IA on the job: Wie viele Optionen soll ein Team erhalten?
Im Programm «IA on the job» von SHR — Swiss Human Resources verdient eine Führungsfrage eine getrennte Betrachtung von der Ideenfindung: Wie viele Optionen soll das Team erhalten, das entscheiden muss? In Bern betrifft dies die Wahl einer Informationsmassnahme in der Bundesverwaltung oder im öffentlichen Gesundheitswesen ebenso wie die Wahl einer betrieblichen Lösung in der Telekommunikation oder der Präzisionsindustrie.
Was die Literatur belegt
Sheena S. Iyengar und Mark R. Lepper (2000, Journal of Personality and Social Psychology) zeigten in mehreren experimentellen Situationen, dass eine grosse Auswahl mehr Interesse wecken kann, ohne das Handeln zu fördern. Je nach Experiment begünstigte eine kleinere Auswahl insbesondere einen Kauf oder die Beschäftigung mit einer Aufgabe. Diese Ergebnisse unterscheiden zwei Phänomene, die beim KI-Einsatz leicht vermischt werden: eine reichhaltige Auswahl schätzen und tatsächlich eine Wahl treffen.
Ein Effekt, der nicht überall auftritt
Benjamin Scheibehenne, Rainer Greifeneder und Peter M. Todd (2010, Journal of Consumer Research) untersuchten die Überlastung durch Auswahl in einer Metaanalyse. Sie fanden einen durchschnittlichen Effekt nahe null bei gleichzeitig erheblichen Unterschieden zwischen den Studien. Ihre Arbeit legt deshalb nahe, nach den Bedingungen zu suchen, unter denen eine umfangreiche Liste das Entscheiden erschwert, statt diese Schwierigkeit als automatische Folge der Anzahl zu betrachten.
Der voreilige Schluss
Daraus könnte man ableiten, von der KI grundsätzlich eine kurze Liste zu verlangen. Damit würde ein bedingter Effekt zur allgemeinen Regel: Eine reduzierte Auswahl kann auch eine relevante Lösung ausschliessen, bevor das Team seine Kriterien geprüft hat. Die Führungsfrage betrifft deshalb den Übergang von der Erkundung zur Auswahl und nicht eine allgemeingültige Obergrenze für Optionen. (unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende)
Was sich aus den Daten nicht übertragen lässt
Diese Arbeiten untersuchen weder Listen generativer KI noch berufliche Entscheidungen in Berner Organisationen. Eine Konsumentscheidung unterliegt nicht denselben Begründungsanforderungen wie eine Entscheidung im öffentlichen Gesundheitswesen oder über ein industrielles Verfahren. In der Praxis verändert sich die Anzahl der Optionen häufig zusammen mit ihrer Relevanz, ihrer Redundanz und der Qualität ihrer Darstellung: Jede Schwierigkeit dem Umfang zuzuschreiben, würde diese Unterschiede verdecken.
Eine überprüfbare Praxis in Bern
Für eine praktische Anwendung des Programms «IA on the job» in Bern kann SHR einen Versuch mit simulierten Fällen ohne sensible Daten aus Bundesverwaltung, öffentlichem Gesundheitswesen, Telekommunikation und Präzisionsindustrie vorschlagen. Ausgehend von derselben Menge geprüfter Optionen erhalten die Teilnehmenden nach dem Zufallsprinzip entweder die vollständige Liste oder eine nach ausdrücklichen Kriterien zusammengestellte Kurzliste, jeweils im gleichen Beschreibungsformat. Gemessen wird der Anteil der innerhalb der vorgegebenen Zeit getroffenen Entscheidungen, die ein vorab festgelegtes fachliches Bewertungsraster erfüllen; die bewertende Person weiss nicht, welche Version vorlag. Das Ergebnis erlaubt eine Bewertung dieses Auswahlverfahrens, ohne den isolierten Einfluss der Anzahl oder eine ideale Listenlänge für sämtliche Entscheidungen zu beanspruchen. Weiterführend: entdecken Sie die KI im Arbeitsalltag-Weiterbildung in Bern im Kanton Bern, oder durchstöbern Sie unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende in der Schweiz.
In Bildern: KI im Arbeitsalltag in Bern
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