25 02 / 23 PERSONALquarterly Hier kann die künstliche Intelligenz (KI) ansetzen und die Qualität der PEP durch automatisierte und datenbasierte Entscheidungsprozesse unterstützen. Dabei basiert die Zuweisung von Mitarbeitern auf Algorithmen, in denen die optimale Passung von Anforderungen und Verfügbarkeiten analysiert, modelliert und optimiert wird. Die Literatur unterscheidet zwischen nicht lernender „schwacher KI“, die von Berechnungen vorab definierter Regeln/Protokolle abhängt, und lernender „starker KI“, die lern- und anpassungsfähig ist, indem sie neue Daten aufnimmt und darauf basierend Protokolle optimiert (Glikson/ Woolley, 2020). Für die PEP ist eine starke KI bisher nicht umgesetzt, doch sind entsprechende Entwicklungen in der zukünftigen KI-Forschung vorstellbar und nützlich (Marler/ Boudreau, 2017). Allgemeine Anwendungsfelder von KI im HRM sind sehr breit und umfassen bspw. Vorhersagemodelle für Was-WennSzenarios, konkrete Vorschläge zur Personalselektion, Personalevaluation, sowie Personalentwicklung (Marler/Boudreau, 2017; Langer/Landers, 2021). Das hier kurz vorgestellte Projekt „FlexiTeams“ (Mathews et al., 2022; Weyers et al., 2021-23) beschäftigt sich mit der Entwicklung einer starken KI zur Anwendung in der PEP (vgl. Abb. 1). Das Projekt ist aus dem Bedarf entstanden, Einsatzteams aufgrund der Pandemie flexibel und kurzfristig planen zu müssen. Insbesondere vor dem Hintergrund komplexer und dynamischer Personaleinsatzplanung wie im Rettungsdienst – und während einer Pandemie auch in anderen Kontexten – könnten KI-basierte Unterstützungssysteme einen wichtigen Beitrag zur Optimierung der PEP leisten. Herausforderungen komplexer und flexibler PEP wurden während der Pandemie besonders deutlich hinsichtlich der Berücksichtigung kurzfristiger Quarantänen, der Notwendigkeit räumlich getrennter Arbeitsgruppen oder der Zusammenstellung von Einsatzteams mit spezifischen und aktuell verfügbaren Qualifikationen. Der vorliegende Beitrag stellt zunächst ausgewählte Praxisbeispiele von KI-Systemen bei PEP vor. Anschließend werden Einfluss- und Gestaltungsfaktoren der Akzeptanz von KI-Systemen in der PEP reflektiert. Bezüglich des Anwendungskontexts von KI-Systemen in der PEP gibt es bisher wenig Forschung, welche systematisch Einflussfaktoren auf die KI-Akzeptanz untersucht. Daher beziehen wir uns auch auf Studien aus anderen Bereichen. Aus psychologischer Sicht besteht das Interesse, sowohl für die Nutzer von PEP als auch für die betroffenen Einsatzteams darin, ein KI-System zu entwickeln, das die Bedürfnisse beider Personengruppen berücksichtigt. Mögliche Einflussfaktoren auf KI-Akzeptanz von KI-Systemen in der PEP betreffen die Technik, das soziale Systemder Nutzer und der Organisation, sowie die Entscheidungsaufgabe. Deshalb werden zentrale Variablen der Automatisierungs- und KI-Forschung auf Technik-, Organisations-, Personen- und Aufgabenebene dargestellt und Forschungsfragen zur Anwendung eines KISystems bei der PEP abgeleitet. Abschließend werden deskriptive Befragungsdaten einer explorativen Studie vorgestellt, in der Entscheider eines PEP-Szenarios zwischen (a) manueller PEP, (b) PEP mit KI-Unterstützung sowie (c) PEP mit einer autonom entscheidenden KI wählen konnten. Für die Einführung und Gestaltung von KI in der PEP soll deutlich werden, dass Nutzerpräferenzen für KI-Systeme von Kontextmerkmalen der Aufgabe (z. B. Arbeitsbelastung), der Situation (z. B. Entscheidungen mit Konfliktpotenzialen) und dem Menschen (z. B. seiner Motive) abhängen. Dies verdeutlicht den Bedarf einer kontextbezogenen Anpassbarkeit der KI-Systeme. Zukünftige Forschung sollte daher systematisch Einflussfaktoren auf KIAkzeptanz in der PEP untersuchen, um neben der technischen Entwicklung auch eine nutzerzentrierte Gestaltung fundiert zu begleiten. HRM-Praxisbeispiele von KI-Systemen bei PEP Im Folgenden stellen wir Praxisbeispiele vor, in denen KI verwendet wird, und betrachten, welche Auswirkungen diese auf Effizienz und KI-Akzeptanz hat. Howard et al. (2020) untersuchten eine KI-unterstütze PEP eines Krankenhauses, bei der ein KI-System eine automatisierte Zuweisung von Tag-/ Nachtschichten unter Berücksichtigung angegebener Schichtprioritäten durchführt. In der Studie wurde gezeigt, dass KI Schichtpläne schneller und mit weniger Überschneidungen aufstellen kann und dass die Betroffenen im Durchschnitt zufriedener mit den Schichtplänen sind. Die Unternehmen Uber und Lyft nutzen KI, um Fahrer mit Passagieren flexibel auf Anfrage zu paaren und, je nach aktueller Nachfrage, Fahrer auch ABSTRACT Forschungsfrage: Beeinflussen Faktoren auf Personen-, Aufgaben-, Technik- und Organisationsebene die Akzeptanz von KI-Systemen bei Personaleinsatzplanungen? Methodik: Neben aktueller Forschung wird eine Studie beschrieben, in welcher der gewünschte Grad der KI-Unterstützung (keine KI, KI-Vorschläge, KI-Autonomie) in Abhängigkeit personaler und situativer Einflussfaktoren erfragt wurde. Praktische Implikationen: Funktionale KI-Systeme bei der Personaleinsatzplanung sollten sowohl situativ als auch individuell anpassbare Unterstützungsgrade bieten.
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