
KI in Unternehmen
Was verbessert KI tatsächlich bei Kosten, Qualität und Produktivität? Wo bleiben menschliche Eingriffe nötig?
Rovemark Research
KI hält Einzug in Unternehmen. Wir wollen untersuchen, wie sie Produktivität, Arbeit und Alltag verändert und wer von den Gewinnen profitiert.

01 / Erste Veröffentlichung
Grundeinkommen, kürzere Arbeitszeiten oder konzentrierter Wohlstand? Eine Gesellschaft mit weniger menschlicher Arbeit ist ein zu untersuchendes Szenario mit offenen Entscheidungen und Kosten.
EvidenzanalyseKI, Produktivität und Grundeinkommen: Was Belege aussagen und welche Entscheidungen Technologie uns nicht abnimmt.
Analyse lesenGeplante Studie · Anmeldung offen
Eine Unternehmensstudie zu Produktion, Prüfung, Nacharbeit und Kosten je freigegebenem Ergebnis. Offenes Protokoll; noch keine eigenen Ergebnisse veröffentlicht.
Protokoll und Anmeldung auf Portugiesisch.Ergebnisse, vollständige Antworten und API-gemeldete Kosten von sechs Modellen bei synthetischen Aufgaben.
EntdeckenPublikationen und WerkzeugeILO-Berufe durchsuchen, Aufgaben vergleichen und Auswahl exportieren.
EntdeckenPublikationen und WerkzeugeStudien, Versionen, Daten und Änderungsverlauf.
EntdeckenWir verbinden Analysen externer Quellen, einen technischen Test mit synthetischen Daten und geplante Unternehmensstudien. Jede Veröffentlichung nennt Herkunft und Reichweite der Evidenz. Eine Quellenangabe bedeutet keine Partnerschaft.
02 / Research
Acht verbundene Felder. Ausgangspunkt ist KI in Unternehmen und ihr Einfluss auf Arbeit und Einkommen.

Was verbessert KI tatsächlich bei Kosten, Qualität und Produktivität? Wo bleiben menschliche Eingriffe nötig?

Welche Aufgaben ändern sich, welche Berufe könnten entstehen? Wie lassen sich Gewinne verteilen und welche Rolle spielt das Grundeinkommen?
Wer erhält den Wert der Automatisierung? Welche Rolle spielen Plattformen, Modelleigentum und Marktkonzentration?
Bedeutet Lernen mit KI mehr Lernen? Wie messen wir Selbstständigkeit, Wissenserhalt und Zugang zu Wissen?
Wann hilft oder schadet KI? Wie bewerten wir Nutzen, Abhängigkeit und Grenzen in der Versorgung?
Wer haftet für automatisierte Entscheidungen? Wie testen wir Datenschutz, Verzerrungen, menschliche Kontrolle und Agentensicherheit?
Was kostet Intelligenz materiell? Wie vergleichen wir Energie, Infrastruktur und Nutzen verschiedener Anwendungen?
Was macht einen Agenten über eine Demo hinaus zuverlässig? Wie verändern Gedächtnis, Werkzeuge und physische Interaktion die Ergebnisse?
03 / Research
Drei Vorschläge für erste Studien. Geplant sind Fragen und Ansätze, keine abgeschlossenen oder laufenden Untersuchungen.
Prozesse vor und nach KI-Einführung vergleichen: Zeit, Gesamtkosten, Qualität und menschliche Eingriffe. Simulationen von realem Betrieb unterscheiden; Aufgabenexposition belegt allein keinen Stellenverlust.
Untersuchen, wie Gewinne in Löhnen, Gewinnen, Preisen und Arbeitszeiten ankommen können. Branchen und Einführungsmuster vergleichen, externe Faktoren und Grenzen kausaler Aussagen offenlegen.
Grundeinkommen, Besteuerung und kürzere Arbeitszeiten als Szenarien analysieren. Finanzierung und Verteilung anhand von Geldtransfers prüfen, ohne einen befristeten Versuch als Beweis einer Wirtschaft ohne Arbeit auszugeben.
04 / Research
Wir beginnen mit vorhandener Evidenz. Wir messen, wenn eine konkrete Frage offenbleibt.
Zuerst öffentliche Quellen prüfen. Autor, Datum, Version und Grenzen dokumentieren; fremde Ergebnisse ihren Urhebern zuordnen.
Einen eigenen Test nur für eine konkrete Frage vorschlagen, die vorhandene Quellen nicht beantworten. Frage, Kriterien und Budget vorab festlegen.
Externe Analysen, synthetische technische Tests und Unternehmensstudien unterscheiden. Vorschläge sind keine Ergebnisse. Methoden, Grenzen, negative Ergebnisse und kommerzielle Interessen veröffentlichen.
05 / Research
Fragen für das Gespräch. Diese Titel sind vorgeschlagene Themen, keine veröffentlichten Artikel.
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