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https://hdl.handle.net/10419/316775
Titel:
Autor:innen:
Erscheinungsjahr:
2024
Quellenangabe:
[Journal:] Zeitschrift für Arbeitswissenschaft [ISSN:] 2366-4681 [Volume:] 78 [Issue:] 3 [Publisher:] Springer Berlin Heidelberg [Place:] Berlin/Heidelberg [Year:] 2024 [Pages:] 377-386
Verlag:
Springer Berlin Heidelberg, Berlin/Heidelberg
Zusammenfassung:
Abstract The use of artificial intelligence (AI) in work processes requires the anticipatory change of work roles because areas of activity are shifting within job profiles, resulting in new interaction patterns between humans and AI and between employees. In order to avoid role conflicts, rejection of the AI system and other undesirable side effects of AI integration, organizations must support human-AI role development with suitable measures. This article presents a methodologically sound approach to role development (clarifying AI Augmented individual roles—clAIr) using the example of service technicians in a mechanical engineering company before and during the introduction of AI-based services. It illustrates how role clarity can be achieved in the interaction with AI when job profiles shift and how role development also includes collaboration with other departments and goal-oriented external communication with customers. The method results in six basic roles that are rooted in role theory in terms of role identity, role innovation, and role clarity. clAIr allows the anticipatory examination of human-AI work roles as a process-based approach. Practical Relevance : Due to the rapidly advancing development of AI in work processes, there is a need in organizations for scientifically validated findings and examples of good practice for successful work with AI. A socio-technical approach with a focus on the changes in role identities of professionals is promising, as the anticipated development of tasks and professions resulting from AI use can only be countered with a comprehensive approach. Previous work refers to human-centered job designs but neglects the preceding process of role identification as a key challenge of implementation. This process support is made possible by the clAIr method for determining roles for working with AI. Its use requires an understanding of role theory and expertise in organizational development. @Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Arbeitsprozessen erfordert die antizipative Veränderung von Arbeitsrollen, weil sich innerhalb der Berufsbilder Tätigkeitsbereiche verschieben, in deren Folge sich neue Interaktionsmuster zwischen Mensch und KI und zwischen Beschäftigten ergeben. Um Rollenkonflikte, Ablehnung der KI und weitere unerwünschte Nebenwirkungen der KI-Integration zu vermeiden, müssen Organisationen die Mensch-KI-Rollenentwicklung durch geeignete Maßnahmen unterstützen. Dieser Beitrag zeigt eine methodisch fundierte Herangehensweise zur Rollenentwicklung (clarifying AI augmented individual roles – clAIr) auf, die am Beispiel von Servicetechnikern in einem Maschinenbauunternehmen vor und während der Einführung KI-basierter Dienstleistungen entwickelt und erprobt wurde. Es wird veranschaulicht wie Rollenklarheit in der Interaktion mit KI bei neuen Aufgabenzuschnitten erzielt werden kann und wie die Rollenentwicklung auch die Kollaboration nach innen mit anderen Abteilungen und die zielorientierte Kommunikation nach außen im Kundenumfeld einschließt. Aus der Methode resultieren sechs Basisrollen, die auf Erkenntnissen der Rollentheorie fußen und neben der Rollenklarheit auch die Rollenidentität und Rolleninnovation einschließen. clAIr erlaubt die antizipative prozessuale Auseinandersetzung mit Mensch-KI-Arbeitsrollen. Praktische Relevanz : KI-Applikationen betreffen immer mehr Arbeitsprozesse. Es bedarf wissenschaftlich gesicherter Erkenntnisse und Beispiele guter Praxis für ihre gelingende Integration in den Arbeitsprozess. Eine auf die Veränderungen von Arbeitsrollen gerichtete sozio-technische Systembetrachtung ist dabei vielversprechend, da sie die durch KI-Einsatz bedingte Veränderung von Tätigkeiten und Berufen in einen umfassenden, auch die Identität der Arbeitskraft berücksichtigenden Ansatz überführt. Bisherige Arbeitsbewertungsansätze konzentrieren sich auf die Charakteristika von Job-Designs, können aber den vorauslaufenden Prozess der Rollenfindung als wesentliche Stellgröße der Implementierung nicht abbilden. Diese Prozessunterstützung wird durch die Methode clAIr zur Bestimmung von Rollen für die Arbeit mit KI ermöglicht. Ihre Nutzung erfordert ein rollentheoretisches Verständnis und Expertise in der Organisationsentwicklung.
Schlagwörter:
Role development
Artificial intelligence
Socio-technical systems design
Case study
Rollenentwicklung
Künstliche Intelligenz
Soziotechnische Systemgestaltung
Fallstudie
Artificial intelligence
Socio-technical systems design
Case study
Rollenentwicklung
Künstliche Intelligenz
Soziotechnische Systemgestaltung
Fallstudie
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Article
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