KI als Team­mitglied: Klügere Entscheidungen oder mehr Komplexität?

Noch vor wenigen Jahren galt Künstliche Intelligenz (KI) vor allem als Werkzeug für Fach- und Führungs­kräfte. Heute kann generative KI auf Basis großer Sprach­modelle aktiv an Teamprozessen teilnehmen, in natürlicher Sprache kommunizieren und große Datenmengen in kürzester Zeit verarbeiten.

Ihre Einbettung als aktives Mitglied in Teams aus Fach- und Führungs­kräften hat das Potenzial, die Arbeits­welt grundlegend zu verändern. KI unter­stützt Teams nicht mehr nur – sie wird selbst Teil davon. Die zentrale Frage ist daher: Führt das auch zu besseren Entscheidungen?

Chancen und Risiken für Teamentscheidungen

KI kann Inhalte generieren, Informationen bereitstellen und komplexe Entscheidungs­prozesse unter­stützen. Dabei entsteht ein Spannungs­feld zwischen den Chancen und Risiken für die Qualität von Teamentscheidungen: Einerseits können KI-Team­mitglieder Inhalte generieren, Informationen bereitstellen und Entscheidungs­prozesse unter­stützen. 

Andererseits besteht die Gefahr, dass sie unvollständige oder verzerrte Informationen generieren  (sogenannte Halluzinationen). Für menschliche Team­mitglieder ist es oft schwer, richtige von falschen Inhalten zu unter­scheiden. Die Folge: Die Qualität der Entscheidungen kann leiden, statt sich zu verbessern.

Eine jüngst erschienene Studie der Universität Mannheim von Dr. Désirée Zercher und Prof. Dr. Armin Heinzl gemeinsam mit Koautoren ( TU Darmstadt und ehemals KIT) zeigt, dass dieses Risiko besonders dann zunimmt, wenn KI-Empfehlungen schwer nachvollziehbar sind.

Der Knackpunkt ist die soziale Validierung: Menschen vertrauen KI-generierten Informationen nur dann, wenn sie diese mit ihrem eigenen Wissen überprüfen können. Fehlt diese Möglichkeit, entstehen Misstrauen und Ablehnung und die potenziellen Vorteile der KI werden ausgehebelt.

Experimentelle Unter­suchung  

Um diese Zusammenhänge besser zu verstehen, führten die Forschenden eine experimentelle Studie auf Basis des Informations­asymmetrie­modells durch. Ziel war es, zu unter­suchen, ob und unter welchen Bedingungen KI die Entscheidungs­qualität von Teams tatsächlich verbessert und inwiefern dies vom Wissensstand des KI-Mitglieds abhängt.

Das Modell beschreibt ein zentrales Problem vieler Teams: Der Wissensstand ist oft unzureichend und Informationen sind häufig ungleich verteilt. Dies führt zur verzerrter Informations­verarbeitung im Entscheidungs­prozess und suboptimalen Ergebnissen.

 Verglichen wurden drei Konstellationen:

  1. Rein menschliche Teams
  2. Teams mit einer zentral informierten KI, die über alle

Hören Sie, ob klügere Entscheidungen entstehen, wenn KI Teil des Teams wird oder ob neue Komplexität entsteht.

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