Pech gehabt, Management-Leute, die KI kommt für Ihre Jobs

Pech gehabt, Management-Leute, die KI kommt für Ihre Jobs

Zeitstempel: 5. April 2024, 2:29 Uhr
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Fast die Hälfte der US-amerikanischen Büroangestellten äußerte in einer Februar-Umfrage des Investmentbanking-Unternehmens Jefferies Bedenken, dass KI ihnen den Job wegnehmen könnte.

Bankers beiseite, Manager möchten vielleicht Sorgen, Zu.

Forscher an der ESMT Berlin argumentieren, dass KI bei der Verwaltung von Forschungsprojekten helfen kann und es ihnen ermöglicht, in größerem Umfang und effizienter zu arbeiten als die Verwaltung durch Menschen.

Maximilian Koehler, Doktorand an der ESMT, und Henry Sauermann, Professor für Strategie an der ESMT, plädieren in einem Artikel mit dem Titel „Algorithmisches Management in der wissenschaftlichen Forschung“ für Software-as-a-Supervisor.

Der Artikel erscheint in der Fachzeitschrift Forschungspolitik (Band 53, Heft 4, Mai 2024), ist aber auch erhältlich über SSRN ohne die Paywall.

KI-basierte Tools können laut den Autoren die menschliche Arbeit verbessern, indem sie die Durchsicht wissenschaftlicher Literatur beschleunigen, Forschungsfragen identifizieren, bei der Datenverarbeitung helfen und innovative Arzneimittelverbindungen vorhersagen. Aber diese können Experten nicht ersetzen, zumindest noch nicht.

„Trotz dieser Fortschritte in den Fähigkeiten der KI als ‚Arbeiter‘ werden Humanwissenschaftler jedoch in absehbarer Zukunft wichtig bleiben und der Umfang und die Komplexität von Forschungsprojekten werden weiter zunehmen“, heißt es in ihrem Papier. „Daher ergänzen wir den Fokus auf KI als Arbeitskraft, um KI als ‚Manager‘ von Menschen zu untersuchen, die Forschungsaufgaben ausführen.“

Die Autoren nennen eine wachsende Zahl von Anwendungsfällen, in denen algorithmisches Management das Potenzial hat, die Produktivität zu verbessern.

„Die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz haben einen Punkt erreicht, an dem KI nun den Umfang und die Effizienz der wissenschaftlichen Forschung durch die Verwaltung komplexer Großprojekte erheblich verbessern kann“, sagte Koehler eine Aussage.

Um die Machbarkeit des algorithmischen Managements zu bewerten, untersuchten die Autoren rund 200 Forschungsprojekte, um herauszufinden, wie sie mit fünf Managementherausforderungen umgingen – Aufgabenteilung und Aufgabenzuweisung, Leitung, Koordination, Motivation und unterstützendes Lernen.

Nach verschiedenen Interviews und Anfragen identifizierten sie 16 Projekte und zwei Plattformen, die in gewissem Maße auf automatisiertes Management setzten.

Diese umfassen: Aurorasaurus, Crea.visions, eBird, EteRNA und Galaxy Zoo, Unter anderem.

Im Galaxy Zoo beispielsweise, einem Crowdsourcing-Projekt zur Galaxienklassifizierung, soll die KI das Engagement der Teilnehmer verbessern, ähnlich wie die Gamification-Systeme, mit denen Uber-Fahrer und andere Gig-Mitarbeiter am Arbeitsplatz gehalten werden.

„KI sagt die Wahrscheinlichkeit des Rückzugs der Teilnehmer voraus und stellt Interventionen (z. B. Nachrichten) bereit, um die Motivation der Benutzer zu steigern“, erklärt das Papier. „Die KI gleicht den Kompromiss zwischen zu früh gesendeten Nachrichten (die den Arbeitsablauf unterbrechen und ein noch nicht akutes Problem beheben) und zu spät gesendeten Nachrichten aus.“

Dieses Stück algorithmisches Management führte zwar nicht dazu, dass Benutzer mehr Zeit mit Galaxy Zoo verbrachten, „erhöhte jedoch die Klassifizierungsgeschwindigkeit, ohne die Datenqualität zu beeinträchtigen.“

Basierend auf einem Vergleich mit Projekten, die nicht auf Management-KI basieren, behaupten die Autoren, dass diejenigen, die Mecha-Management verwenden, tendenziell größer sind und aufgrund der Vorteile einer gemeinsamen Technologieinfrastruktur tendenziell mit Plattformen verbunden sind. Dies habe Auswirkungen auf die Dominanz der Plattformen und darauf, wie große Forschungsorganisationen wie Universitäten mit Forschungsfinanzierung und IT-Infrastruktur umgehen sollten.

Die Forscher sagen, dass weitere Untersuchungen zu den Auswirkungen des algorithmischen Managements durchgeführt werden müssen, und weisen darauf hin, dass sich wissenschaftliche Arbeit von Gig-Arbeit und Büroarbeit unterscheidet, wo bereits Studien zu den Auswirkungen algorithmischer Interventionen durchgeführt wurden.

„Einerseits ist Autonomie traditionell ein Kernmerkmal der Wissenschaft und ein Aspekt, den Forscher sehr schätzen“, sagen die Autoren. „Andererseits kann das algorithmische Management die Autonomie verringern, wenn die KI die Forscher individuell und kontinuierlich überwacht.“

Die Experten sagen, dass solche Systeme ethische und rechtliche Fragen zur Ausbeutung von Motivationsmechanismen und zur Kontrolle der Arbeitnehmer über Daten über ihre Fähigkeiten, Motivation und Leistung aufwerfen – z. B. was wäre, wenn Organisationen Arbeitnehmerkennzahlendaten aus KI-Managementsystemen teilen würden und dies zukünftige Einstellungsentscheidungen beeinflussen würde sagten Arbeiter.

Doch selbst wenn der KI ein gewisses Maß an Ermessensspielraum bei der Leitung von Wissenschaftlern eingeräumt wird, bedeutet dies nicht das Ende von Drei-Martini-Mittagessen, Spesenabrechnungsgolf, überhöhten Verträgen, Eigengeschäften und der Erteilung willkürlicher Mandate an Untergebene.

„Wenn KI einige der eher algorithmischen und alltäglichen Managementfunktionen übernehmen kann, könnten menschliche Führungskräfte ihre Aufmerksamkeit auf strategischere und soziale Aufgaben wie die Identifizierung hochwertiger Forschungsziele, die Beschaffung von Finanzmitteln oder den Aufbau einer effektiven Organisationskultur richten“, sagte er Sauermann.

Oder auch Abbau organisatorisch Unternehmenskultur durch Entlassungen. ®

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