KI-Einführung: Verändert die Darstellung einer Aufgabe ihre Akzeptanz?

KI als Entscheidungshilfe zu präsentieren, sagt noch nichts darüber aus, welche Teile ihrer Arbeit Mitarbeitende für delegierbar halten. Die Führungsfrage lautet konkret: Verändert bei identischer Aufgabe die Betonung messbarer Kriterien statt professioneller Urteilskraft die Bereitschaft, das Werkzeug beizuziehen?

Was die Literatur belegt

Noah Castelo, Maarten W. Bos und Donald R. Lehmann (2019, Journal of Marketing Research) zeigen, dass die Abneigung gegenüber Algorithmen unter anderem davon abhängt, ob eine Aufgabe als subjektiv oder objektiv wahrgenommen wird. In ihren Experimenten sind die Teilnehmenden weniger bereit, sich auf einen Algorithmus zu stützen, wenn ihnen die Aufgabe subjektiv erscheint. Die Autoren zeigen auch, dass eine objektiver erscheinende Aufgabe diese Bereitschaft erhöhen kann: Die Akzeptanz hängt somit nicht allein von den Eigenschaften des Werkzeugs ab.

Eine Präferenz, die auch den Algorithmus begünstigen kann

Jennifer M. Logg, Julia A. Minson und Don A. Moore (2019, Organizational Behavior and Human Decision Processes) beobachten bei Schätzaufgaben, dass Teilnehmende einem als algorithmisch bezeichneten Rat mehr Gewicht geben können als einem als menschlich bezeichneten Rat. Dieses Ergebnis beschreibt keine allgemeine Vorliebe für Maschinen, widerspricht aber der Annahme einer systematischen Ablehnung. Die angegebene Herkunft eines Rats kann somit dessen Gewicht beeinflussen, unabhängig von seinem Inhalt allein.

Der vorschnelle Schluss

Daraus könnte man ableiten, dass jede Arbeit lediglich als objektive Analyse dargestellt werden müsse, um die Einführung zu erleichtern. Damit würde jedoch eine veränderte Wahrnehmung mit einer besseren Entscheidung verwechselt. Die Auswahl von Projekten oder die Priorisierung von Anfragen erfordert Abwägungen, die durch eine Übersetzung in Zahlen nicht verschwinden. (unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende)

Was diese Experimente nicht belegen

Diese Studien untersuchen die Nutzung von Algorithmen und die Gewichtung von Ratschlägen, nicht die dauerhafte Integration generativer KI in Lausanner Teams. Sie belegen weder, dass die Darstellung die Arbeitsqualität verbessert, noch, dass eine geäusserte Präferenz zu regelmässiger Nutzung führt. Eine Bestandsaufnahme sollte deshalb unterscheiden zwischen dem Beiziehen des Werkzeugs, der Übernahme seines Vorschlags und der Qualität des Ergebnisses.

Eine überprüfbare Praxis in Lausanne

Im Rahmen des SHR-Programms zur Einführung von KI im eigenen Team könnte ein Lausanner Team aus der Medtech-Branche, einer Hochschule, dem internationalen Sport oder einem Scale-up der Genferseeregion denselben fiktiven Priorisierungsfall ohne sensible Daten bearbeiten. Die Teilnehmenden werden zufällig zwei sachlich zutreffenden Aufgabendarstellungen zugeteilt: Eine betont messbare Kriterien, die andere professionelle Urteilskraft; Werkzeug, Informationen und Möglichkeiten zur Konsultation bleiben identisch. Gemessen wird in jeder Gruppe der Anteil der Personen, die vor ihrer Entscheidung tatsächlich KI beiziehen; anschliessend bewertet eine Person, welche die jeweilige Darstellung nicht kennt, die Entscheidungen anhand eines einheitlichen Rasters. Ein Unterschied bei der Konsultation ohne Qualitätsverbesserung wäre Anlass, die begleitende Kommunikation zu überprüfen, statt auf eine erfolgreichere KI-Einführung zu schliessen. Weiterführend: entdecken Sie die KI-Einführung im Team gestalten-Weiterbildung in Lausanne im Kanton Waadt, oder durchstöbern Sie unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende in der Schweiz.

In Bildern: KI-Einführung im Team gestalten in Lausanne

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