Akzeptanz von künstlicher Intelligenz im Unternehmen stärken

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KI-Algorithmen und -Produkte erfreuen sich im operativen Einsatz rasch wachsender Beliebtheit. Immer mehr KI-basierte Assistenzsysteme, allen voran Decision-Support-Systeme, sollen die Arbeitsprozesse in Unternehmen einfacher und effizienter gestalten. Die industriell verwendeten KI-Algorithmen sind auf exakt eingegrenzte Aufgaben zugeschnitten und werden den Regeln der Narrow AI zugeordnet. Auf die Entwicklung dieser Art von KI-Anwendungen bezieht sich dieser Artikel. Die aufgeführten Punkte können Entwicklern dabei helfen, sich während des Entwicklungsprozesses in andere hineinzuversetzen.

Für technikaffine Entwickler ist der Nutzen neuer KI-Assistenzsysteme klar. Der Lernaufwand ist für sie gering und im Vergleich zum Mehrwert vernachlässigbar. Die Frage nach der Akzeptanz des Systems durch die operativen Mitarbeiter stellt sich ihnen aufgrund der "Schönheit der Lösung" häufig gar nicht. Ähnliches gilt oft aufseiten des Managements, dort aber wegen des für die dort tätigen Personen offensichtlichen wirtschaftlichen Mehrwertes. Technisch weniger versierte Mitarbeiter können neuen Systemen dennoch mit Skepsis begegnen – so offensichtlich der Nutzen aus der Perspektive von Fachleuten auch scheint.

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Prof. Dr. Christian Haas

Prof. Dr. Christian Haas ist Professor für quantitative Forschungsmethoden an der Hochschule Fresenius und Direktor des Instituts für komplexe Systemforschung.

Lucija Heun

Lucija Heun ist Therapiewissenschaftlerin und wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für komplexe Systemforschung der Hochschule Fresenius.

Marius Lau

Marius Lau ist Maschinenbau-Ingenieur und arbeitet als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für komplexe Systemforschung der Hochschule Fresenius.

Dr. Patric Schubert

Dr. Patric Schubert studierte an der Goethe Universität Frankfurt am Main und ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für komplexe Systemforschung.

Der Fokus operativer Mitarbeiter liegt nicht darauf, wie das neue System im Hintergrund funktioniert, sondern dass es funktioniert – und zwar in ihrem gewünschten Sinne. Auch die damit verbundenen kognitiven Anpassungskosten stufen sie anders ein: Neben dem zeitlichen Investment der Einarbeitung besteht das individuelle Risiko des Scheiterns und der damit verbundenen Konsequenzen. Werden Mitarbeiter nicht in den Digitalisierungsprozess integriert, ist die Gefahr groß, sie dabei zu verlieren. Das führt zu einer sinkenden Akzeptanz gegenüber neuer oder weiterer zukünftiger Technik.

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