IA on the job: Lässt sich ein Vorschlag hinterfragen, ohne sich selbst zu schaden?

Ein KI-generierter Vorschlag kann schwer zu hinterfragen sein, sobald eine Führungskraft ihn übernommen hat. Die konkrete Führungsfrage lautet: Wie wird es tatsächlich möglich, eine Unstimmigkeit zu melden – über eine allgemeine Aufforderung zur Wachsamkeit hinaus?

Was die Forschung belegt

Amy Edmondson (1999, Administrative Science Quarterly) weist einen Zusammenhang zwischen der psychologischen Sicherheit eines Teams und seinem Lernverhalten nach. Psychologische Sicherheit bezeichnet die gemeinsame Überzeugung, dass im Team zwischenmenschliche Risiken eingegangen werden können, etwa durch Fragen oder das Eingestehen eines Fehlers. Für das Programm «IA on the job» legen diese Ergebnisse nahe, neben technischen Kompetenzen auch die sozialen Bedingungen der Überprüfung zu betrachten.

Offenheit der Führungskraft jenseits blosser Worte

James R. Detert und Ethan R. Burris (2007, Academy of Management Journal) zeigen, dass die Offenheit der Führungskraft damit zusammenhängt, ob Mitarbeitende Verbesserungsvorschläge für die Organisation äussern. Ihre Ergebnisse stützen eine vermittelnde Rolle der psychologischen Sicherheit in diesem Zusammenhang. Als Arbeitshypothese auf KI übertragen, legt dieser Mechanismus nahe, dass eine Aufforderung zur Überprüfung wenig tragfähig bleibt, wenn Einwände als Zeichen des Misstrauens aufgenommen werden.

Der vorschnelle Schluss

Daraus könnte man ableiten, dass ein Team, in dem alle offen sprechen können, KI-Ergebnisse zwangsläufig korrigieren kann. Das belegen diese Arbeiten nicht: Zweifel äussern zu können bedeutet weder, einen technischen Fehler zu erkennen, noch über die nötigen Belege zu verfügen. Die Freiheit zum Widerspruch ist deshalb von der Prüfkompetenz und der Freigabebefugnis zu unterscheiden. (unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende)

Was die Daten nicht versprechen können

Diese Studien untersuchen keine generative KI und weisen die Wirkung einer Führungsanweisung auf die Fehlererkennung nicht experimentell nach. Ihre Übertragung auf heutige KI-Anwendungen muss eine Hypothese bleiben, die vor Ort zu prüfen ist. Auch das blosse Zählen von Einwänden würde nicht genügen: Ihre Anzahl hängt ebenso von den Prüfmöglichkeiten und der Schwierigkeit der Fälle ab.

Eine überprüfbare Praxis in Neuchâtel

Im Rahmen von «IA on the job» könnte ein Workshop in Neuchâtel KI-generierte Prüfanweisungen anhand fiktiver Fälle aus Mikrotechnik, Uhrenindustrie und Präzisionsmikroelektronik verwenden – ohne vertrauliche Daten und ohne Auswirkungen auf die Produktion. Eine Fachperson würde dokumentierte Unstimmigkeiten einbauen, und die Führungskraft würde ausdrücklich erklären, dass diese vor jeder Freigabe hinterfragt werden sollen. Gemessen würde der Anteil dieser Unstimmigkeiten, die tatsächlich vor der Freigabe gemeldet werden; zu jeder Meldung würde die jeweilige Reaktion dokumentiert. Der Vergleich ähnlich schwieriger Übungen vor und nach dieser geänderten Anweisung würde einen lokalen Indikator liefern, für sich allein aber keinen kausalen Effekt nachweisen. Weiterführend: entdecken Sie die KI im Arbeitsalltag-Weiterbildung in Neuenburg, oder durchstöbern Sie unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende in der Schweiz.

In Bildern: KI im Arbeitsalltag in Neuenburg

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