IA on the job: Hilft personalisiertes Feedback, sich zu verbessern?

Eine Führungskraft kann eine KI bitten, eine Präsentation, ein Dossier oder ein simuliertes Gespräch zu kommentieren. Die Führungsfrage lautet nicht, ob die Rückmeldung persönlich klingt, sondern ob sie Mitarbeitenden hilft, die nächste Aufgabe besser zu bewältigen.

Was die Literatur belegt

Avraham N. Kluger und Angelo DeNisi (1996, Psychological Bulletin) zeigen in einer Metaanalyse, dass Feedbackinterventionen die Leistung nicht durchgehend verbessern und sie auch verschlechtern können. Ihre Theorie legt insbesondere nahe, dass die Wirksamkeit davon abhängt, wohin die Rückmeldung die Aufmerksamkeit lenkt: auf die Aufgabe oder auf selbstbezogene Überlegungen. Ein ausführlicher Kommentar ist deshalb für sich allein noch kein Instrument zur Verbesserung.

Der Mechanismus: Aufmerksamkeit auf eine Handlung richten

John Hattie und Helen Timperley (2007, Review of Educational Research) unterscheiden Rückmeldungen zur Aufgabe, zu Prozessen, zur Selbstregulation und zur Person. Ihre Übersicht verortet hilfreiches Feedback im Zusammenhang zwischen einem Ziel, dem aktuellen Arbeitsstand und den Handlungen, die den Abstand zum Ziel verringern. Für den KI-Einsatz legt dies nahe, eine Diagnose anhand eines expliziten Kriteriums anzufordern statt einer allgemeinen Beschreibung der Eigenschaften eines Mitarbeitenden.

Der vorschnelle Schluss

Daraus könnte man ableiten, dass es genügt, die KI um konkrete und handlungsorientierte Kommentare zu bitten. Doch auch eine konkrete Empfehlung kann falsch, nebensächlich oder für die empfangende Person nicht umsetzbar sein. Eine personalisierte Wortwahl garantiert weder eine relevante Diagnose noch einen gangbaren Handlungsweg. (unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende)

Was die Daten nicht versprechen können

Diese Veröffentlichungen untersuchen keine heutigen generativen Assistenten, und die Übersicht von Hattie und Timperley behandelt hauptsächlich das Lernen im Bildungskontext. Sie bieten einen Rahmen für die Gestaltung von Rückmeldungen, aber keinen Wirksamkeitsnachweis für KI-generiertes Feedback im Unternehmen. Wer nur die Zufriedenheit der Empfänger oder die sprachliche Qualität misst, lässt gerade die Verbesserung selbst ausser Betracht.

Eine überprüfbare Praxis in Lausanne

Im SHR-Programm «IA on the job» könnte eine Übung in Lausanne eine wiederkehrende Aufgabe aufgreifen: ein technisches Ergebnis in der Medtech erklären, ein Projekt an einer Hochschule kommentieren, ein Dossier für einen internationalen Sportverband vorbereiten oder ein Angebot in einem Scale-up der Genferseeregion präsentieren. Anhand fiktiver oder freigegebener Unterlagen liesse sich die übliche Rückmeldung mit einem KI-gestützten und von der Führungskraft geprüften Feedback vergleichen; anschliessend bearbeiten die Teilnehmenden eine neue, vergleichbare Aufgabe ohne Unterstützung. Vorab wird ein beobachtbares Kriterium festgelegt, etwa eine überprüfbare Begründung für jede Empfehlung, und die Ergebnisse werden ohne Kenntnis der erhaltenen Feedbackart beurteilt. Massgeblich wäre der Anteil der Arbeitsergebnisse, die dieses Kriterium unter der jeweiligen Bedingung erfüllen, nicht die Bewertung des Kommentars selbst. 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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