Mit KI menschliche Kompetenzen weiterentwickeln

Die Fachkompetenz der Mitarbeitenden ist eine entscheidende Ressource jedes Unternehmens. Sie bestimmt, ob Situationen angemessen eingeschätzt und die richtigen Entscheidungen getroffen werden. Fachkompetenz findet man in allen Funktionen: bei Polymechanikern, die komplexe Anlagen fahren, bei IT-Supportern, die anspruchsvolle Probleme beheben, oder bei Einkäuferinnen, die ihren Markt kennen. Solche Kompetenzen beruhen auf Erfahrung. Sie werden über Jahre durch "Learning by ­Doing" aufgebaut. Ähnlich wie beim Autofahren. Dieses kann man nicht aus Büchern oder Workshops lernen. Man muss es üben. 

Kommt bei der Arbeit KI zum Einsatz, so verändern sich Arbeitsinhalte und damit auch, was die Mitarbeitenden lernen oder nicht lernen. Auch hier verhält es sich wie beim Autofahren: Fahren Autos autonom, so üben die Menschen ihre Fahrkompetenz nicht mehr. Diese benötigen sie jedoch, um selbstfahrende Autos zu überwachen und falls nötig einzugreifen. Ohne regelmässiges Üben werden sie diese Fähigkeit jedoch allmählich verlieren. Die nächste Generation von Autofahrerinnen und Autofahrern werden sie gar nie aufbauen. Automatisierung kann also zu "De-Skilling" führen, das heisst zu einem Verlust von Fähigkeiten. Daher sind die Gestaltung einer machbaren Aufgabe für den Menschen sowie die Sicherung der benötigten Fachkompetenzen Voraussetzungen für eine gelingende Zusammenarbeit von Mensch und KI. 

Machbare Aufgabe für Menschen

Die Arbeitspsychologie kennt Kriterien für eine gute Gestaltung von Arbeitsaufgaben. Diese sind Voraussetzung dafür, dass Menschen ihre Stärken motiviert einbringen. Entsprechende Kriterien werden bei Automatisierungsvorhaben oft nicht berücksichtigt. Beim Einsatz von KI etwa besteht oft die Erwartung, dass Menschen als "Human Firewall" agieren, dass sie also Fehler der KI entdecken und korrigierend eingreifen. Für solche Überwachungstätigkeiten sind wir ungeeignet. Und zwar, weil es uns nicht gelingt, über längere Zeiträume mitzudenken, ohne aktiv involviert zu sein. In solchen Situationen  wenden sich Menschen ihren anderen Aufgaben zu. Wie die Forschung zeigt, akzeptieren Menschen daher suboptimale Vorschläge der KI, auch wenn sie selbst ohne KI-Unterstützung fähig sind, bessere Lösungen zu erarbeiten. Die Gestaltung machbarer Aufgaben für Menschen setzt eine detaillierte Aufgabenanalyse voraus, auf deren Grundlage die Aufgabe so auf Mensch und KI verteilt wird, dass Kriterien der Arbeitsgestaltung eingehalten werden. Dabei muss der Mensch eine aktive Rolle bekommen, die als sinnhaft erlebt wird. 

Nachhaltige Sicherung der Fachkompetenzen

Aufgrund des De-Skilling-Effekts ist auch eine detaillierte Analyse des Erfahrungswissens notwendig, die für die Aufgabenausführung benötigt wird. Nutzt man beispielsweise KI für die Übersetzung deutscher Texte ins Englische, dann trainiert man seine eigenen Sprachkompetenzen nicht mehr. Auch wenn die Texte dadurch an Qualität gewinnen, fehlen in der Folge die Kompetenzen, um erfolgreich englischsprachige Verhandlungen zu führen. Die Analyse muss aufzeigen, ob solche Kompetenzen kritisch sind. Im Anschluss muss durch eine geeignete Prozessgestaltung sichergestellt werden, dass relevante Fähigkeiten weiterhin geübt und kontinuierlich weiterentwickelt werden können.