IA on the job: Kann eine verworfene Option die Wahl verändern?

Ein Assistent kann eine Vergleichstabelle für Dienstleister, Ausrüstungen oder touristische Leistungen erstellen. Die präzise Führungsfrage lautet: Bliebe die Empfehlung gleich, wenn eine offensichtlich weniger attraktive Option entfernt würde?

Was die Forschung belegt

Joel Huber, John W. Payne und Christopher Puto (1982, Journal of Consumer Research) zeigten, dass das Hinzufügen einer Option, die von einem Angebot dominiert wird, vom anderen jedoch nicht, die Wahlwahrscheinlichkeit des dominierenden Angebots erhöhen kann. Diese Option dient als günstiger Vergleichspunkt, ohne selbst gewählt werden zu müssen. Eine Vergleichsliste ist somit nicht unbedingt ein neutrales Gefäss: Ihre Zusammensetzung kann zur Bildung von Präferenzen beitragen.

Der Mechanismus: eine leichter begründbare Präferenz

Itamar Simonson (1989, Journal of Consumer Research) untersuchte Attraktions- und Kompromisseffekte aus der Perspektive der Begründung einer Wahl. Eine Option kann attraktiver werden, weil sie sich gegenüber den Alternativen leichter rechtfertigen lässt, insbesondere wenn sie eine mittlere Position einnimmt. Auf KI übertragen legt dieser Mechanismus nahe, nicht nur die formulierten Argumente zu prüfen, sondern auch die Auswahl, innerhalb derer diese Argumente überzeugend wirken.

Der voreilige Schluss

Daraus könnte man ableiten, dass die Liste stets auf die bestplatzierten Optionen beschränkt werden sollte. Diese Studien rechtfertigen eine solche Regel nicht: Auch das Entfernen einer tatsächlich relevanten Möglichkeit kann die Entscheidungsgrundlage verschlechtern. Hilfreich ist die Unterscheidung zwischen einer Option, die eine echte Abwägung ermöglicht, und einer Option, die vor allem ihre Nachbarin attraktiver erscheinen lässt. (unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende)

Was diese Studien nicht belegen

Diese Untersuchungen betreffen experimentelle Konsumentscheidungen, nicht berufliche Entscheidungen mit Unterstützung generativer KI. Sie belegen weder die Häufigkeit noch das Ausmass solcher Effekte in einem Unternehmen in Sion. Eine veränderte Präferenz nach Anpassung der Liste ist deshalb ein Prüfhinweis, kein automatischer Beweis für Manipulation oder eine schlechte Entscheidung.

Eine überprüfbare Praxis in Sion

Im SHR-Programm « IA on the job » könnte eine Übung in Sion Wartungsangebote für die Wasserkraft, nichtklinische Ausrüstungen im Gesundheitswesen, Abfülldienstleistungen im Weinbau oder Buchungsdienste für den alpinen Tourismus vergleichen. Auf Grundlage geprüfter Unterlagen erhalten zwei zufällig eingeteilte Gruppen entweder zwei Angebote oder dieselben Angebote mit einer dritten Option, die gegenüber einem davon bei den gewählten Kriterien schlechter abschneidet und keinen erkennbaren ausgleichenden Vorteil bietet; alle übrigen Informationen und Anweisungen bleiben gleich. Gemessen wird der Unterschied zwischen den Anteilen der Teilnehmenden, die jeweils eines der ursprünglichen Angebote wählen; anschliessend begründen sie ihre Wahl anhand der vor der Übung festgelegten Kriterien. Dieser lokale Test weist keinen allgemeinen Effekt nach, erlaubt aber zu prüfen, ob die Zusammensetzung des Vergleichs vor einer realen Entscheidung genauer kontrolliert werden sollte. Weiterführend: entdecken Sie die KI im Arbeitsalltag-Weiterbildung in Sitten im Kanton Wallis, oder durchstöbern Sie unsere Weiterbildungen für Führungskräfte und Mitarbeitende in der Schweiz.

In Bildern: KI im Arbeitsalltag in Sitten

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