Kreativität mit KI: bessere Vorschläge, aber weniger Optionen?

Generative KI kann rasch erste Ansätze für ein Produkt, eine Dienstleistung oder ein industrielles Problem liefern. Die Führungsfrage ist präziser: Wie lässt sie sich nutzen, ohne dass sich die Vorschläge des Teams zunehmend gleichen?

Was die Forschung belegt

Anil R. Doshi und Oliver P. Hauser (2024, Science Advances) untersuchten das Schreiben kurzer Geschichten mit oder ohne Zugang zu Ideen einer generativen KI. Der Zugang zu diesen Ideen verbessert die Kreativitätsbewertungen der Geschichten, doch die KI-unterstützten Texte ähneln sich untereinander stärker. Das Ergebnis unterscheidet somit zwischen der zugeschriebenen Qualität einzelner Beiträge und der Vielfalt aller Beiträge.

Ein weiterer Mechanismus: die Ideenproduktion organisieren

Michael Diehl und Wolfgang Stroebe (1987, Journal of Personality and Social Psychology) untersuchten Produktivitätsverluste beim Brainstorming in Gruppen. Ihre Experimente identifizieren die Produktionsblockierung — warten zu müssen, während jemand anderes spricht — als wichtige Erklärung. Die Arbeit behandelt keine KI, verdeutlicht aber, dass neben individuellen Fähigkeiten auch die Organisation der Beiträge bestimmt, welche Ideen verfügbar werden.

Der vorschnelle Schluss

Daraus könnte man ableiten, KI aus Kreativsitzungen auszuschliessen. Die Studie zu Kurzgeschichten rechtfertigt diese Regel nicht: Sie zeigt einen individuellen Nutzen bei gleichzeitig geringerer kollektiver Vielfalt in einer bestimmten Aufgabe. Zunächst unabhängige Ideen zu sammeln und erst danach einen gemeinsamen KI-Vorschlag heranzuziehen, ist eine zu prüfende Arbeitshypothese, kein durch diese Studien validiertes Rezept. (unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende)

Was die Daten nicht versprechen können

Kurzgeschichten sind weder Lebensmittelrezepturen noch Lösungen für die industrielle Instandhaltung. Ihre Ähnlichkeit erlaubt keine direkte Vorhersage des wirtschaftlichen Werts, der Umsetzbarkeit oder der Vielfalt von Optionen in einem zweisprachigen Team. Wer nur den schliesslich ausgewählten Vorschlag bewertet, lässt zudem eine mögliche Verengung der untersuchten Alternativen unsichtbar.

Eine überprüfbare Praxis in Freiburg

Im SHR-Programm « Manager à l'ère de l'intelligence artificielle » könnte eine Übung in Freiburg Führungskräfte aus der Lebensmittelwirtschaft und der zweisprachigen Industrie zusammenbringen, mit methodischer Unterstützung aus dem lokalen Hochschulumfeld. Bei vergleichbaren, nicht vertraulichen Problemen werden abwechselnd individuelle Ideen vor der KI-Nutzung oder nach der Präsentation eines gemeinsamen KI-Vorschlags gesammelt, bei gleicher Dauer und gleicher Anzahl von Beiträgen. Zweisprachige Beurteilende, die die Entstehungsbedingung nicht kennen, ordnen die französischen und deutschen Vorschläge anhand eines vorab festgelegten Rasters Lösungsfamilien zu. Die Messgrösse wäre die Anzahl unterschiedlicher Familien bei gleicher Anzahl von Vorschlägen: ein überprüfbarer Indikator lokaler Vielfalt, kein allgemeiner Beweis für die Überlegenheit einer Methode. Weiterführend: entdecken Sie die Führen im Zeitalter der künstlichen Intelligenz-Weiterbildung in Freiburg, oder durchstöbern Sie unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende in der Schweiz.

In Bildern: Führen im Zeitalter der künstlichen Intelligenz in Freiburg

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