IA on the job: Macht das Überarbeiten eines Vorschlags weniger kritisch?

Eine KI-generierte Notiz wird selten ohne Überarbeitung weitergegeben, und die dafür aufgewendete Zeit scheint das Vertrauen in das Ergebnis zu rechtfertigen. Die präzisere Führungsfrage lautet: Wie lässt sich prüfen, ob wir die Qualität des Dokuments verteidigen oder die Arbeit, die wir darin investiert haben?

Was die Forschung belegt

Michael I. Norton, Daniel Mochon und Dan Ariely (2012, Journal of Consumer Psychology) zeigen experimentell, dass die Beteiligung an der Herstellung eines Gegenstands dessen subjektiven Wert erhöhen kann. In ihren Experimenten hängt dieser Effekt insbesondere vom erfolgreichen Abschluss der Arbeit ab: Aufwand allein reicht nicht unter allen Bedingungen aus. Diese Befunde betreffen zusammengebaute Gegenstände, nicht mit KI überarbeitete berufliche Dokumente.

Auch Besitz kann die Bewertung verändern

Daniel Kahneman, Jack L. Knetsch und Richard H. Thaler (1990, Journal of Political Economy) zeigen in Tauschexperimenten, dass der Besitz eines Gutes dessen Bewertung verändern kann. Dieser Mechanismus unterscheidet sich vom Herstellungsaufwand: Er mahnt dazu, den zugeschriebenen Wert nicht als blosse Abbildung der Eigenschaften eines Gegenstands zu betrachten. Auf eine überarbeitete Notiz übertragen ergibt sich daraus eine zu prüfende Hypothese, kein gesicherter Befund: Wer die Endfassung selbst verfasst hat, könnte sie schwerer unvoreingenommen beurteilen.

Der vorschnelle Schluss

Daraus könnte man ableiten, Mitarbeitende sollten KI-Vorschläge nicht überarbeiten dürfen, um ihre kritische Distanz zu bewahren. Das würde jedoch das Risiko einer besonderen Bindung mit fehlendem Mehrwert verwechseln: Eine Überarbeitung kann Fehler korrigieren und unverzichtbares Fachwissen einbringen. Es geht darum, den Beitrag zur Erstellung von der abschliessenden Beurteilung zu unterscheiden, nicht diesen Beitrag zu verhindern. (unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende)

Was die Daten nicht belegen

Diese Studien belegen weder die Existenz noch das Ausmass eines Besitzeffekts bei der Überarbeitung KI-generierter Texte im Arbeitsalltag. Berufliche Dokumente unterliegen Compliance-Vorgaben, fachlichen Kriterien und haben Folgen für andere, die sich nicht auf die Bewertung eines Gegenstands reduzieren lassen. Die Präferenz für die eigene Version kann deshalb eine tatsächliche Verbesserung, eine besondere Bindung oder beides widerspiegeln.

Eine überprüfbare Praxis in Zürich

Im Rahmen von «IA on the job» könnte ein Zürcher Team aus Finanzdienstleistungen, Versicherungen, Tech oder einem europäischen Konzernsitz diese Frage anhand nicht sensibler interner Notizen prüfen, die mit einem freigegebenen Tool erstellt wurden. Für jede Notiz würden die überarbeitende Person und eine unbeteiligte Kollegin oder ein unbeteiligter Kollege die ursprüngliche und die überarbeitete Version getrennt anhand eines vorab festgelegten Rasters zu Richtigkeit, Abdeckung der Anforderungen und Klarheit bewerten; die unbeteiligte Person erhielte die Versionen in zufälliger Reihenfolge und ohne Herkunftsangabe. Gemessen würde die Differenz zwischen dem Punktgewinn, den die überarbeitende Person den Änderungen zuschreibt, und dem von der unbeteiligten Person festgestellten Punktgewinn, ergänzt um die konkret erkannten Mängel. Eine wiederkehrende Differenz wäre kein Beweis für eine besitzbedingte Verzerrung, aber ein überprüfbarer Anlass, vor der Weitergabe eine unabhängige Prüfung einzuführen. Weiterführend: entdecken Sie die KI im Arbeitsalltag-Weiterbildung in Zürich, oder durchstöbern Sie unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende in der Schweiz.

In Bildern: KI im Arbeitsalltag in Zürich

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