Generative KI-Tools und smarte Assistenzsysteme finden immer häufiger Einzug in unseren Arbeitsalltag. Obwohl diesen Systemen menschliche Eigenschaften fehlen, werden sie sogar schon als „Kolleg:innen“ betrachtet. KI-Anwendungen können helfen, komplexe Probleme zu beleuchten und Lösungsansätze zu entwickeln, sie erledigen äußerst präzise spezifische Teilaufgaben in der Datenanalyse, erledigen klar umrissene Routineaufgaben komplett oder überwachen die fristgerechte Erledigung von Aufgaben. Doch auch wenn diese Systeme unser Arbeiten oft erleichtern, brauchen sie menschliche Intelligenz, um wirklich effektiv zu sein. Wenn Mensch und Maschine zusammenarbeiten und ihre jeweiligen Stärken kombinieren, sprechen Sabine Seufert und Christian Meier von hybrider Intelligenz – sie entsteht sozusagen im Doing.

Damit sich für die Arbeit ein Mehrwert einstellt, müssen wir Menschen gut mit KI-gestützten Systemen kooperieren können. Doch was muss man hierzu eigentlich können? In Anlehnung an Seufert und Meier braucht es dazu Kompetenzen in folgenden Bereichen:

1. Grundprinzipien von KI: Es ist wichtig, die Funktionsweise der jeweiligen Anwendungsklasse und Unterschiede zwischen menschlicher und künstlicher Intelligenz zu verstehen.
2. Zielführender Einsatz von KI: Die Technik ist nur so gut wie ihre Anwendung. Wer etwa mit einem KI-Chatbot arbeitet, kann durch geeignete Aufgaben- bzw. Fragestellungen (Prompts) bessere Antworten erzielen.
3. Selbstreflexion: Es ist hilfreich, das eigene Handeln und den Umgang mit KI zu hinterfragen, dabei eigene Lern- und Entwicklungsbedarfe zu erkennen und anzugehen
4. Gestaltung der Zusammenarbeit von Mensch und KI: Wesentlich ist auch, dass Nutzer:innen sich kritisch-konstruktiv in die Gestaltung der sozialen und technischen Rahmenbedingungen der KI-gestützten Arbeit einbringen.
5. Ethisches Bewusstsein: KI-Einsätze bringen ethische Fragen mit sich, etwa in Bereichen wie dem Schutz persönlicher Daten, der Gleichberechtigung bzw. Anti-Diskriminierung.

Diese Kompetenzen umfassen Wissen und Können, aber auch Einstellungen und Haltungen, wie z. B. die Offenheit gegenüber bzw. Akzeptanz für KI-Tools. Diesbezüglich zeigt eine aktuelle Umfrage unter deutschen Unternehmen, dass Beschäftigte, die bereits Erfahrungen mit KI-Anwendungen gemacht haben, solche Tools positiver bewerten als Menschen, die sich ihre zukünftige Arbeit mit KI nur ausmalen können. Auch eine Studie aus der Schweiz zeichnet ein Bild von den Erfahrungen, Sorgen und Unterstützungsbedarfen von Beschäftigten und zeigt, dass Beschäftigte mit operativen und administrativen Aufgaben größere Bedenken mit Blick auf KI-Anwendungen haben und sich häufiger klare Vorgaben und Unterstützung wünschen.

Damit hybride Intelligenz entstehen kann, braucht es also nicht nur kompetente Mitarbeitende, sondern auch ein förderliches Arbeitsumfeld. Dazu zählen Möglichkeiten für praxisorientiertes bzw. arbeitsbezogenes Lernen, kollegialer Austausch, KI-Tools auszuprobieren und zu erkunden, Fehlertoleranz im Unternehmen und ein Klima, das zu Reflexion und kontinuierlichem Lernen anregt.

Wenn Sie hybride Intelligenz in Ihrem Unternehmen stärken wollen, unterstützen wir Sie gerne sowohl bei der Kompetenzentwicklung der Beschäftigten als auch mit Ideen für eine förderliche Gestaltung des Arbeitsumfelds bzw. betrieblich-organisationaler Rahmenbedingungen. Sprechen Sie uns gerne an.

Zum Nachlesen:

Meier, Ch. (2024): Arbeiten mit smarten Assistenzsystemen. Universität St. Gallen (HSG). Institut für Bildungsmanagement und Bildungstechnologien. Online unter: https://ibb.unisg.ch/fileadmin/user_upload/HSG_ROOT/Institut_IBB/Kompetenzzentrum_SCIL/SCIL-ArbBericht-31_Vs2024-04-17.pdf

Schirmer u.a. (2024): Entscheidungsunterstützung in Teams: Fragebogenstudie zur Wahrnehmung von künstlicher Intelligenz in Entscheidungsprozessen. Online unter: https://www.iaw.rwth-aachen.de/go/id/mtoks/file/981385/lidx/1/

Seufert, S. & Meier, Ch. (2023): Hybride Intelligenz: Zusammenarbeit mit KI-Assistenzsystemen in wissensintensiven Bereichen. HMD 60, 1194–1209 (2023). https://doi.org/10.1365/s40702-023-01012-9.