IA on the job: Tabelle oder Diagramm anfordern?

Ein Assistent kann Produktionsmesswerte in eine Tabelle oder ein Diagramm umwandeln, doch diese Formate erleichtern nicht dieselben Arbeitsschritte gleichermassen. Die Führungsfrage ist konkret: Welches Format soll die KI erstellen, damit ein Team eine Frage zur Produktion korrekt beantworten kann?

Was die Literatur belegt

Iris Vessey (1991, Information Systems Research) entwickelt eine Theorie der kognitiven Passung: Die Wirksamkeit einer Darstellung hängt davon ab, wie gut sie zur jeweiligen Aufgabe passt. Tabellen eignen sich insbesondere zum Nachschlagen genauer Werte, während Diagramme bestimmte räumliche Vergleiche und das Erkennen von Zusammenhängen erleichtern. Entscheidend ist daher nicht, welches Format generell überlegen ist, sondern welches den geforderten Arbeitsschritt unterstützt.

Was eine Darstellung unmittelbar sichtbar macht

Jill H. Larkin und Herbert A. Simon (1987, Cognitive Science) zeigen anhand einer Analyse von Problemlösungsprozessen, weshalb ein Diagramm bestimmte Schlussfolgerungen erleichtern kann. Die räumliche Gruppierung zusammengehöriger Informationen kann den Suchaufwand verringern und Beziehungen unmittelbar erkennbar machen. Auf KI übertragen legt dieser Mechanismus nahe, eine Darstellung anzufordern, die den relevanten Zusammenhang sichtbar macht, statt lediglich eine ansprechendere Gestaltung zu verlangen.

Der vorschnelle Schluss

Daraus könnte man ableiten, dass Tabellen zur Prozessüberwachung durch automatisch erzeugte Diagramme ersetzt werden sollten. Dabei würde übersehen, dass dieselbe Messreihe dazu dienen kann, eine Drift zu erkennen oder einen genauen Wert für ein Los zu prüfen: Diese Aufgaben verlangen nicht zwangsläufig dieselbe Darstellung. Eine für die Betrachtung eines Trends nützliche Darstellung reicht nicht immer aus, um die Konformität zu beurteilen. (unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende)

Was diese Arbeiten nicht belegen

Diese Artikel befassen sich mit Informationsdarstellungen und Problemlösen, nicht mit heutigen generativen Assistenten. Sie belegen weder, dass ein KI-generiertes Diagramm korrekt ist, noch, dass es eine industrielle Entscheidung verbessert. Die korrekte Wiedergabe von Werten, Einheiten, Skalen und Toleranzen muss deshalb geprüft werden, bevor sich der Nutzen des Formats beurteilen lässt.

Eine überprüfbare Praxis in Neuchâtel

Im Rahmen von IA on the job könnte ein Neuenburger Team aus der Mikrotechnik, Uhrenindustrie oder Präzisionsmikroelektronik eine Tabelle und ein Diagramm aus denselben nicht vertraulichen Massmessdaten vergleichen, nachdem deren Übereinstimmung mit den Ausgangsdaten geprüft wurde. Mit vergleichbaren Datensätzen und zwischen den Teilnehmenden wechselnden Formaten lautet die Aufgabe, einen genauen Wert nachzuschlagen und anschliessend eine vorab definierte Drift zu erkennen. Für jede Aufgabe und jedes Format werden der Anteil korrekter Antworten und die Antwortzeit getrennt erfasst; als Referenz dient eine von der Qualitätsverantwortung erstellte Musterlösung. Die Wahl der Darstellung würde damit auf beobachtbarer Leistung beruhen, ohne die Verfahren zur Losfreigabe zu verändern. Weiterführend: entdecken Sie die KI im Arbeitsalltag-Weiterbildung in Neuenburg im Kanton Neuenburg, oder durchstöbern Sie unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende in der Schweiz.

In Bildern: KI im Arbeitsalltag in Neuenburg

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