KI-Einführung: Bestimmt die erste Zahl den Zeitrahmen?

Wenn ein Team mit KI einen Arbeitsplan erstellt, erhält es oft eine Schätzung, bevor es die Rahmenbedingungen der Arbeit geprüft hat. Die konkrete Führungsfrage lautet: Beruht der vereinbarte Zeitrahmen auf den Fallinformationen oder auf der zuerst angezeigten Zahl?

Was die Forschung belegt

Amos Tversky und Daniel Kahneman (1974, Science) beschreiben den Ankereffekt: Ein Ausgangswert kann eine numerische Schätzung beeinflussen, selbst wenn er keine relevante Information liefert. Das Urteil entsteht somit nicht ausschliesslich aus den sachlichen Angaben zum Problem. Für ein Team, das einen bezifferten KI-Vorschlag erhält, ist dies ein zu prüfendes Risiko, kein Beleg dafür, dass jede Schätzung verzerrt wird.

Warum eine Korrektur unzureichend bleiben kann

Nicholas Epley und Thomas Gilovich (2006, Psychological Science) untersuchen die Anpassung ausgehend von Ankern, die Personen selbst erzeugen. Ihre Ergebnisse zeigen, dass die Anpassung enden kann, sobald ein Wert plausibel erscheint, bevor sie sich ausreichend vom Ausgangspunkt entfernt hat. Dieser Mechanismus verdeutlicht mögliche Grenzen einer Anweisung wie «Korrigieren Sie den vorgeschlagenen Zeitrahmen», ohne zu belegen, dass KI-generierte Zahlen genau auf diese Weise wirken.

Der vorschnelle Schluss

Daraus könnte man schliessen, dass die KI keine Zeitrahmen vorschlagen sollte. Das würde nützliche Informationen mit einem unbegründeten Anker gleichsetzen: Eine auf vergleichbaren Fällen beruhende Schätzung kann die Arbeit verbessern. Entscheidend ist, ob das Team diese Grundlagen prüft oder lediglich um die angezeigte Zahl herum verhandelt. (unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende)

Was die Daten nicht belegen

Diese Arbeiten behandeln weder generative KI noch die gemeinsame Planung in Freiburger Unternehmen. Sie erlauben keine Vorhersage darüber, wie stark ein möglicher Ankereffekt ausfällt, wenn Mitarbeitende über betriebliche Daten, dokumentierte Rahmenbedingungen und Diskussionsmöglichkeiten verfügen. Auch die Nähe einer menschlichen Schätzung zum vorgeschlagenen Zeitrahmen genügt nicht als Nachweis: Beide können durch dieselben Informationen begründet sein.

Eine überprüfbare Praxis in Freiburg

Im SHR-Programm « Conduire l'adoption de l'IA dans son équipe » kann eine Übung auf einem einheitlichen fiktiven Planungsfall beruhen, angepasst an die Lebensmittelwirtschaft, die zweisprachige Industrie oder Dienstleistungen im Freiburger Hochschulumfeld. Die Teilnehmenden werden zufällig zwei identischen Fallversionen zugeteilt, die sich nur durch eine der KI zugeschriebene Ausgangsschätzung unterscheiden, einmal kürzer und einmal länger, wobei die Arbeitssprachen ausgewogen verteilt werden. Gemessen wird die Differenz zwischen den Medianen der letztlich gewählten Zeitrahmen; anschliessend wird die Manipulation in der Nachbesprechung offengelegt: Eine Verschiebung in Richtung der Ausgangswerte wäre mit einem Ankereffekt vereinbar, würde ihn in einer kleinen Gruppe aber nicht allein nachweisen. Diese Prüfung erfasst die Empfindlichkeit gegenüber der ersten Zahl, nicht die Genauigkeit des Plans, für die eine unabhängige Referenz erforderlich wäre. Weiterführend: entdecken Sie die KI-Einführung im Team gestalten-Weiterbildung in Freiburg im Kanton Freiburg, oder durchstöbern Sie unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende in der Schweiz.

In Bildern: KI-Einführung im Team gestalten in Freiburg

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