI sehe ich für die Ausbildungsberufe, insbesondere den Fachinformatiker Anwendungsentwicklung; die werden über kurz oder lang wegrationalisiert.

F. schrieb:

Ein riesiges Problem von KI sehe ich für die Ausbildungsberuf

Ich denke weder Schlosser, noch Dachdecker, Schreiner oder Heizungsbauer werden da so schnell Probleme bekommen.

Der Artikel ist eine Werbeverkaufsveranstaltung der Chefin des Ladens die ihre KI basierte Personalmanagement Software verkaufen will.

Na ja wenn man sich so manchen Personalfuzzi so anschaut kanns mit KI kaum schlechter, vielleicht aber deutlich besser werden.

F. schrieb:

Nun rächt sich, dass Unis so viel auf Praxisrelevanz und berufliche Anwendbarkeit gesetzt haben. Der Teil wird von KI-Systemen locker erledigt.

Würde ich eher anders sehen. Tatsächlich konnte man 2010 als fertiger Dipl.-Inf (Uni) sich sofort bei den Vorstellungsgesprächen fehlende Praxiserfahrung unterstellen lassen, schlicht, weil man 'nen Uni-Studium hatte.

Zur Corona-Zeit hat man ja an Quereinsteigern so ziemlich alles genommen, was irgendwo nicht bei 3 auf'm Baum war - was ja auch nicht zwingend schlecht sein muss. Wenn es KI-gestützte Tools gäbe, die einen sinnvollen Beitrag zum Thema Refactoring oder so leisten würden, hätt ich ja auch nicht unbedingt mal was dagegen - ich hätt nur wenig Lust, ewig mit nem KI-Tool rumfriemeln zu müssen und dem Teil 3h erklären müssen, was es machen soll, für ne Aufgabe, die ich in 30min selber geschrieben bekomme. Für irgendwelche Schnulli-Skripte, die mal irgendeine Textdatei filtern sollen - anderes Thema. Aber für richtigen Produktivcode, wo Regressionen Aua machen? Nee, danke, können die ihr KI-Zeug behalten. Inbesondere wenn der KI-Alzheimer zuschlägt und das KI-Tool 2min später vergessen hat, was es eigentlich als zwingende Forderung beibehalten soll.

Wo ich KI auch nützlich finden könnte, wäre eventuell so ein Labersülz-GPT, was Neueinsteigern die Fachdomäne erklären kann, quasi, das wodrum eigentlich geht.

Glaube also nicht, dass gute Programmierer wirklich überflüssig werden dadurch, Vibe Coding Hype hin oder her.

Udo S. schrieb:

Ich denke weder Schlosser, noch Dachdecker, Schreiner oder Heizungsbauer werden da so schnell Probleme bekommen.

KI wird auch Erdbeerpflücker nicht so rasch ersetzen können. Das tut mir natürlich leid für die Rumänen, die dann durch Deutsche als Opfer von KI in Jobs ersetzt werden können. ;)

Udo S. schrieb:

Na ja wenn man sich so manchen Personalfuzzi so anschaut kanns mit KI kaum schlechter, vielleicht aber deutlich besser werden.

Nein, ich denke das ist Hochproblematisch. Wenn alle KI verwenden, dann haben nämlich nachher alle das gleiche Bias. Dann kriegst du plötzlich nirgends mehr einen Job, und hast keine Ahnung was der KI nicht passt. Heute reicht es immerhin noch, wenn man es genug oft an unterschiedlichen Orten versucht, irgendwann hat man glück / findet was passendes. Aber wenn plötzlich alle eine KI verwenden...

Wir haben in unserer kleinen Firma immer so 2..3 Praktikanten "Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung", die zunehmend versuchen, sich die ihnen gestellten Aufgaben (trotz eindrücklicher Warnung) von diversen KIs schreiben zu lassen. Das Ergebnis ist meistens ein Desaster. Zudem können sie dann auch die Funktion des erstellen Codes nicht bescheiben.

Wer (als Übungsaufgabe) nicht in der Lage ist, 50 Zeilen Javascript zur Dastellung einer analogen Uhr oder ein Beispiel für Bubblesort selber zu schreiben, der weiss für gewöhnlich auch nicht, was er die KI eigentlich fragen soll.

KI ist aus meiner Sicht ein sinnvolles Werkzeug, um sich z.B. Inspirationen bestätigen zu lassen oder nach Alternativen zu bekannten Algorithmen zu fragen ... eine gute Ergänzung also, niemals wirklich kreatives Werkzeug.

Meine letzte sinnvolle KI-Anfrage bezog sich z.B. auf Code für eine Fitting-Funktion, die zu gegebenen Messpunkten die Parameter für eine Lorentz-Funktion findet. Musste allerdings auch in Details noch angepasst werden ...

Das ist ja der Punkt: "Coder" sind durch KI ganz gut zu ersetzen, doch irgendwer wird den KI-Werkzeugen sagen müssen, was sie zu tun haben. Es gibt für ein Softwaresystem ja nicht die eine Lösung, sondern es ist immer ein Abwägen verschiedener Kriterien und Aspekte. Auch die Ideale, die man immer gern beschreibt, insbesondere die Wartbarkeit, haben ihren Preis. Man wird Wartbarkeit sicher auch manchmal der Performance opfern, sicher aber nur an absolut performancekritischen Stellen im Code, denn bei Änderungen wird man diesen Code wahrscheinlich neu schreiben müssen. KI-Tools sind gut, keine Frage, aber gute Architekturentscheidungen benötigen umfangreiches Domänenwissen, eine Idee für zukünftige Anforderungen und sicher auch ein wenig Intuition. Natürlich spricht erstmal nichts dagegen, dass das auch eine Nicht-Mensch-Maschine können sollte, aber nach aktuellem Stand ist das noch nicht der Fall. Wir sollten in unserer Ausbildung wieder fördern, strukturiert zu denken und nicht einfach nur sinnlose Übungen zu machen. Warum jemand eine Bubblesort implementieren können muss, entzieht sich meiner Vorstellungskraft. In diesem Bereich wird man IMMER auf Bibliotheken zurückgreifen. Wenn es darum geht, dass einfach Code geschrieben werden soll, wäre doch eine viel bessere Idee, eine textuelle Beschreibung eines beliebigen Algorithmus vorzugeben, die an einer Stelle mehrdeutig ist, um Rückfragen zu erzeugen. Im echten Leben sind nämlich die wenigsten Dinge so offensichtlich, dass man sie einfach machen kann, sondern man benötigt entweder Domänenwissen, um zu verstehen, wie Dinge gemeint bzw. umzusetzen sind, oder eben jemanden, den man fragen kann. Diese Selbstverständlichkeit, die kritische Auseinandersetzung mit Anforderungen, sollte auch in einer Ausbildung ein zentrales Thema spielen. Und nicht das Runterprogrammieren von Bubblesort und Konsorten.

Bernd W. schrieb:

klassische-uniabschluesse-sind-kuenftig-weniger-wert

Wenn man mal ein wenig nachfoscht merkt man, dass die heute eh' schon weniger wert wert sind als früher, wo bestenfalls 10% ein Studium begonnen haben.

F. schrieb:

Auch generierter Code ist oft buggy, was kein Beinbruch ist, aber man muss wissen, was man tut.

Da hätten wir als Minimalbeispiel doch den Beitrag "ChatGPT und Spannungsteiler." wo einer auch einfach so dem erzeugten Beispiel geglaubt hat. Auch dort hätte man den Code einfach so übernehmen können und dann eben einen suboptimalen und falschen Code übernommen. Das muss man aber mit eigenem Wissen erst mal erkennen.

Kurz: KI erzeugt (zumindest heute) auf Anhieb immer durchschittliche Ergebnisse, weil sie aus dem gesamten "Wissen" im Netz einen Durchschnitt abbildet. Und wenn dort 1000 mal eine falsche Lösung zu finden ist und 100 mal die richtige, dann komt ein falsches Ergebnis heraus.

F. schrieb:

Nun rächt sich, dass Unis so viel auf Praxisrelevanz und berufliche Anwendbarkeit gesetzt haben.

Es rächt sich, wenn alle nur noch zur Uni gehen wollen.

Lothar M. schrieb:

Das muss man aber mit eigenem Wissen erst mal erkennen.

Ein glänzendes Beispiel für solche fehlende Kontrolle bei der Übernahme des KI-Ergebnisses ist grade auch im Beitrag "Dämliche Werbebilder" zu sehen. Dort ist der Radfahrer völlig falsch proportioniert, der Motor riesig und das Vorderrad fest im Rahmen verankert. Auf den ersten Blick sieht das Bild plausibel aus, bei genauerem Betrachten sieht man: völliger Blödsinn.

Lothar M. schrieb:

Und wenn dort 1000 mal eine falsche Lösung zu finden ist und 100 mal die richtige, dann komt ein falsches Ergebnis heraus.

Und wenn man die KI auf diesen Umstand hinweist, korrigiert sie sich und kommt (manchmal) mit der richtigen Lösung. Es kann ausreichen, mit "stimmt das auch?" nachzuhaken, und schon kommt eine Entschuldigung und ein anderer Vorschlag.

(prx) A. K. schrieb:

Es kann ausreichen, mit "stimmt das auch?" nachzuhaken, und schon kommt eine Entschuldigung und ein anderer Vorschlag.

Funktioniert das auch anders herum? Die KI hat die richtige Lösung und wenn man nachhakt korrigiert sie sich zu einer falschen?

Ist auch eine Art von Würfeln :-)

Udo S. schrieb:

Funktioniert das auch anders herum? Die KI hat die richtige Lösung und wenn man nachhakt korrigiert sie sich zu einer falschen?

Musst Du ausprobieren, aber ich denke schon, dass Du eine falsche kriegt, wenn Du nach einer falschen fragst.

(prx) A. K. schrieb:

wenn Du nach einer falschen fragst.

Sorry, aber das hast du jetzt missverstanden. Du schreibst wenn eine Antwort der KI falsch ist (was du dann ja beurteilt hast weil du es besser weißt) und du nachhakst:

(prx) A. K. schrieb:

Es kann ausreichen, mit "stimmt das auch?" nachzuhaken

Dann kommt etwas anderes (implizite Annahme: etwas besseres).

Die Frage ist jetzt Wenn die Antwort richtig ist und du trotzdem genauso mit "stimmt das auch" nachhakst, kommt dann auch eine andere wie bei einem verunsicherten Schüler der glaubt er habe was falsches gesagt, obwohl seine erste Aussage zwar stimmte, er es aber nicht wirklich sicher weiß?

Denn dann ist wer Wert einer solchen Antwort nicht viel mehr als auswürfeln.

Ich peile diese Mechanismus anders ein: Wenn eine Standardfrage häufig falsch beantwortet wird, gibt es im Lernmaterial der KI mehrere verschiedene Antwortvarianten. Die häufige falsche, und mindestens noch eine richtige. Letztere nicht selten als Korrektur der falschen.

Nun wird bei einer Frage aufwandsarm die häufigste Antwort geliefert. Die Rückfrage, das sei falsch oder könnte falsch sein, erweitert die ursprüngliche Frage um diese Zusatzinformation. Und damit landet man bei den Korrekturen.

Es würde schon viel bringen, wenn KI z.B, bei einer Materialbedarfsliste die günstigste Variante auswürfeln kann. Artikel A ist bei Anbieter Z am günstigsten, Artikel B dagegen bei Anbieter Y, Artikel C hat keiner von beiden. Anbieter X hat für Artikel C 3 Wochen Lieferzeit, benötigt wird er aber in 1 Woche... finde das Optimum aus Portokosten und Preisen und das dann noch termingerecht. Bei dieser Aufgabenstellung kann ein Angestellter Stunden zubringen, wo er für andere Aufgaben ausfällt und selber Geld kostet.

https://www.heise.de/blog/Softwareentwicklung-Lern-bloss-nicht-programmieren-10493709.html

Als Erfahrener kann man dem gelassen entgegen sehen, interessant wird es wie man nun Frischlinge zu Erfahrenen macht.

Gerald B. schrieb:

Bei dieser Aufgabenstellung kann ein Angestellter Stunden zubringen, wo er für andere Aufgaben ausfällt und selber Geld kostet.

Oder hätte sich bereits ein kleines Programm geschrieben und es zumindest teilautomatisiert, das sind gelöste Probleme mit verfügbaren Algorithmen. Dazu noch einen Scraper, um die Daten aufzubereiten und zu extrahieren.

https://de.wikipedia.org/wiki/Lineare_Optimierung