Umfrage zeigt Rückgang von KI-Täuschungen, aber das Selbstvertrauen steigt
Bei einer kürzlich stattgefundenen SAP-Konferenz in Madrid bat Dan Adika, Mitbegründer und Geschäftsführer der Digital-Adoption-Plattform WalkMe, die Teilnehmenden, die Hand zu heben, wenn sie Künstliche Intelligenz auf sinnvolle Weise einsetzen. Nur zwei Führungskräfte reagierten, weit weniger als die 8% erwarteten, die er von einer Gartner-Umfrage angenommen hatte.
Adikas Anekdote bildet den Rahmen für die Ergebnisse der dritten jährlichen AI at Work Pulse Survey von WalkMe, durchgeführt von Propeller Insights unter 2,037 erwerbstätigen Erwachsenen in den Vereinigten Staaten. Die Studie berichtet, dass der Anteil der Beschäftigten, die zugeben, in einem Meeting so zu tun, als verstehen sie KI, von 45.2% im Jahr 2025 auf 28.3% im Jahr 2026 gesunken ist. Ebenso sank der Prozentsatz derer, die behaupten, KI-generierte Ergebnisse als ihre eigenen ausgegeben zu haben, von 48.7% auf 32.5%.
Why confidence may be misplaced
Trotz des Rückgangs der selbst gemeldeten Täuschungen geben 90% der Befragten an, sich im Umgang mit KI sicher zu fühlen, während nur 24.6% glauben, dass KI beim ersten Versuch funktioniert. Die Hälfte der Befragten gibt an, mehr Zeit damit zu verbringen, KI zu überreden, eine Aufgabe zu erledigen, als sie manuell erledigt zu haben.
"Workers are not becoming more deceptive; they are becoming more comfortable," the survey states.
Adika argumentiert, dass dieses Komfortgefühl mathematisch nicht zu rechtfertigen sei, wenn man es mit den Gewinn- und Verlustrechnungen von Unternehmen vergleicht. Er schätzt, dass ein Unternehmen mit 50,000 Mitarbeitenden etwa 200,000 Stunden pro Monat einsparen sollte, wenn KI ihre Versprechen hält, doch die erwarteten Multi-Million-Dollar-Einsparungen sind bislang nicht eingetreten.
Er weist zudem auf einen doppelten Standard hin: Unternehmen erwarten von KI nahezu perfekte Ergebnisse, während sie eine höhere Fehlerrate bei Menschen tolerieren. Diese Diskrepanz schürt Widerstand gegen KI-gesteuerte Entscheidungen.
Impact on hierarchy and job security
Mehr als die Hälfte der Mitarbeitenden meint, dass die Führungskräfte die KI-Strategien, die sie öffentlich vertreten, nicht vollständig verstehen. KJ Kusch, WalkMe's global field chief technology officer, bemerkt, dass jeder, vom Neueinsteiger bis zum Top-Manager, KI in Echtzeit lernt.
Adika warnt, dass das aktuelle Modell, ein "company brain", eine gemeinsame Gedächtnisschicht, die KI wie einen gut geschulten Mitarbeitenden handeln lässt, Arbeitsplätze gefährden könnte. Er erklärt, dass ein Manager, der früher ein Team von zehn Personen benötigte, nach dem Training einer KI mit dem kollektiven Wissen dieses Teams nur noch mit drei Personen arbeiten könnte, wodurch die übrigen Mitarbeitenden Gefahr laufen, überflüssig zu werden.
Generational differences and the road ahead
Die Umfrage hebt eine deutliche Generationskluft hervor. Gen Z-Arbeitnehmer sind am selbstsichersten, mit 94.1% die angeben, sich im Umgang mit KI wohlzufühlen, aber sie sind auch am ehesten dazu geneigt, ihre Fähigkeiten übertrieben darzustellen, 45% gaben zu, dies getan zu haben, verglichen mit 13% der Baby-Boomer. Zudem sagten 31% der Gen Z-Befragten, ihr Über-Selbstvertrauen habe zu einem echten Problem am Arbeitsplatz geführt, gegenüber 7% der älteren Mitarbeitenden.
Auf die Frage nach der Zukunft liefert Adika keine große Vision. Er schlägt vor, dass ohne einen bedeutenden Durchbruch Verbesserungen nur schrittweise erfolgen werden und die Belegschaft weiterhin "muddle through" wird.
What next for AI in the workplace?
Adika ist der Ansicht, dass mehr Schulungen allein die Vertrauenslücke nicht schließen werden, da über-selbstbewusste Mitarbeitende kaum Kurse belegen, von denen sie glauben, sie bereits zu beherrschen. Stattdessen fordert er ein KI-Onboarding, das dem menschlichen Onboarding entspricht, ein längerer, aufmerksamerer Prozess.
WalkMe-Befragte gaben an, dass eine bessere Integration von KI in bestehende Anwendungen (33.7%) und integrierte Hilfestellungen (30.2%) hilfreicher wären als eigenständige Schulungen.
In der Zwischenzeit müssen Unternehmen die Lücke zwischen wahrgenommener KI-Kompetenz und tatsächlichen Geschäftsergebnissen überbrücken und die ethischen Implikationen bedenken, wenn das Fachwissen von Mitarbeitenden in ersetzbare Algorithmen umgewandelt wird.