Studie zeigt: Juniors sind nicht per se gute KI-Lehrer für Senior-Mitarbeiter
Kurz & Knapp
- Eine Interviewstudie von Harvard, MIT und anderen mit BCG zeigt, dass jüngere Fachkräfte oft ungeeignete Methoden zur Risikominderung bei generativer KI vorschlagen, obwohl sie die Technologie laut anderen Studien häufiger nutzen als ältere.
- Die befragten Nachwuchsberater konzentrierten sich eher auf Verhaltensänderungen bei Nutzern und Management als auf systemische Lösungen und Tools.
- Unternehmen sollten nicht darauf vertrauen, dass jüngere Mitarbeiter besser mit generativer KI umgehen können, sondern alle Altersgruppen gezielt auf die spezifischen Risiken und Anforderungen vorbereiten, so die Autoren der Studie.
Demografische Studien zeigen zwar, dass junge Menschen generative KI häufiger und intensiver nutzen als ältere. Das macht die Jüngeren aber nicht zu guten Lehrern für die Älteren, wie eine neue Studie zeigt.
Eine aktuelle Studie der Harvard Business School, der MIT Sloan School of Management und anderer renommierter Institutionen stellt die Annahme infrage, dass jüngere Fachkräfte ältere Kollegen effektiv in der Nutzung generativer KI (GenAI) schulen können.
Die Studie, die in Zusammenarbeit mit der Boston Consulting Group durchgeführt wurde, zeigt, dass Junior Professionals aufgrund mangelnder technischer Expertise und Erfahrung häufig ungeeignete Methoden zur Risikominderung vorschlagen. Die Studie baut auf einer früheren Studie auf, die gezeigt hat, dass GPT-4 manche Berater bei BCG produktiver machen kann.
Nicht weit genug gedacht
Im Juli und August 2023 befragten die Forscher 78 Junior-Berater von Boston Consulting, die im Rahmen des Feldexperiments Zugang zu GPT-4 hatten, zum Thema Risikominderung durch generative KI. Die Juniors schlugen Risikominderungsstrategien vor, die nach Ansicht der Forscher oft im Widerspruch zu Empfehlungen von GenAI-Experten standen.
Die Probleme waren 1) ein Mangel an tiefem Verständnis der Technologie, 2) der Fokus auf Veränderungen menschlicher Routinen anstatt auf Systemdesign und 3) die Konzentration auf projektspezifische Interventionen anstatt auf systemweite oder ökologische Ebenen.
Das bedeutet natürlich nicht, dass die Empfehlungen der Junioren per se falsch sind. Aber aus Sicht der Forscher sind sie nicht weit genug gedacht.
Ein grundsätzliches Verständnis für mögliche Fallstricke der generativen KI scheint jedoch vorhanden zu sein, wenn man die Antworten der Junioren im Anhang der Studie liest. Die Empfehlungen zur Risikovermeidung Vermeidung sind jedoch nicht grundlegend oder zu sehr von subjektiven menschlichen Urteilen abhängig.
Die Forscherinnen und Forscher empfehlen den Entscheidungsträgern in Unternehmen daher, nicht blind darauf zu vertrauen, dass junge Menschen besser mit generativer KI umgehen können. Vielmehr sollten Unternehmen Junior- und Senior-Mitarbeitende auf die spezifischen Risiken und Anforderungen dieser Technologien vorbereiten.
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