Ethan Mollick

791 Fachkräfte nahmen am vorab registrierten Feldexperiment „The Cybernetic Teammate" bei P&G teil, mitverfasst von Ethan Mollick zusammen mit Dell'Acqua, Lakhani und anderen: Eine Einzelperson mit KI erreichte die Leistung eines Zweierteams ohne KI, und die fachliche Grenze zwischen F&E- und Vertriebsmitarbeitern löste sich auf. Dieses Ergebnis zieht sich als roter Faden durch das meiste, was er schreibt. Mollick, außerordentlicher Professor an The Wharton School und Autor von «Co-Intelligence», kommt immer wieder auf eine einzige These zurück: Der Engpass bei KI ist organisatorisch, nicht technisch.

Seine frühere Forschung mit «Boston Consulting Group» (758 Berater) brachte die „jagged frontier" hervor: +12,2% erledigte Aufgaben, +25,1% Geschwindigkeit, +40% Qualität innerhalb der Grenze, und 60-70% Genauigkeit gegenüber 84% bei Menschen ohne Unterstützung außerhalb davon. Von dort aus weitet sich das Argument. In «Real AI Agents and Real Work» sagt er voraus, dass die nächste Modellgeneration menschliche Experten im Durchschnitt übertreffen wird. In «Giving your AI a Job Interview» argumentiert er, dass Standard-Benchmarks aufgabenspezifische Leistung verfehlen, und empfiehlt, Modelle anhand der eigenen Arbeit zu befragen. In "Organizational Theory Lessons for Agentic AI" bezweifelt er, dass Orchestratoren eine unbegrenzte Zahl von Subagenten beaufsichtigen können, und schlägt Middle-Management-Agenten vor.

Die organisatorische These hat Substanz. Er misst, dass 70% der Beschäftigten mit KI experimentieren, aber nur 20% sie regelmäßig nutzen, dass die Akzeptanz bei verpflichtender Einführung bei etwa 15% liegt gegenüber 40% bei freiwilliger Einführung von unten, und stellt fest, dass HR jetzt F&E ist. Sein schärfster Test für die Labore: Löst man die Forward-Deployed-Engineering-Teams auf, weiß man, ob man an ASI glaubt.