PUB - Publikationen an der Universität Bielefeld

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie mit enormem Potenzial, allerdings dokumentiert bisherige Forschung negative Reaktionen auf KI im Arbeitskontext, besonders bei Personalauswahlverfahren. Reaktionen auf KI scheinen aber vom Einsatzzweck abzuhängen. In einer früheren Studie wurde der Einsatz von KI als Beurteilungsinstanz für Trainingszwecke als ebenso fair und attraktiv empfunden wie der Einsatz von menschlichen Beurteilenden. KI als Beurteilungsinstanz für Personalauswahlzwecke wurde dagegen als besonders unfair empfunden. Aufgrund der gemischten Befundlage untersucht die vorliegende Studie den Einsatz von KI/eines menschlichen Beurteilenden in zwei Szenarien mit einer Online-Vignettenstudie (*N* = 200, 2x2-Design). In der Studie stellten sich die Teilnehmer*innen vor, dass sie an einem internen Potenzialbeurteilungsverfahren zur Ermittlung nächster Entwicklung- und Karriereschritte oder einem internen Personalauswahlverfahren für eine Stelle teilnehmen, welches durch eine KI/einen Menschen ausgewertet wird. Als abhängige Variablen wurden die wahrgenommene Fairness des Verfahrens und die Attraktivität der Organisation erhoben. Berechnete ANOVAs dokumentieren jeweils einen positiven Haupteffekt des menschlichen Beurteilenden und des Personalauswahlverfahrens auf Fairness des Verfahrens und Attraktivität der Organisation. Die Interaktion war nicht signifikant. Die Studie dokumentiert negative Reaktionen auf KI als Beurteilungsinstanz für interne Personalauswahl- und Potenzialbeurteilungsverfahren. In beiden Kontexten wird Praktiker*innen der Einsatz von KI als Beurteilungsinstanz daher nicht empfohlen. Anders als erwartet, wurde das interne Potenzialbeurteilungsverfahren negativer beurteilt. Dies widerspricht unserer Annahme, dass schon die Möglichkeit an einem Potenzialbeurteilungsverfahren teilnehmen zu können zu positiven Reaktionen auf das Verfahren und die Organisation führt. Die theoretischen Beiträge der Studie sind, dass sie Potenzialbeurteilung als nicht empfehlenswertes Einsatzfeld für KI aufdeckt und erstmals Reaktionen auf interne Verfahren untersucht.