KI: Sollten Teams Nutzungsvorgaben erhalten?

Ein Dashboard kann zeigen, dass Mitarbeitende KI nutzen, ohne damit eine Verbesserung ihrer Arbeit nachzuweisen. Die konkrete Führungsfrage lautet: Sollen Teams KI häufiger einsetzen oder besser beurteilen können, wann ihr Einsatz sinnvoll ist?

Was die Literatur belegt

Steven Kerr (1975, Academy of Management Journal) analysiert anhand von Organisationsbeispielen die Diskrepanz zwischen belohnten Verhaltensweisen und offiziell angestrebten Ergebnissen. Sein Artikel behandelt keine KI, beschreibt aber ein unmittelbar übertragbares Problem: Wer eine sichtbare Aktivität belohnt, erreicht damit nicht zwangsläufig das gewünschte Ergebnis. Eine Zielvorgabe für Anmeldungen oder Anfragen kann somit die Nutzung des Werkzeugs unabhängig von dessen Nutzen honorieren.

Der Mechanismus: Aufwand verlagert sich zum Messbaren

Bengt Holmström und Paul Milgrom (1991, Journal of Law, Economics, & Organization) modellieren Anreize für Arbeit mit mehreren Aufgaben, deren Beiträge unterschiedlich gut messbar sind. Ihre Analyse zeigt, weshalb stärkere Anreize für eine leicht beobachtbare Dimension den Aufwand von anderen wichtigen Dimensionen abziehen können. Auf KI übertragen stellt sich deshalb die Frage, ob ein Nutzungsziel genügend Raum für den begründeten Verzicht auf das Werkzeug lässt.

Der vorschnelle Schluss

Daraus abzuleiten, dass jede Kennzahl zur Einführung schädlich sei, wäre überzogen. Die Anzahl der Nutzenden kann auf Zugangsprobleme oder Unterstützungsbedarf hinweisen, ohne zum individuellen Bewertungskriterium zu werden. Entscheidend ist die Unterscheidung zwischen einer diagnostischen Kennzahl und einer Zielvorgabe, die mit Belohnungen, Vergleichen oder hierarchischem Druck verbunden ist. (unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende)

Was diese Arbeiten nicht belegen

Keiner der beiden Artikel misst die Folgen von Nutzungsquoten für generative KI: Der eine bietet eine anhand von Beispielen erläuterte Organisationsanalyse, der andere ein theoretisches Modell. Sie erlauben deshalb weder die Festlegung einer optimalen Nutzungshäufigkeit noch die Bezifferung eines Qualitätsverlusts. Auch in der Praxis sind funktionsübergreifende Vergleiche der Nutzungsmengen problematisch, weil sinnvolle Einsatzmöglichkeiten je nach Tätigkeit variieren.

Eine überprüfbare Praxis in Neuchâtel

In einem Neuenburger Unternehmen der Mikrotechnik, der Uhrenindustrie oder der Präzisionsmikroelektronik kann eine Übung im SHR-Programm «Manager à l’ère de l’intelligence artificielle» darin bestehen, Einführungsziele zu prüfen, bevor sie den Teams vermittelt werden. Während einer vorab festgelegten Pilotphase wird für jeden geeigneten Vorgang die Nutzung oder begründete Nichtnutzung von KI dokumentiert und anschliessend erfasst, ob das Arbeitsergebnis die erste Prüfung nach den üblichen Qualitätskriterien besteht. Der Anteil der ohne Nacharbeit akzeptierten Ergebnisse, getrennt nach vergleichbaren Aufgaben mit und ohne KI, ermöglicht es, die Nutzungshäufigkeit einem betrieblichen Ergebnis gegenüberzustellen. Dieser Vergleich belegt keinen kausalen Effekt, macht aber überprüfbar, ob eine häufigere Nutzung tatsächlich mit einer Verbesserung der gewählten Qualitätskennzahl einhergeht. 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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