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KI und Modern Workplace

Die Psychologie der Daten(-getriebenen)

07. September 2021, 07:00 Uhr   |  Autorin: Anne Hsu / Redaktion: Diana Künstler | Kommentar(e)

Die Psychologie der Daten(-getriebenen)
© natalimis/123rf

Ihre Daten sind vielleicht schon bereit, aber sind es auch Ihre Mitarbeiter?

Inmitten des Innovationstempos der Unternehmenstechnologie wird allzu leicht die Rolle der Mitarbeiter übersehen, welche die anfallenden Daten verarbeiten müssen. Wie Menschen am modernen Arbeitsplatz mit Daten umgehen und welche Auswirkungen deren Menge und Geschwindigkeit auf Mitarbeiter haben.

Es gibt ein weit verbreitetes Missverständnis bezüglich des Einsatzes von KI, das sich in vielen Unternehmen hartnäckig hält. Nämlich, dass Künstliche Intelligenz derzeit nur für Datenwissenschaftler und IT-Teams relevant ist, um letztendlich den Arbeitsplatz „unmenschlicher“ zu machen – so entsteht der Eindruck, dass Arbeit in Zukunft rechnerisch und mechanisch sein werde. Diese pessimistische Sichtweise sollte durch eine realitätsnähere ersetzt werden und zwar, dass KI menschliche Fähigkeiten und Emotionen auf dem Weg zu besseren Geschäftsergebnissen einbeziehen und nicht ersetzen wird.

Die (sich entwickelnde) Rolle von Daten am Arbeitsplatz

Mit den kontinuierlichen Fortschritten in den verschiedenen Bereichen der KI, zu denen unter anderem Maschinelles Lernen, Deep Learning, Computer Vision und digitale Assistenten gehören, verbessert sich auch das Verständnis dafür, wie man KI anwendet. Sie verändert nicht nur die Art und Weise, wie zur Verfügung stehende Daten genutzt werden, sondern auch die Wahrnehmung dessen, was es bedeutet, ein Unternehmen zu sein, das Daten in den Mittelpunkt stellt.

Da immer mehr Prozesse digitalisiert werden, ein Trend, der durch die massenhafte Verschiebung hin zur Telearbeit noch beschleunigt wurde, erkennen Führungskräfte zunehmend, dass das Unternehmen, das sie führen, in Wirklichkeit überwiegend auf Daten basiert – unabhängig von der Branche oder Nische, in der sie tätig sind. Ein Unternehmen zu werden, das Daten effektiv nutzt, bedeutet mehr als nur die Einbindung von Daten in die Entscheidungsfindung. Auch die Nutzung von Daten zur Gestaltung und Steuerung interner Prozesse sowie zur Interaktion mit denjenigen, die sich im Unternehmensnetzwerk, aber gleichzeitig außerhalb des Unternehmens befinden – zum Beispiel mit Kunden und Lieferanten – gehört dazu. Dies macht Datenkompetenz – die Fähigkeit, Modelle und Analysen anzuwenden, um Muster aus Daten zu extrahieren und diese Muster effektiv zu interpretieren – zu einer grundlegenden Anforderung für jeden Arbeitsplatz. Dennoch gibt es in vielen Unternehmen immer noch Lücken in puncto grundlegende Datenkompetenz, die leichter zu ignorieren als zu beheben sind.

Das kommt häufig vor, ist  aber vor allem eine verpasste Gelegenheit, da es mit diesen Daten möglich ist, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und menschliches Verhalten zu beeinflussen, beispielsweise die Art und Weise wie Mitarbeiter arbeiten. Das Datenmanagement – also wie sie gesammelt, gespeichert und klassifiziert werden, was wiederum die Anwendung von Modellen und Analysen auf die Daten ermöglicht, um Erkenntnisse zu gewinnen – ist ein notwendiger Bestandteil, um Daten für Mitarbeiter nutzbar zu machen. Für viele Unternehmen ist es noch immer Zukunftsmusik, dass das Management und die Interpretation von Daten ein struktureller Bestandteil ihrer Arbeitsweise werden. Das Problem wird durch eine fehlende oder lückenhafte Datenkompetenz noch verschärft, denn ohne einen erprobten und unternehmensweit anerkannten Konsens darüber, wie mit Daten verfahren werden soll, sehen sich Mitarbeiter auf allen Ebenen mit den Tücken spontaner Entscheidungen konfrontiert. Für Führungskräfte ist das ein wichtiger Punkt, da gut begründete, auf Daten basierende Behauptungen, die Entscheidungsfindung beeinflussen und ihre Mitarbeiter unterschiedlich darauf reagieren, je nachdem, wie ihnen diese Daten präsentiert werden.

Deshalb reagieren Führungskräfte immer sensibler auf das Risiko (unbeabsichtigter) Fehler aufgrund einer verzerrten und voreingenommenen Wahrnehmung und Beurteilung – im Englischen spricht man in diesem Zusammenhang von Bias – sowohl gegenüber den Daten selbst als auch bei denen, die mit ihnen arbeiten. Man nehme als Beispiel den Einsatz von KI im Rahmen von Personaleinstellungsprozessen: Wenn die Modelle für Neueinstellungen auf den Daten früherer Einstellungen basieren (siehe auch Teil „Ethik und KI“), dann sollte das Design des Selektionsverfahrens dies berücksichtigen. Wenn Neueinstellungen in der Vergangenheit typischerweise auf eine soziale Gruppierung begrenzt waren, die durch Faktoren wie Alter, ethnische Herkunft oder Bildungsgrad bestimmt wurde, dann wird das Modell diese Faktoren ohne entsprechende Überprüfungen bei neuen Kandidaten zu hoch bewerten und die Beurteilung ihrer Eignung für die neu zu besetzende Stelle beeinflussen. Der Vorteil der Verwendung von KI und Datenbanken für solche Entscheidungen ist, dass diese Fehler systematisch beseitigt werden können. Solange sich die Entwickler bewusst sind, dass solche Daten Vorurteile enthalten, die auch gemessen werden können, haben sie die Möglichkeit, diese zuverlässiger systematisch zu beseitigen, als es Diversity-Trainings je  könnten. Vorausgesetzt, die Vorurteile werden als solche auch erkannt.

Die faire, ethisch korrekte Nutzung von Daten wird Eckpfeiler einer Zukunft sein, in der intelligente Technologien, wie smarte Assistenten und Automatisierungstools für einfache Aufgaben, eine aktivere Rolle in Arbeitsbeziehungen spielen. Das wiederum wird dazu beitragen, die Entwicklung von KI zu einem anerkannten Arbeitskollegen voranzutreiben, der hilft bessere Entscheidungen zu treffen und seine menschlichen Kollegen zu den von ihnen gewünschten Ergebnissen führt.

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1. Die Psychologie der Daten(-getriebenen)
2. Menschliche Qualitäten anerkennen
3. KI und Ethik: Das menschengemachte Problem

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