IA on the job: Was muss man noch lernen, wenn Antworten verfügbar bleiben?

KI kann auf jede neue Anfrage eine Erklärung liefern, ohne dass die nutzende Person diese selbst rekonstruieren muss. Die Führungsfrage ist konkret: Wie lässt sich der Erwerb unverzichtbaren Wissens erhalten, wenn dessen Formulierung delegiert werden kann?

Was die Forschung belegt

Betsy Sparrow, Jenny Liu und Daniel Wegner (2011, Science) zeigten in Experimenten zum Erinnern von Informationen, dass die Erwartung eines späteren Zugriffs beeinflussen kann, was Teilnehmende behalten. Unter bestimmten Bedingungen erinnern sie sich weniger gut an die Information selbst, dafür besser daran, wo sie zu finden ist. Diese Ergebnisse beschreiben eine Reorganisation des Gedächtnisses im Umgang mit einer externen Ressource, keinen allgemeinen Rückgang intellektueller Fähigkeiten.

Eine Antwort finden heisst nicht, sie selbst zu rekonstruieren

Henry Roediger und Jeffrey Karpicke (2006, Psychological Science) zeigten, dass der Abruf gelernter Inhalte aus dem Gedächtnis das spätere Behalten stärker fördern kann als erneutes Lesen. Ihre Experimente unterscheiden damit zwischen der leichten Zugänglichkeit während des Lernens und der Fähigkeit, Inhalte später wiederzugeben. Für KI am Arbeitsplatz ergibt sich daraus eine zu prüfende Hypothese: Regelmässig eine Erklärung zu erhalten ersetzt nicht zwangsläufig die Anstrengung, sie selbst zu rekonstruieren.

Der vorschnelle Schluss

Daraus könnte man ableiten, KI müsse eingeschränkt werden, damit Mitarbeitende mehr auswendig lernen. Die Studien rechtfertigen weder diese allgemeine Regel noch die Vorstellung, sämtliche beruflichen Informationen müssten im Gedächtnis bleiben. Entscheidend ist vielmehr, welches Wissen persönlich verfügbar sein muss, um zu handeln, einen Ausnahmefall zu verstehen oder zu erkennen, dass eine Antwort überprüft werden sollte. (unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende)

Was sich aus den Daten nicht ableiten lässt

Diese Studien untersuchen weder heutige generative Assistenzsysteme noch nachhaltiges Lernen in beruflichen Teams. Sie erlauben keine Aussage über eine optimale Häufigkeit der KI-Nutzung, und eine Erklärung wiedergeben zu können beweist noch nicht, dass man sie anwenden kann. Eine Praxis, die nur die Geschwindigkeit bis zur verfügbaren Antwort misst, lässt jedoch ausser Acht, worauf eine Person später ohne Unterstützung zurückgreifen kann.

Eine überprüfbare Praxis in Lausanne

Im Rahmen von « IA on the job » kann SHR einem Lausanner Team — aus der Medtech-Branche, einer Hochschule, einem internationalen Sportverband oder einem Scale-up der Genferseeregion — vorschlagen, eine fachliche Regel auszuwählen, die es ohne Unterstützung beherrschen sollte. Nach der Arbeit mit KI zu dieser Regel verlangt eine zeitversetzte Übung ohne Hilfsmittel anhand eines neuen fiktiven Falls, die Regel zu erklären und anzuwenden; ein vorab festgelegtes Bewertungsraster unterscheidet zwischen korrekter Wiedergabe und korrekter Anwendung. Gemessen wird der Anteil der Teilnehmenden, die das jeweilige Kriterium erfüllen, wobei eine vergleichbare Übung vor der Lernsequenz als Ausgangswert dient. Diese Überprüfung weist keinen kausalen Effekt der KI nach, macht aber den Unterschied zwischen einer erhaltenen Antwort und nutzbarem Wissen sichtbar, ohne vertrauliche Daten offenzulegen. Weiterführend: entdecken Sie die KI im Arbeitsalltag-Weiterbildung in Lausanne, oder durchstöbern Sie unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende in der Schweiz.

In Bildern: KI im Arbeitsalltag in Lausanne

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