Entscheidungen mit KI vorbereiten: Welche Informationen fehlen im Dossier?

Eine mit KI erstellte Zusammenfassung kann einer Führungskraft einen schlüssigen Ausgangspunkt bieten, ohne die über verschiedene Fachbereiche verteilten Beobachtungen einzubeziehen. Die entscheidende Frage lautet: Wie gelangen Informationen, über die nur eine Person verfügt, in den Entscheidungsprozess, bevor das gemeinsame Dossier den Rahmen der Diskussion festlegt?

Was die Literatur belegt

Garold Stasser und William Titus (1985, Journal of Personality and Social Psychology) haben experimentell gezeigt, dass Gruppendiskussionen Informationen bevorzugen können, die mehreren Beteiligten bereits bekannt sind, während Informationen einzelner Mitglieder weniger berücksichtigt werden. In ihrer Untersuchung konnte dieser unvollständige Austausch verhindern, dass die Gruppe jene Option erkannte, für die die Gesamtheit der verfügbaren Informationen sprach. Dass eine Information innerhalb einer Gruppe vorhanden ist, garantiert somit nicht, dass sie tatsächlich in die Entscheidung einfliesst.

Der Mechanismus: Gemeinsam bekannte Informationen haben mehr Zugangswege

Garold Stasser und William Titus (1987, Journal of Personality and Social Psychology) untersuchten, wie die Informationsmenge und der Anteil gemeinsam bekannter Informationen die Weitergabe von nicht gemeinsam bekannten Informationen beeinflussen. Ein zentraler Mechanismus liegt in der Auswahl der Gesprächsinhalte: Eine Information, die mehrere Personen kennen, hat mehr Gelegenheiten, in die Diskussion eingebracht zu werden. Eine gemeinsame KI-Zusammenfassung beseitigt diese Asymmetrie nicht von selbst.

Der voreilige Schluss

Daraus könnte man schliessen, man müsse die KI lediglich um eine vollständigere Zusammenfassung bitten. Die Vollständigkeit eines Dokuments ist jedoch nicht mit der Vollständigkeit des im Team verteilten Wissens gleichzusetzen: Eine Beobachtung aus der Fertigung, die in den bereitgestellten Daten fehlt, lässt sich durch einen blossen Zusammenfassungsauftrag nicht erschliessen. Die Führungsaufgabe besteht daher auch darin, die vorgängige Informationssammlung zu organisieren, statt nur die Formulierung zu verbessern. (unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende)

Was diese Daten nicht belegen

Diese Experimente betreffen Gruppenentscheidungen unter kontrollierten Bedingungen, nicht den heutigen KI-Einsatz in der Neuenburger Industrie. Sie belegen weder, dass eine KI-Zusammenfassung diese Verzerrung verstärkt, noch, dass eine vorgängige Informationssammlung zu ihrer Korrektur ausreicht. Sie begründen Aufmerksamkeit für den Informationsfluss, liefern aber keine Schätzung der im Betrieb zu erwartenden Wirkung.

Eine überprüfbare Praxis in Neuchâtel

Ein Neuenburger Unternehmen der Mikrotechnik, Uhrenindustrie oder Präzisionsmikroelektronik kann dies bei einer Entscheidung über eine Nichtkonformität prüfen: Vor der Verteilung der KI-Zusammenfassung halten Produktion, Qualität und Fertigungsplanung getrennt voneinander relevante Fakten fest, die möglicherweise nur dem eigenen Bereich bekannt sind. Nach dem Entfernen von Doppelungen wird gemessen, welcher Anteil dieser zunächst nicht gemeinsam bekannten Fakten vor der Entscheidung ausdrücklich geprüft wurde; dokumentiert wird jeweils die Berücksichtigung oder der Ausschlussgrund. Dieser Indikator misst, ob Informationen zur Sprache kommen, nicht die endgültige Qualität der Entscheidung. Im SHR-Programm « Manager à l’ère de l’intelligence artificielle » bietet dies eine konkrete Übung: prüfen, was das Dossier in die Diskussion einbringt, statt lediglich seine Lesbarkeit zu beurteilen. Weiterführend: entdecken Sie die Führen im Zeitalter der künstlichen Intelligenz-Weiterbildung in Neuenburg im Kanton Neuenburg, oder durchstöbern Sie unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende in der Schweiz.

In Bildern: Führen im Zeitalter der künstlichen Intelligenz in Neuenburg

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