{"id":59751,"date":"2024-08-30T14:44:21","date_gmt":"2024-08-30T12:44:21","guid":{"rendered":"https:\/\/es.unisg.ch\/?p=59751"},"modified":"2025-03-03T16:51:21","modified_gmt":"2025-03-03T15:51:21","slug":"leadership-im-zeitalter-der-kuenstlichen-intelligenz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/es.unisg.ch\/de\/blog\/leadership-im-zeitalter-der-kuenstlichen-intelligenz\/","title":{"rendered":"Leadership im Zeitalter der k\u00fcnstlichen Intelligenz: Trends und Implikationen"},"content":{"rendered":"\n

Digitale F\u00fchrung im Umbruch<\/strong><\/p>\n\n\n\n

In den letzten Jahren hat der Einsatz digitaler Tools f\u00fcr das das Tracking von Projektfortschritten sowie die Unterst\u00fctzung von Zusammenarbeit im Team deutlich zugenommen. Mit der Integration von KI-Technologien wird das Potenzial digitaler L\u00f6sungen in der F\u00fchrungspraxis noch deutlicher. Entsprechend w\u00e4chst die Unsicherheit unter F\u00fchrungskr\u00e4ften, ob die rasante Entwicklung von KI F\u00fchrung in Zukunft obsolet machen wird. Die zentrale Aufgabe von F\u00fchrung wird es jedoch auch in Zukunft sein, die psychologischen Grundbed\u00fcrfnisse der Mitarbeitenden – wie Autonomie, Kompetenz und Verbundenheit – zu befriedigen. (Deci & Ryan, 2000; Van den Broeck et al., 2016). K\u00f6nnen diese wirklich durch KI adressiert werden oder braucht es den \u00abHuman Touch\u00bb?<\/p>\n\n\n\n

KI als Co-Pilot: Verbesserung der F\u00fchrungsfunktionen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

KI spielt schon heute eine bedeutende, unterst\u00fctzende Rolle im Bereich der F\u00fchrung, indem sie Echtzeit-Feedback zur Leistung der Mitarbeitenden und zur Optimierung der Arbeitsabl\u00e4ufe bietet. KI-Systeme unterst\u00fctzen das Management von Teamdynamik, sie helfen dabei, Engp\u00e4sse zu identifizieren und stellen individualisiertes Feedback und Entwicklungsempfehlungen bereit. Dadurch werden sowohl die Autonomie als auch die Kompetenz der Mitarbeitenden gest\u00e4rkt, was KI zu einem wertvollen Werkzeug in F\u00fchrungsfunktionen macht (Quaquebeke & Gerpott, 2023).<\/p>\n\n\n\n

Doch trotz dieses grossen Potenzials haben viele Menschen ein ungutes Gef\u00fchl, wenn KI in wichtige F\u00fchrungsentscheidungen einbezogen wird. W\u00e4hrend 65 % der Befragten in einer k\u00fcrzlich durchgef\u00fchrten Studie glaubten, dass KI organisatorische Strategien entwickeln k\u00f6nnte, \u00e4usserten 69 % Bedenken dahingehend, dass KI-basierte Entscheidungen \u00fcber Einstellungen, Bef\u00f6rderungen oder die Aufgabenverteilung treffen k\u00f6nnte. Ebenso f\u00fchlten sich nur 45 % wohl dabei, von KI generiertes Feedback zu erhalten. 57 % bezweifelten, dass KI in der Lage sei, ihr Verhalten ebenso gut zu verstehen wie ein Mensch (Hougaard, 2024<\/a>). Forschungsergebnisse deuten jedoch darauf hin, dass KI die menschlichen F\u00e4higkeiten bei bestimmten F\u00fchrungsaufgaben bereits \u00fcbertroffen haben k\u00f6nnte. So fanden Tang et al. (2023) heraus, dass Mitarbeitende, die KI-generiertes Feedback erhielten, besser abschnitten als Mitarbeitende, die Feedback von menschlichen ManagerInnen erhielten, es sei denn, sie wussten, dass KI in den Prozess eingebunden war. Trotz vielversprechender Beweise z\u00f6gern Menschen weiterhin, die F\u00fchrung an KI-Tools zu delegieren. W\u00e4hrend algorithmische Entscheidungen \u00fcber technische Aufgaben wie Arbeitszuweisung und Zeitplanung als fair und angemessen angesehen werden, wird der KI dieses Vertrauen nicht in Bezug auf Einstellungsentscheidungen oder Leistungsbewertungen entgegengebracht (Lee et al., 2018).<\/p>\n\n\n\n

Dieses Paradoxon, das als \u201eEinsatz- vs. Offenlegungs-\u201c-Effekt bekannt ist, beschreibt den Widerspruch, dass die F\u00e4higkeit von KI, grosse Datens\u00e4tze zu analysieren, die Entscheidungsfindung verbessern kann. Zugleich untergr\u00e4bt jedoch die Offenlegung einer Beteiligung von KI an F\u00fchrungsentscheidungen das Vertrauen der Mitarbeitenden (Lee et al., 2018). Dar\u00fcber hinaus f\u00fchrt eine \u00fcberm\u00e4ssige Abh\u00e4ngigkeit von und Arbeit mit KI bei allt\u00e4glichen Aufgaben zu einem h\u00f6heren Mass an Isolation und einem geringeren Wohlbefinden (Tang et al., 2023). Die Unf\u00e4higkeit der KI, eine reelle soziale Beziehung einzugehen, stellt ihre Wahrnehmung als \u201esozialer Agent\u201c in Frage (Epley et al., 2007) und unterstreicht die Notwendigkeit f\u00fcr menschliche F\u00fchrungskr\u00e4fte, auf die emotionalen und relationalen Bed\u00fcrfnisse der Mitarbeitenden einzugehen.<\/p>\n\n\n\n

Unternehmen sind auf die KI-Transformation nicht vorbereitet<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Eine k\u00fcrzlich vom Institut f\u00fcr F\u00fchrung und Personalmanagement der HSG durchgef\u00fchrte Studie in 73 Unternehmen zeigt, dass nur 13 % der Firmen die notwendige Kultur, Kompetenz und Infrastruktur aufgebaut haben, um von der KI-Transformation zu profitieren. Weitere 40 % haben KI-bezogene Praktiken eingef\u00fchrt, tun sich aber schwer, diese in eine Leistungssteigerung zu \u00fcberzusetzen. 46 % haben die Weichen f\u00fcr die digitale Transformation noch nicht gestellt. Besonders hoch ist dadurch der Technostress bei den \u00e4lteren Generationen: 44 % der Babyboomer berichten von erheblichem Stress aufgrund neuer digitaler Anforderungen. Auch bei den j\u00fcngeren Generationen ist dieses Problem vorhanden, wenn auch weniger ausgepr\u00e4gt: 32 % der Generation X, 19 % der Generation Y und 18 % der Generation Z sind davon betroffen. Dar\u00fcber hinaus fehlt es in 86 % der Unternehmen an starken Vorbildern im Bereich der digitalen Medien, insbesondere auf der mittleren und unteren F\u00fchrungsebene. Diese F\u00fchrungsl\u00fccke spiegelt sich im Mangel an KI-Schulungsprogrammen wider \u2013 nur 21 % der Unternehmen bieten KI-Schulungen an, und nur 4 % bieten Programme im Zusammenhang mit dem Metaverse an. Um die Akzeptanz neuartiger Technologien zu f\u00f6rdern und die Mitarbeitenden in die Lage zu versetzen, diese erfolgreich in ihre Arbeitsabl\u00e4ufe zu integrieren, m\u00fcssen Unternehmen die Entwicklung technologischer als auch zwischenmenschlicher F\u00e4higkeiten zur Bew\u00e4ltigung der KI-Transformation priorisieren.<\/p>\n\n\n\n

Schlussfolgerung: Die Zukunft von F\u00fchrung und KI<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Wir k\u00f6nnen davon ausgehen, dass K\u00fcnstliche Intelligenz in Zukunft mehr datengesteuerte F\u00fchrungsaufgaben \u00fcbernehmen wird, menschliche F\u00fchrungskr\u00e4fte werden jedoch weiterhin unverzichtbar sein. Daher m\u00fcssen Unternehmen die erforderlichen Grundlagen schaffen, um die St\u00e4rken der KI zu nutzen und gleichzeitig die einzigartigen menschlichen Elemente der F\u00fchrung wieder in den Vordergrund zu r\u00fccken. Die KI-Transformation bietet eine aussergew\u00f6hnliche M\u00f6glichkeit, sich wieder auf die F\u00fchrungsaufgaben zu fokussieren, die einen reellen Mehrwert schaffen. Wir raten Unternehmen dringend, ihre Organisationskultur, ihre Personalabteilungen und ihre digitale Infrastruktur so auszurichten, dass sie auf dieser Basis die KI-Transformation erfolgreich meistern und die Arbeitswelt 5.0 aktiv gestalten k\u00f6nnen.

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Quellen:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Deci, E. L., & Ryan, R. M. (2000). The \u2018What\u2019 and \u2018Why\u2019 of Goal Pursuits: Human Needs and the Self-Determination of Behavior. Psychological Inquiry<\/em>, 11<\/em>(4), 227\u2013268.<\/p>\n\n\n\n

Epley, N., Waytz, A., & Cacioppo, J. T. (2007). On seeing human: A three-factor theory of anthropomorphism. Psychological Review<\/em>, 114<\/em>(4), 864\u2013886.<\/p>\n\n\n\n

Hougaard, R. (2024, May 8). To AI Or Not To AI: The Question Is When, Not If. Forbes<\/em>. https:\/\/www.forbes.com\/sites\/rasmushougaard\/2024\/01\/25\/to-ai-or-not-to-ai-the-question-is-when-not-if\/?sh=3392cfac346c<\/a><\/p>\n\n\n\n

Lee, M. K. (2018). Understanding perception of algorithmic decisions: Fairness, trust, and emotion in response to algorithmic management. Big Data & Society<\/em>, 5<\/em>(1), 205395171875668.<\/p>\n\n\n\n

Quaquebeke, N. V., & Gerpott, F. H. (2023). The Now, New, and Next of Digital Leadership: How Artificial Intelligence (AI) Will Take Over and Change Leadership as We Know It. Journal of Leadership & Organizational Studies<\/em>, 30<\/em>(3), 265\u2013275.<\/p>\n\n\n\n

Tang, P. M., Koopman, J., Mai, K. M., De Cremer, D., Zhang, J. H., Reynders, P., Ng, C. T. S., & Chen, I.-H. (2023). No person is an island: Unpacking the work and after-work consequences of interacting with artificial intelligence. Journal of Applied Psychology<\/em>, 108<\/em>(11), 1766\u20131789.<\/p>\n\n\n\n

Van Den Broeck, A., Ferris, D. L., Chang, C.-H., & Rosen, C. C. (2016). A Review of Self-Determination Theory\u2019s Basic Psychological Needs at Work. Journal of Management<\/em>, 42<\/em>(5), 1195\u20131229.<\/p>\n\n\n\n

Yin, Y., Jia, N., & Wakslak, C. J. (2024). AI can help people feel heard, but an AI label diminishes this impact. Proceedings of the National Academy of Sciences<\/em>, 121<\/em>(14), e2319112121.

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