PERSONALquarterly 02 / 23 14 SCHWERPUNKT_KI ALS TEAMMITGLIED den. Unterschiede im Ausmaß, in dem Personen KI-Systemen vertrauen, beruhen bspw. auf der individuellen Erfahrung im Umgang mit Technologien oder der eigenen Expertise in Bezug auf die Aufgabe, die mit der KI zusammen bearbeitet wird. In Summe zeigen Studienergebnisse diesbezüglich, dass mehr Erfahrung und eine höhere Expertise innerhalb des Aufgabenbereichs eine positive Erwartungshaltung gegenüber KI fördern. Auch soziodemografische Aspekte wie die Kultur, in der Menschen aufwachsen und leben, können bedingen, wie sehr sie KI vertrauen (Kaplan et al., 2021). Somit muss festgehalten werden: Beobachtung 6: Da Erwartungen an KI-Teammitglieder auf Basis personenbezogener Faktoren entstehen, können sich Erwartungen an das KI-Teammitglied zwischen menschlichen Teammitgliedern unterscheiden. Die Teamforschung beschäftigt sich im Rahmen von empirischen Studien zu sog. mentalen Modellen bereits seit mehreren Jahrzehnten mit der Frage, welchen Einfluss Erwartungen verschiedener Teammitglieder auf die Zusammenarbeit in menschlichen Teams haben. Mentale Modelle eines Teams sind kognitive Strukturen der Teammitglieder, in denen Vorstellungen dazu verankert sind, wie Aufgaben am besten erledigt werden, wie andere Teammitglieder sich verhalten und wie man zusammenarbeiten möchte. Diese Glaubens- und Wissensstrukturen werden als erwartungsbestimmend und somit rahmengebend für Interaktionen im Team angesehen (Andrews et al., 2022). Bei der Bewertung der Güte mentaler Modelle in Teams wird meist zwischen zwei Kriterien unterschieden. Das eine Kriterium betrifft den Grad der Gleichartigkeit oder Überlappung der mentalen Modelle der einzelnen Teammitglieder. Das zweite zielt auf die Akkuratesse mentaler Modelle ab, z. B. in Form ihrer Passung zur Realität oder zu einer (falls gegeben) idealen Ausführung der Aufgabe. Empirische Befunde zeigen, dass beide Faktoren maßgeblich zu einer effektiven und leistungsfördernden Zusammenarbeit beitragen (Andrews et al., 2022). Teams sollten demnach über mentale Modelle verfügen, die sich über die Mitglieder hinweg stark überschneiden und korrekt sind, um auf Basis einer geteilten Erwartungshaltung produktiv zusammenarbeiten zu können. Auf Grundlage dessen kann für Mensch-KI Interaktionen erfasst werden: Beobachtung 7: Zwischen Teammitgliedern geteilte, realitätsnahe KI-bezogene Erwartungen können die Zusammenarbeit in Mensch-KI-Teams fördern. Quelle: Eigene Darstellung Abb. 2: Schematische Darstellung zur aktiven Herstellung einer Passung zwischen Erwartungen und Realität bezüglich der Fähigkeiten eines KI-Teammitglieds Ausgangszustand nur geringer Passung zwischen KI-bezogenen Erwartungen und den Fähigkeiten einer bestimmten KI* Einbezug der Erwartungen und aktives Erwartungsmanagement in verschiedenen Phasen der KI-Gestaltung und Adoption Einbindung und Anpassung KIbezogener Erwartungen in: (1) KI-Entwicklung und -Design (2) Implementierung (3) fortlaufender Zusammenarbeit Gesteigerte Passung KI-bezogener Erwartungen und Fähigkeiten der KI als Basis effektiver Zusammenarbeit in Mensch-KI-Teams *Anmerkung: Jede andere Ordnung der dargestellten Kreise zueinander im Ausgangszustand ist ebenso denkbar. Sollte das Team, in dem die KI implementiert wird, aus weiteren menschlichen Teammitgliedern bestehen, steigt die Komplexität des Ausgangszustands durch die Hinzunahme ihrer Erwartungen, die durch weitere Kreise in der Abbildung dargestellt werden würden, automatisch. Normative Erwartungen an KI-Teammitglied Antizipatorische Erwartungen an KI-Teammitglied Tatsächliche Fähigkeiten der KI (technologische Realität) Tatsächliche Fähigkeiten der KI (technologische Realität) Passung zwischen Erwartungen an KI-Teammitglied und den tatsächlichen Fähigkeiten der KI
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