Die Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 leitete eine neue Ära der Künstlichen Intelligenz ein, deren Auswirkungen sich nach und nach zeigen.
Die Frage war (und ist nach wie vor): Wer sind die Gewinner und wer sind die Verlierer dieser neuen Technologie?
Ein Verlierer steht inzwischen fest: der US-amerikanische Lernplattformanbieter Chegg.
In den 2000er Jahren startete Chegg als Leihanbieter von Lehrbüchern und entwickelte sich später zu einer Plattform mit vorgefertigten Antworten auf Hausaufgabenfragen. Vereinfacht gesagt bestand das Geschäftskonzept zuletzt darin, College-Studenten dabei zu helfen, bei ihren Aufgaben zu schummeln. Darin waren sie sehr gut und auch außerordentlich erfolgreich. 19.95 $ kostete das monatliche Abo. Anfang 2021 betrug der Wert des börsennotierten Unternehmens 14,5 Mrd. $. Inzwischen sind 99 % dieses Werts vernichtet, durch ChatGPT.
„WENN ICH DEN STOFF NICHT LERNEN WILL“, SAGT EIN STUDENT DER UNIVERSITY OF FLORIDA MIT HAUPTFACH FINANZWESEN, “DANN NUTZE ICH CHEGG, UM DIE ANTWORTEN ZU BEKOMMEN.“
Das Problem von Chegg: Das Unternehmen hat zwar seinen Sitz in Santa Clara, Kalifornien, die Arbeit wurde aber in Indien erledigt: von mehr als 70.000 Experten mit fortgeschrittenen Abschlüssen in Mathematik, Naturwissenschaften, Technik und Ingenieurwesen. Diese Experten, freiberuflich tätig, waren rund um die Uhr online erreichbar, um die Fragen der Studenten möglichst zeitnah in Schritt für Schritt-Anweisungen zu beantworten.
Chegg wurde nicht nur auf dem falschen Fuß erwischt, sondern nahm ChatGPT zu Beginn nicht als Bedrohung wahr. Die Geschäfte liefen eine Zeitlang weiter und das Management von Chegg verwies auf die oftmals falschen Antworten, die ChatGPT zu Beginn lieferte.
Als das Management schließlich seinen Fehler erkannte und mit der Entwicklung eines eigenen Large Language Modells begann, war es zu spät: Seit November 2022 hat Chegg mehr als eine halbe Million Abonnenten an ChatGPT verloren. Überraschend ist das nicht, wenn man berücksichtigt, dass das Modell GPT-4 gerüchteweise mit 1,8 Billionen Parametern trainiert wurde, Chegg hingegen nur auf ein Datenset von 46 Millionen Antworten zurückgreifen kann.
Die Aussichten für Chegg sind daher alles andere als rosig, obwohl das Management weiterhin versucht, sich den veränderten Marktbedingungen anzupassen.
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