Künstliche Intelligenz in der wissenschaftlichen Forschung: Effizienz und Risiken

Künstliche Intelligenz in der wissenschaftlichen Forschung: Mehr Effizienz, weniger Exploration?

L'künstliche Intelligenz In der wissenschaftlichen Forschung steigert sie die Forschungsproduktivität dramatisch. Gleichzeitig wirft die künstliche Intelligenz jedoch Fragen hinsichtlich der Vielfalt der erforschten Themen und der zukünftigen Entwicklung der Wissenschaft auf.

Eine Maxi-Studie, die von Natur Eine Untersuchung von 41 Millionen Publikationen zeigt, wie KI die Wirkung einzelner Wissenschaftler vervielfacht, aber gleichzeitig den Fokus einzelner Disziplinen verengt. Eine von Wiley durchgeführte Umfrage unter 2.400 Forschern liefert eine ergänzende Perspektive: eine große Begeisterung für Effizienz, gepaart mit Sorgen über Fehler, Intransparenz und einen Rückgang des kritischen Denkens.

Diese beiden Quellen offenbaren ein Paradoxon: mehr Effizienz, weniger Erkundung. Ein Thema, das nicht nur die Wissenschaft betrifft, sondern auch Unternehmen und das digitale Marketing, wo sich dieselben Konzentrations- und Polarisierungsmechanismen wiederholen.

Künstliche Intelligenz in der wissenschaftlichen Forschung: Wie sie die Arbeit von Wissenschaftlern verändert

In den letzten zwei Jahren hat die Annahme von künstliche Intelligenz Die KI hat in der wissenschaftlichen Forschung ein beispielloses Tempo erreicht. Immer mehr Forscher nutzen KI-Systeme, um Daten zu analysieren, wissenschaftliche Artikel zu verfassen, Code zu generieren, Texte zu übersetzen, Simulationen durchzuführen oder Fehler automatisch zu erkennen.

Es geht hier nicht einfach nur um die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben. Die massive Integration von KI beeinflusst die gesamte Struktur wissenschaftlicher Arbeit, individuelle Karrieren und die Entwicklung ganzer Disziplinen. Die in Nature veröffentlichte Studie mit dem Titel “Künstliche Intelligenz erweitert den Einfluss von Wissenschaftlern, aber verengt den Fokus der Wissenschaft’ analysiert quantitativ 41 Millionen Artikel, die zwischen 1980 und 2025 erschienen sind.

In dieser Studie wird künstliche Intelligenz als Strukturvariable betrachtet: Ihre Auswirkungen auf Produktivität, Zitationshäufigkeit, Karriereverlauf und Disziplinstruktur werden untersucht. Parallel dazu erfasst eine Umfrage von Wiley – einem führenden wissenschaftlichen Verlag, gegründet 1807 und heute mit über 1.600 Fachzeitschriften aktiv – die Wahrnehmungen, angewandten Praktiken und Bedenken von Forschenden, die seine Publikationsdienste nutzen.

Die Kombination dieser beiden Perspektiven – objektive Daten und subjektive Erfahrung – ermöglicht ein umfassenderes Bild der Auswirkungen von KI auf das Wissenssystem. Dieses Rahmenwerk ist auch für Unternehmen nützlich, die künstliche Intelligenz in ihre Entscheidungs- und Managementprozesse integrieren. Marketingautomatisierung.

Die messbaren Vorteile von KI für die Karriere von Forschern

Die akademische Studie misst mit großer Präzision die Auswirkungen von’künstliche Intelligenz in der wissenschaftlichen Forschung zur Arbeit einzelner Wissenschaftler. Die Ergebnisse sind in allen sechs analysierten Disziplinen konsistent und belegen einen deutlichen “Karriere-Multiplikator”-Effekt.

Im Durchschnitt nutzen Forscher folgende Kriterien:

• Sie veröffentlichen 3,02-mal mehr Artikel als ihre Kollegen, die diese Tools nicht nutzen;
• erhalten 4,84-mal mehr Zitate;
• Sie werden 1,37 Jahre früher zu Gruppenleitern.;
• Sie bleiben mit deutlich höherer Wahrscheinlichkeit in der Akademie und steigen in den Rängen auf.

Künstliche Intelligenz (KI) hilft dabei, riesige Datenmengen zu verwalten, Tausende von Ergebnissen zu filtern, Texte schneller zu bearbeiten und zu überarbeiten sowie Zusammenhänge aufzudecken, die mit herkömmlichen Methoden nicht erkennbar sind. Es überrascht daher nicht, dass laut einer Wiley-Umfrage bereits 621 der 2.400 befragten Forscher KI-Tools in ihrer täglichen Arbeit einsetzen – ein deutlicher Anstieg gegenüber 451 im Jahr 2024.

Die Umfrage misst nicht die tatsächlichen Ergebnisse, sondern die wahrgenommene Akzeptanz und die Auswirkungen auf die tägliche Arbeit. Konkret zeigt sie Folgendes:

• Der 85% bietet eine gesteigerte Effizienz;
• Der 77% verzeichnet eine Zunahme des Arbeitsaufkommens;
• Der 73% ist der Ansicht, dass KI die Qualität der Ergebnisse verbessert.

Diese subjektiven Daten stimmen mit den objektiven Ergebnissen der wissenschaftlichen Studie überein:’künstliche Intelligenz In der wissenschaftlichen Forschung wird es als entscheidender Wettbewerbsvorteil angesehen, insbesondere von Nachwuchswissenschaftlern, die sich schnell einen Namen machen müssen.

Die Schrumpfung des Erkundungsraums: das Risiko der “Straßenlaterne”

Den Daten zufolge geht die Steigerung der individuellen Effizienz jedoch mit einer Verringerung der thematischen Vielfalt einher. Die Autoren der Studie analysierten die semantische Position von Millionen von Artikeln in einem hochdimensionalen Vektorraum (SPECTER 2) und beobachteten, wie die’künstliche Intelligenz In der wissenschaftlichen Forschung beeinflussen Sie das Spektrum des erforschten Wissens.

Aus der Kartierung ergeben sich mehrere Signale:

• Der “Wissensumfang” von KI-gestützten Publikationen ist um 4,63% geringer als der von traditionellen Publikationen;
• Die Kontraktion ist in mehr als 70% der 200 analysierten disziplinären Teilbereiche sichtbar;
• Die thematische Verteilung weist eine geringere Entropie auf: Die Forschung konzentriert sich tendenziell auf Cluster, die bereits ausgereift sind und über reichhaltige Daten verfügen;
• Das Zitationsnetzwerk zeigt eine Reduzierung der Interaktion zwischen Werken um 22%, wobei parallele Entwicklungspfade weniger miteinander interagieren;
• Es entsteht ein starker “Star-System”-Effekt: Die 20% KI-gestützten Arbeiten erhalten die 80% Zitate.

In der Praxis verstärkt KI bereits vorhandene Stärken. Modelle funktionieren am besten in Bereichen mit umfangreichen, sauberen und historischen Daten: Astrophysik, Computerbiologie, medizinische Bildgebung, Materialwissenschaften und Computerchemie. Weniger strukturierte oder schwieriger zu messende Disziplinen bleiben zurück.

Die Wissenschaft läuft somit Gefahr, sich “unter der Straßenlaterne” zu konzentrieren: Sie optimiert das, was gut beleuchtet ist – wo Daten im Überfluss vorhanden sind – und vernachlässigt dabei die Schattenbereiche. Diese Dynamik, die bereits in Kontexten wie Datenanalyse und Verhaltensökonomie diskutiert wurde, erinnert an die Tendenz, Lösungen nur dort zu suchen, wo sie leichter messbar sind.Selektionsverzerrung).

Die Wiley-Umfrage misst zwar nicht direkt die thematische Verengung, spiegelt diese Besorgnis aber in den Antworten der Befragten wider, die ein System befürchten, das zu sehr von verfügbaren Datensätzen und zu wenig von wissenschaftlicher Neugier getrieben wird.

Kleinere Teams, weniger Raum für junge Menschen und Auswirkungen auf das Humankapital

Ein weiterer Effekt der’künstliche Intelligenz In der wissenschaftlichen Forschung betrifft dies die Teamzusammensetzung. KI-gestützte Publikationsgruppen sind tendenziell kleiner als traditionelle Teams, da ein Teil der operativen Arbeit von Nachwuchsforschern durch digitale Werkzeuge übernommen wird.

Die Folgen sind erheblich:

• Die Präsenz von Nachwuchsforschern nimmt um 7% ab, wodurch sich die Möglichkeiten für praktisches Lernen verringern;
• Der Anteil der erfahrenen Forscher (+5%) nimmt zu, da sie besser in der Lage sind, KI als Hebel zur Beschleunigung zu nutzen;
• Teams werden hierarchischer und weniger formativ, wodurch die pädagogische Funktion der Forschung geschwächt wird.

Dieses Phänomen ähnelt dem, was wir auf dem Arbeitsmarkt bei der Einführung von KI in Unternehmen beobachten. Die breite Einführung intelligenter Systeme steigert zwar die Gesamtproduktivität, verringert aber die Chancen für Nachwuchskräfte: Operative oder repetitive Aufgaben werden automatisiert, während die Bedeutung hochqualifizierter und strategischer Positionen zunimmt.

Dies führt zu einer effizienteren, aber stärker polarisierten Belegschaft mit weniger Spielraum für Generationswechsel. Werden junge Menschen heute nicht ausgebildet, herrscht morgen ein Mangel an erfahrenen Fachkräften. Dies ist ein systemisches Risiko, das sowohl die Forschung als auch Unternehmen betrifft, die mit Daten, KI und … arbeiten. digitales Marketing.

Fehler, Intransparenz und kognitive Faulheit: die Schattenseiten der KI

Die Wiley-Umfrage verdeutlicht auch die Bedenken der Forscher. 871.030 der Befragten äußerten Bedenken in verschiedenen Bereichen im Zusammenhang mit der’künstliche Intelligenz in der wissenschaftlichen Forschung. Dazu gehören:

• die Möglichkeit, dass Modelle Fehler oder Halluzinationen erzeugen;
• die Sicherheit und der Schutz sensibler Daten;
• die Intransparenz der Trainingsdatensätze;
• das Risiko einer unkritischen Nutzung, die die Analysefähigkeit und die Strenge wissenschaftlicher Argumentation beeinträchtigt.

Es entsteht eine subtilere Verzerrung: die Tendenz, Aufgaben an KI zu delegieren, die eigentlich der kognitiven Kontrolle des Forschers unterliegen sollten. Dies birgt die Gefahr, die mentale Disziplin und das systematische Zweifeln – die Grundlage der wissenschaftlichen Methode – zu schwächen. Der Mathematiker Nigel Hitchin (Universität Oxford) hat auf dieses Risiko hingewiesen und die Möglichkeit einer “kognitiven Faulheit” hervorgehoben, die durch übermäßiges Vertrauen in Modelle hervorgerufen werden kann.

Neuere Studien zeigen auch, wie der ausgiebige Einsatz generativer Werkzeuge die Hirnaktivität, die sprachliche Vielfalt und die Fähigkeit, selbstständig und ohne Hilfe zu schreiben, verringern kann (Analyse von KI und kognitiven FähigkeitenWir sprechen über kognitive EntlastungIndem wir anspruchsvolle kognitive Prozesse an Maschinen delegieren, riskieren wir, genau die Fähigkeiten zu schwächen, die Wissenschaft und Wirtschaft am dringendsten benötigen.

Damit verbunden ist das Konzept von Hirnfäule Es beschreibt eine umfassendere kognitive Beeinträchtigung: kürzere, oberflächlichere, weniger strukturierte Gedanken; eine Verringerung der Fähigkeit, die Aufmerksamkeit aufrechtzuerhalten, originelle Ideen zu entwickeln und komplexe analytische Prozesse über einen längeren Zeitraum aufrechtzuerhalten.

Das Paradoxon individueller Effizienz und kollektiver Schwäche

Aus dem Vergleich zwischen quantitativen Daten und Umfragen ergibt sich ein strukturelles Paradoxon in der Verwendung von’künstliche Intelligenz In der wissenschaftlichen Forschung. Einerseits verstärkt KI die Fähigkeit von Einzelpersonen, ihr Fachgebiet zu beeinflussen, beschleunigt Produktionszeiten, erhöht die wissenschaftliche Sichtbarkeit, gestaltet das Datenmanagement effizienter und erleichtert die Identifizierung verborgener Muster.

Andererseits schränkt dieselbe Technologie tendenziell den gesamten Forschungsumfang ein. Die Forschungsgemeinschaft wird in bereits etablierte Gebiete gedrängt, wo Daten im Überfluss vorhanden sind und Algorithmen die besten Ergebnisse liefern. Eine gesteigerte individuelle Produktivität führt nicht automatisch zu einer Erweiterung des kollektiven Forschungsfelds.

Die Herausforderung der kommenden Jahre wird darin bestehen, zu verstehen, ob KI nicht nur die Effizienz steigern, sondern auch ein verlässlicher Partner sein kann, der Zweifel überwindet, das langsame Tempo der Forschung meistert und den Mut besitzt, neue Wege zu beschreiten. Dies gilt für die Wissenschaft und analog dazu für alle datengestützten Entscheidungen in Unternehmen.

Künstliche Intelligenz in der wissenschaftlichen Forschung: Szenarien und Risiken der Polarisierung

Wenn die’künstliche Intelligenz In der wissenschaftlichen Forschung geht der Trend tendenziell hin zu datenreichen Disziplinen, was zu einer Neuausrichtung der Wissenschaftslandschaft und der Landschaft großer Technologieplattformen führt. Die Idee eines “Wissenskartells” gewinnt an Bedeutung: Bereiche, die Modelle mit großen Datensätzen speisen können, werden förderbarer, publizierbarer und sichtbarer.

Die Grenzen zwischen wissenschaftlicher Relevanz und technischer Zweckmäßigkeit drohen zu verschwimmen. Die Forschung ist nach wie vor dynamisch, konzentriert sich aber zunehmend auf wenige Wissensgebiete, während ganze Disziplinen in eine Grauzone abgleiten könnten.

Neben diesem Szenario gibt es jedoch noch weitere Möglichkeiten:

Szenario 2 – Neue Sinne für die Wissenschaft

Im Idealfall verarbeitet KI nicht nur vorhandene Daten, sondern ermöglicht auch deren Generierung. Autonome Roboter im Labor, intelligente Sensoren, fortschrittliche Simulationsplattformen und Modelle, die neuartige Experimente vorschlagen können, erweitern den Rahmen des Wissens, das wir erlangen können.

Künstliche Intelligenz wird somit zu einer Erweiterung der wissenschaftlichen Sinne, nicht bloß der Berechnung. Die heutigen Randdisziplinen können dank Werkzeugen, die das zuvor Unmessbare messbar machen, wieder an Bedeutung gewinnen.

Szenario 3 – Die Wissenschaft entdeckt ihren kognitiven Schwerpunkt wieder.

Ein drittes Szenario sieht vor, dass das System auf die Risiken kognitiver Trägheit und geistigen Verfalls reagiert. KI wird in Bildungsprogramme integriert, um kritisches Denken zu schulen – nicht zu ersetzen. Lernende lernen, Modelle zu nutzen, vor allem aber, sie zu überprüfen, zu kontrollieren und zu widerlegen.

Technologie wird zu einem kognitiven Tutor, der das Denkvermögen stärkt und sich in einer ’Ethik der Aufmerksamkeit“ und des Verstehens manifestiert. Dieser Ansatz lässt sich von Unternehmen für interne Schulungen zu KI, Datenanalyse und weiteren Themen anwenden. Marketing datengesteuert.

Künstliche Intelligenz in der wissenschaftlichen Forschung: Auswirkungen auf Marketing und Wirtschaft

Die beobachtete Dynamik’künstliche Intelligenz In der wissenschaftlichen Forschung ähneln sie sehr jenen, die das digitale Marketing und die Geschäftswelt verändern. Auch hier steigert KI Effizienz, Geschwindigkeit und Datenmanagement-Kapazitäten, birgt aber gleichzeitig das Risiko von Konzentration und Standardisierung.

Im Marketing bevorzugen Modelle tendenziell datenreiche Segmente: hochaktive Kunden, bereits gesättigte Märkte, gut nachvollziehbare digitale Kanäle wie E-Mail, soziale Medien und … WhatsApp Business. Dies kann zu Kampagnen führen, die zwar kurzfristig hochgradig optimiert sind, aber weniger auf die Erschließung neuer Segmente, Produkte oder Märkte ausgerichtet sind.

Unternehmen, die sich nur auf das verlassen, was Algorithmen “sehen”, riskieren einen ähnlichen Spott-Effekt wie die Wissenschaft: die Konzentration auf das, was leicht messbar ist, und die Vernachlässigung dessen, was Kreativität, qualitative Forschung und Experimente erfordert, die nicht auf historischen Daten basieren.

Gleichzeitig KI in Systemen Marketingautomatisierung ermöglicht Ihnen Folgendes:

• Personalisierung der Kommunikation in großem Umfang;
• Leads dynamisch segmentieren;
• Kaufbereitschaft und Kundenabwanderung vorhersagen;
• Kontaktzeiten, Kanäle und Inhalte optimieren.

Der Schlüssel liegt in der Balance zwischen Effizienz und Innovation: Bewährtes wird mithilfe von Modellen optimiert, während gleichzeitig neue Ideen, Kontaktpunkte und Markenbotschaften kontinuierlich getestet werden. In diesem Sinne sind dialogbasierte Kanäle wie WhatsApp Business, unterstützt durch Automatisierungsplattformen, unerlässlich, um eine persönliche und qualitativ hochwertige Verbindung zu Kunden aufzubauen.

Ein ausgereifter Umgang mit KI im Unternehmen sollte sich an den Erkenntnissen der wissenschaftlichen Forschung orientieren: Es gilt nicht nur Produktivitäts-KPIs zu überwachen, sondern auch die Vielfalt der Strategien, die Qualität des internen kritischen Denkens und die Entwicklung der Fähigkeiten von Nachwuchskräften.

Wie SendApp bei künstlicher Intelligenz in der wissenschaftlichen Forschung (und in der Wirtschaft) helfen kann

Die Entwicklungen der’künstliche Intelligenz Die wissenschaftliche Forschung belegt, wie strategisch wichtig es ist, KI kontrolliert, transparent und zielgerichtet auf die Entwicklung des Humankapitals zu integrieren. Dasselbe gilt für Unternehmen, die KI in der Kommunikation und im Marketing einsetzen möchten, insbesondere auf stark beziehungsorientierten Kanälen wie WhatsApp Business.

SendApp Es wurde entwickelt, um Unternehmen und Fachleuten dabei zu helfen, Gespräche in Wert zu verwandeln, indem sie Automatisierung, Integration mit bestehenden Systemen und das Potenzial von KI verantwortungsvoll nutzen.

Offizielle WhatsApp-API und KI-Integration

Mit SendApp-Beamter Unternehmen können strukturiert auf die offiziellen WhatsApp-APIs zugreifen. Dadurch können sie den WhatsApp-Kanal mit ihren KI-Modellen und CRM-Systemen verbinden und Folgendes verwalten:

• Transaktionsbenachrichtigungen und automatische Aktualisierungen;
• Förderung von Abläufen durch Bewertungs- und Segmentierungsalgorithmen;
• Intelligente, automatische Antworten basierend auf internen Wissensdatenbanken.

Wie in der Forschung besteht das Ziel auch hier nicht darin, Menschen zu ersetzen, sondern ihre Fähigkeit zu steigern, große Mengen an Interaktionen zu bewältigen, ohne dabei an Qualität einzubüßen.

Omnichannel-Teammanagement und -Kommunikation

SendApp Agent Es ermöglicht Ihnen, die Arbeit Ihrer Vertriebs-, Support- und Kundendienstteams über ein einziges Dashboard zu orchestrieren. Sie können Konversationen verteilen, Tickets zuweisen, die Leistung überwachen und KI-Logik in die Kontaktpriorisierung oder in Antwortvorschläge integrieren.

Dadurch wird eines der Risiken vermieden, die beim Einsatz von KI in der Forschung aufgetreten sind: die Verringerung der Aufstiegschancen für Nachwuchswissenschaftler. Die Automatisierung übernimmt repetitive Aufgaben, während sich die Anwender auf komplexe Fälle konzentrieren und aus Daten und Interaktionen lernen können.

Fortschrittliche Automatisierung und Cloud-Skalierbarkeit

Mit SendApp Cloud Unternehmen können auf WhatsApp Business erweiterte Automatisierungsabläufe einrichten: Akquisitionstrichter, Onboarding-Sequenzen, dynamische Erinnerungen, segmentierte Kampagnen basierend auf Ereignissen und Verhaltensweisen.

Diese Abläufe können durch KI-Modelle gesteuert werden, die Interaktionsdaten analysieren, um Timing, Inhalte und Wege zu optimieren. Anders als in einem geschlossenen und polarisierten Szenario ermöglicht die Plattform die Gestaltung echter “Marketing-Experimente”, bei denen verschiedene Botschaften, Segmente und Customer Journeys kontrolliert getestet werden.

Für Unternehmen, die die besten Erkenntnisse aus dem’künstliche Intelligenz In der wissenschaftlichen Forschung – Effizienz ja, aber ohne die Erkundung und das kritische Denken zu vernachlässigen – bietet das SendApp-Ökosystem eine solide, skalierbare Grundlage, die den offiziellen WhatsApp-Richtlinien entspricht.

Wenn Sie die Integration von KI und Automatisierung in Ihre WhatsApp Business-Kommunikationsstrategie erwägen, können Sie eine individuelle Beratung anfordern oder eine Testversion der SendApp-Lösungen aktivieren, um die Auswirkungen auf Ihre Marketing-, Vertriebs- und Supportprozesse selbst zu erleben.