Kennen Sie das? Während Ihr Kollege mit ChatGPT schon die Urlaubsplanung betreibt und Ihre Werksstudentin jede zweite E-Mail von Gemini generieren lässt, machen andere Kolleginnen und Kollegen noch einen großen Bogen um Hyperautomation. So haben sich auch Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler mit der Frage beschäftigt, welche Personen sich gerne mit Themen rund um Künstliche Intelligenz auseinandersetzen – und welche weniger.
Befunde
So fand eine großangelegte Studie in Neuseeland (fast 50.000 Befragte), dass sowohl Persönlichkeits– als auch demografische Faktoren mit einer Neigung zu größerer Skepsis hinsichtlich Künstlicher Intelligenz zusammenhingen. Im Durschnitt berichteten Frauen und ältere Personen eine höhere Skepsis. Gleiches galt für eher ängstliche und verträgliche / umgängliche Personen. Weitere Faktoren waren eine höhere Religiosität und eine ländliche gelegene und ärmere Wohngegend. Das Bildungsniveau der Teilnehmenden wie auch die empfundene Sicherheit des Arbeitsplatzes hingen nicht mit einer empfundenen KI-Skepsis zusammen.
Aus weiteren Studien wissen wir, dass neben demografischen und Persönlichkeitsfaktoren auch Vorerfahrungen und das Verständnis von (Hyper-)Automation für eine positive Einstellung wichtig sind. Es ist also wahrscheinlich, dass unterschiedliche Mitarbeitende auf die gleichen Herausforderungen anders reagieren.
Herausforderung
Eine höhere KI-Skepsis kann eine Hürde bei der Einführung und Auseinandersetzung mit Hyperautomation darstellen. Das heißt allerdings nicht, dass diese Mitarbeitenden nicht genauso erfolgreich mit Hyperautomation arbeiten können wie Mitarbeitende, die anfangs weniger skeptisch sind. Sie können jedoch unterschiedliche Bedürfnisse haben.
Lösung
Einige Mitarbeitende haben von vorneherein eine optimistischere Einstellung gegenüber Hyperautomation oder bringen bereits Vorwissen mit. Es ist daher besonders wichtig, auf die unterschiedlichen Bedürfnisse von Mitarbeitenden bei der Hyperautomation zu achten. Unter anderem eine transparente Kommunikation mit Ihren Mitarbeitenden, Partizipation und eine offene Fehlerkultur können dabei wichtige Bausteine sein. Dies haben wir bereits in einem früheren Blogpost beschrieben und ist für Sie dort im Detail nachlesbar.
Wir unterstützen Sie gerne auf dem Weg zur Hyperautomation. Wenn Sie sich für eine gezielte Intervention interessieren, können Sie an unserer Umfrage teilnehmen und sich gerne jederzeit bei uns melden.
Link: https://www.soscisurvey.de/EFRE_HYKO/
Für Fragen oder weitere Informationen steht Ihnen Jule Schilling und das Hyko-Team gerne zur Verfügung.
E-Mail: jule.schilling@uni-wuerzburg.de oder hyko@uni-wuerzburg.de
Quellen
Bartneck, C., Yogeeswaran, K., & Sibley, C. G. (2024). Personality and demographic correlates of support for regulating artificial intelligence. AI and Ethics, 4(2), 419–426. https://doi.org/10.1007/s43681-023-00279-4
Kaplan, A. D., Kessler, T. T., Brill, J. C., & Hancock, P. A. (2023). Trust in Artificial Intelligence: Meta-analytic findings. Human Factors: The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society, 65(2), 337–359. https://doi.org/10.1177/00187208211013988