Algorithmus-Aversion oder -Wertschätzung: was die Forschung sagt
Ist zu befürchten, dass Teams KI ablehnen – oder dass sie sie ungeprüft übernehmen? Die Literatur belegt beides, unter unterschiedlichen Bedingungen.
Belegte Aversion
Berkeley Dietvorst, Joseph Simmons und Cade Massey (2015, Journal of Experimental Psychology: General) zeigen, dass Versuchspersonen einen Algorithmus nach einem sichtbaren Fehler schneller verlassen als einen Menschen – selbst wenn er genauer bleibt. Der Befund stammt aus Laborprognosen.
Ebenso belegte Wertschätzung
Jennifer Logg, Julia Minson und Don Moore (2019, Organizational Behavior and Human Decision Processes) beobachten, dass Laien einem als algorithmisch bezeichneten Rat eher folgen. Bei Fachleuten schwächt sich der Effekt ab.
Was der Widerspruch lehrt
Beide Befunde sind vereinbar: Vertrauen hängt von Expertise, Sichtbarkeit der Fehler und Fachgebiet ab. Die Übertragung kontrollierter Experimente auf reale Teams bleibt eine Hypothese. (unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende)
Die Grenze der üblichen Praxis
Führungskräften pauschal Vertrauen oder Misstrauen gegenüber KI beizubringen, ist zu grob. Nützlich ist die Kalibrierung: Wo war das Werkzeug verlässlich, und woher wissen wir das?
Eine überprüfbare Praxis in Lausanne
Einen Monat lang jede befolgte oder verworfene Empfehlung samt Ergebnis protokollieren und die Fehlerquoten vergleichen. Nur so zeigt sich, ob Aversion oder Übervertrauen vorliegt. Weiterführend: entdecken Sie die Führen im Zeitalter der künstlichen Intelligenz-Weiterbildung in Lausanne, oder durchstöbern Sie unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende in der Schweiz.
In Bildern: Führen im Zeitalter der künstlichen Intelligenz in Lausanne
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