Personal Quarterly 3/2021

50 ESSENTIALS _REZENSIONEN PERSONALquarterly 03 / 21 I nformationsaustausch ist ein kritischer Faktor für die Leistung von Teams – das hat kürzlich eine Meta-Analyse auf Basis von 43 Primärstudien demonstriert. So eingän- gig dieser Zusammenhang aber auch ist, so wenig selbst- verständlich ist es, dass Ideen, Wissen, Erfahrungen, Bedenken etc. offen unter Teammitgliedern ausgetauscht werden. In einer Reihe von Experimenten konnten Cunningham und Kollegen zeigen, dass eine simple Intervention Teammitglieder darin un- terstützen kann, ihre eigene Perspektive (zum Vorteil für das Team) einzubringen. Die Autoren gingen davon aus, dass das Streben nach Konformität und sozialer Akzeptanz für die Ten- denz von Teammitgliedern verantwortlich ist, bereits bekannte Informationen zu diskutieren, statt ihre eigene, potenziell ab- weichende Perspektive, einzubringen. Um das Bewusstsein für das eigene Potenzial, wertvolle Beiträge für das Team leisten zu können, zu steigern, nutzten die Autoren eine Intervention, die auf der gedanklichen Beschäftigung mit Situationen basiert, in denen man einen wichtigen Beitrag (zu z. B. einem Projekt) geleistet und dafür Bestätigung aus seinem sozialen Umfeld (z. B. von Kollegen) erhalten hat. Teams, welche die Intervention erhielten, zeigten in einer anschließenden Team-Leadership- Simulation eine höhere Leistung, teilten mehr Informationen untereinander und holten vermehrt proaktiv Informationen von anderen Teammitgliedern ein. Zwar ist eine derartige In- tervention zumindest im Unternehmensalltag wenig prakti- kabel und auch die Nachhaltigkeit der Intervention konnte die Studie nicht abschließend klären (das längste Experiment basierte auf einer 10-tägigen Krisenmanagement-Simulation); in Kontexten, in denen Informationen aus möglichst diversen Perspektiven erfolgskritisch sind (Krisenmanagement, krea- tive Aufgaben im Innovationsprozess etc.), dürfte sich jedoch eine solche Interventionsmaßnahme bezahlt machen. Auch mit einfacheren Mittel ließen sich psychologische Barrieren abbauen, um den Informationsaustausch in Teams zu fördern. Besprochen von Dr. Benjamin P. Krebs , Lehrstuhl International Business, Universität Paderborn A rtificial Intelligence (AI) gehört zu den technologischen Errungenschaften unserer Zeit. Besonders das HR- Management gilt dabei als betriebswirtschaftlicher Anwendungsfall. Überraschenderweise gibt es wenige Studien, die AI empirisch analysieren und Größeneffekte auf öko- nomisch relevante Zielgrößen untersuchen. Die Autoren verwen- den ein experimentelles Studiendesign (Difference-in-Difference), das es ermöglicht, Vergleiche zwischen einer exogenen Interven- tion (AI) mit denen einer Kontrollgruppe anzustellen. Sie nutzen die Einführung eines Algorithmus (genannt eMT) auf einer On- lineplattform (Ebay) in Südamerika, die spanisch sprechenden Nutzern von nichtspanisch sprechenden Verkäufern übersetzte Titel in der Muttersprache anbieten lässt. Ein Vorteil dieses Vor- gehens ist, dass der Algorithmus keine anderen Variablen (Preis, Qualität) auf der Angebots- oder Nachfrageseite der Plattform (au- ßer die Übersetzung der Titel) beeinflusst, die für höhere oder niedrigere Exportaktivitäten sprechen könnten. Die Autoren nut- zen den logarithmierten Exportwert inUS-Dollar als Stellvertreter für Quantität bzw. Exportaktivität. Es zeigt sich, dass der Algorith- mus Exporte von US-Verkäufern an spanisch sprechende Länder in Südamerika um 17,5-20,9 % erhöht, je nachdem wie groß das Zeitfenster der Evaluation ist. Der Effekt wird zudem von vier Bedingungen auf der Angebot- bzw. Nachfrageseite verstärkt: dif- ferenzierte Produktkategorien, Produktemit mehrWörtern in der Suchanfrage, günstige Produkte und wenig erfahrene Käufer. Die Autoren diskutieren die Gründe für den Einfluss vonAI. AI könnte demnach besonders differenzierte Produktgruppen betreffen, die besonders hohe Variationen in Produkteigenschaften aufweisen und dadurch hohe Suchkosten innerhalb von Produktkategorien besitzen. Günstige Waren haben relativ zum Preis hohe Such- kosten, wodurch AI einen Beitrag zur Reduktion dieser Kosten leisten könnte. Unerfahrene Käufer haben wenig Erfahrung mit der Plattformund englischsprachigenTiteln, wodurch Suchkosten für diese Käufergruppen besonders gesenkt werden könnten. Die Ergebnisse zeigen, dass AI (imBeispiel maschinelle Übersetzung) einen direkten und signifikanten Effekt auf ökomische Ergebnis- größen haben können. Dies ist vergleichbar mit traditionellen ökonomischen Barrieren wie Zöllen. Besprochen von Johannes Brunzel Informationsaustauch in Teams fördern Julia Lee Cunningham (University of Michigan), Francesca Gino (Harvard University), Dan M. Cable (London Business School) & Bradley R. Staats (University of North Carolina at Chapel Hill): Seeing Oneself as a Valued Contributor: Social Worth Affirmation Improves Team Information Sharing, Academy of Management Journal, in press, 1–55. Artificial Intelligence (AI) als Werttreiber? Errik Brynjolfsson (Stanford University) , Xiang Hui & Meng Liu (Washington University in St. Louis): Does Machine Translation Affect International Trade? Evidence from a Large Digital Platform. Management Science, 2019, 65(12), 5449–5460. https://doi. org/10.1287/mnsc.2019.3388