IA on the job: Belegt ein gutes Ergebnis eine gute Entscheidung?

Eine Produkteinführung gelingt, eine Beschaffungsentscheidung scheitert: Der Assistent kann dazu rasch eine überzeugende Bilanz formulieren. Die präzisere Führungsfrage lautet: Wie lässt sich KI zur Bewertung einer Entscheidung nutzen, ohne die Qualität der ursprünglichen Überlegungen mit jener des erzielten Ergebnisses zu verwechseln?

Was die Forschung belegt

Jonathan Baron und John C. Hershey (1988, Journal of Personality and Social Psychology) haben experimentell gezeigt, dass das Ergebnis einer Entscheidung deren Qualitätsbewertung beeinflusst, selbst wenn die Informationen zur Entscheidung identisch bleiben. Ein günstiger Ausgang kann unveränderte Überlegungen somit besser erscheinen lassen. Für Führungskräfte legt dies nahe, zwei Bewertungsgegenstände auseinanderzuhalten: das gewählte Vorgehen und seine Folgen.

Im Rückblick wird die Vergangenheit vorhersehbarer

Baruch Fischhoff (1975, Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance) zeigte, dass die Kenntnis eines Ausgangs rückblickende Urteile über dessen Wahrscheinlichkeit verändert. Dieser Rückschaufehler unterscheidet sich von der Ergebnisverzerrung: Er verändert, was vorhersehbar erscheint, und nicht nur die Bewertung der Entscheidung. Bei einer mit KI vorbereiteten Bilanz lohnt es sich deshalb zu prüfen, was sie als damals offensichtlich darstellt.

Der voreilige Schluss

Daraus könnte man ableiten, Ergebnisse aus jeder Rückschau auszuschliessen; damit würde jedoch eine für das Lernen unverzichtbare Information entfallen. Sinnvoller ist es, die Entscheidung zunächst anhand der damals verfügbaren Informationen zu beurteilen und anschliessend zu prüfen, welche Annahmen aufgrund des Ergebnisses revidiert werden sollten. Im Programm «IA on the job» kann diese Trennung zu einer Arbeitsanweisung werden, ohne als nachweislich wirksame Abhilfe ausgegeben zu werden. (unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende)

Was diese Studien nicht nachweisen

Diese Experimente untersuchen menschliche Urteile, nicht die Erstellung von Rückblicken durch generative Modelle. Sie belegen weder, dass KI diese Verzerrungen systematisch verstärkt, noch, dass eine bestimmte Anweisung sie beseitigt. Eine flüssig formulierte Bilanz zeigt daher für sich genommen nicht, ob das Team die Entscheidung besser bewertet oder lediglich ihr Ergebnis überzeugender erzählt hat.

Eine überprüfbare Praxis in Vevey

In Vevey, im Umfeld der globalen Lebensmittelwirtschaft, der Konzernsitze und der KMU an der Riviera, könnte ein Workshop «IA on the job» von einer abgeschlossenen, anonymisierten Beschaffungsentscheidung ausgehen. Zwei vergleichbare Gruppen würden auf Grundlage eines Dossiers mit den damals verfügbaren Informationen ihre Bewertung mit demselben Assistenten und demselben Bewertungsraster vorbereiten, wobei nur eine Gruppe zusätzlich das endgültige Ergebnis erhält. Gemessen würde der Unterschied zwischen ihren Bewertungen der Entscheidungsqualität, ergänzt durch eine Erfassung der Begründungen, die sich auf dieses Ergebnis berufen. Dieser Unterschied würde keinen spezifischen KI-Effekt isolieren, aber überprüfbar machen, wie empfindlich das Bewertungsverfahren auf nachträgliche Informationen reagiert. Weiterführend: entdecken Sie die KI im Arbeitsalltag-Weiterbildung in Vevey im Kanton Waadt, oder durchstöbern Sie unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende in der Schweiz.

In Bildern: KI im Arbeitsalltag in Vevey

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