Künstliche Intelligenz (KI) hält Einzug in Unternehmen. So arbeiten immer mehr Mitarbeiter:innen zusammen mit KI, um Probleme zu lösen und Innovationen voranzutreiben. Doch wie verändert die Interaktion mit KI-Tools wie ChatGPT, you.com oder Midjourney unser Denken und damit unsere Problemlösungsfähigkeit?

In der Interaktion mit prädiktiven und generativen KI-Technologien können Nutzer von neuen Denkanstößen zur Lösung von Problemen profitieren. Anders als in der bisherigen Forschung angenommen akzeptieren Menschen diese Denkanstöße jedoch nicht einfach, sondern hinterfragen sie. So fordern Nutzer mittels Prompts von den KI-Tools weitergehende Informationen zu den vorgeschlagenen Aspekten. Diese Interaktion führt dazu, dass Menschen nicht nur der Sichtweise der KI-Tools ausgesetzt sind, sondern deren Sichtweise dynamisch beeinflussen. „Einfach gesagt drehen wir Nutzer mit jedem Prompt am Wahrscheinlichkeitsregler der KI. So können wir uns zu bestimmten Ideen mehr Details ausgeben lassen oder das Tool in eine andere Denkrichtung lenken. Der Output der KI-Tools verändert dann wiederum unseren Blick auf das Problem und somit letztlich unser Problemlösungsverhalten“, erläutert Dr. Ann-Katrin Eicke. Diese iterative Interaktion führt dazu, dass bei der Lösung von Problemen in unterschiedlichem Maße bestehendes Wissen vertieft und neue Lösungswege entdeckt werden.

Basierend auf dem aktuellen Forschungsstand unterscheiden die Autor:innen einer kürzlich veröffentlichten Studie zwischen verschiedenen Typen von Mensch-KI-Interaktion, je nachdem, für welche Zwecke KI-Tools eingesetzt werden. Werten Unternehmen beispielsweise mittels KI-Tools digitale Kundenrezensionen aus und identifizieren Handlungsfelder, können Mitarbeiter zielführender nach Lösungen suchen. Nutzen Mitarbeiter:innen KI-Tools hingegen als Sparringspartner bei der Lösungsfindung, entwickeln sie häufig gemeinsam innovative Ideen, wie etwa bei der Entwicklung neuartiger Medikamente. Dieser jeweilige Grad an Wissensvertiefung und Innovativität variiert im Verlauf der Mensch-KI-Interaktion. Daher ist die Veränderung im menschlichen Problemlösungsverhalten schließlich davon abhängig, zu welchem Zeitpunkt der Interaktion mit KI-Tools Nutzer eine Lösung auswählen.

Mit diesen Erkenntnissen erweitert das Autorenteam die aktuelle Forschung rund um den Einfluss von Künstlicher Intelligenz im Innovationskontext. Insbesondere die Einführung der dynamischen Interaktion zwischen Menschen und KI-Tools und die Ausarbeitung der zugrundeliegenden kognitiven Mechanismen tragen zu einem besseren Verständnis der Auswirkungen von KI in der Arbeitswelt bei.

Die Forschungserkenntnisse wurden kürzlich als Kommentar in der international renommierten Fachzeitschrift Academy of Management Review (VHB Jourqual 3: A+) veröffentlicht. Die Studie “Iterative Alternative Evaluation within Human–Artificial Intelligence Problem-Solving: An Extension to Raisch and Fomina’s “Combining Human and Artificial Intelligence” ist hier einsehbar.