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2024 | Buch

Wie künstliche Intelligenz Entscheidungen prägt

Eine Multiple-Case-Study über Entscheidungen künstlicher Intelligenz im Kontext von Unternehmen

Enthalten in: Springer Professional "Wirtschaft+Technik" , Springer Professional "Technik" , Springer Professional "Wirtschaft"

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Über dieses Buch

Viele Organisationstheorien schließen Technik aus der sozialen Welt aus. Dies wird durch lernfähige Algorithmen infrage gestellt, deren Output sich nicht vollständig auf Menschen zurückrechnen lässt. Es ist deshalb notwendig, die Beziehung von Organisation und künstlicher Intelligenz ergebnisoffen zu untersuchen und zu erklären. Das vorliegende Buch analysiert zu diesem Zweck auf Grundlage einer Multiple-Case-Study, auf welche Weise, aus welchen Gründen und mit welchen Folgen künstliche Intelligenz an den Entscheidungen von Unternehmen beteiligt ist. Es stellt sich heraus, dass die Technik als Entscheidungsträger aktiv an Organisationen teilnehmen und deren strukturelles Fundament prägen kann. Dabei handelt es sich jedoch nur um eine von drei Erscheinungsformen künstlicher Intelligenz. Inwieweit KI-Anwendungen tatsächlich Gelegenheit erhalten, Entscheidungen zu treffen, bestimmen Organisationen nach eigenen Maßgaben.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

Kapitel 1. Einleitung

Zusammenfassung

Es gibt zahlreiche Aufrufe, künstliche Intelligenz organisationswissenschaftlich zu untersuchen und einzuordnen. Einige davon wählen dramatische Worte: Phan, Wright und Lee (2017: 253) sprechen von einer „Neuordnung der Wertschöpfung“. Faraj, Pachidi und Sayegh (2018: 68) antizipieren, dass künstliche Intelligenz „unser Verständnis von Organisationen grundlegend verändert“. Auch Krogh (2018) hält es für möglich, dass sich Unternehmen „auf nie dagewesene Art und Weise“ wandeln. Flyverbom, Huysman und Matten (2016) sowie Kette und Tacke (2020) sind im Ausdruck zurückhaltender, weisen der Technik aber ebenfalls große Bedeutung für die Organisationsforschung zu.

Christian Scharff

Kapitel 2. Forschungsstand

Zusammenfassung

Die organisationswissenschaftlichen Beiträge zum Thema „künstliche Intelligenz“ lassen sich allesamt drei Technikbildern zuordnen, die jahrzehntelange Traditionen haben. Das vorliegende Kapitel ist deshalb entlang dieser Denkansätze gegliedert. Jedes Unterkapitel beginnt mit einem Rückblick auf Grundlage von Orlikowski und Scott (2008).

Christian Scharff

Kapitel 3. Der systemtheoretische Entscheidungsbegriff als Alternative

Zusammenfassung

Aus den im vorausgehenden Kapitel beschriebenen Schwierigkeiten organisationswissenschaftlicher Technikbilder wurden im Verlauf der Forschung zwei Konsequenzen gezogen. Die erste bestand darin, die Wahl einer Theorie zu vertagen. Erst nach Abschluss der Datenerhebung und -auswertung wurde nach einem geeigneten Ansatz gesucht (siehe Abschnitt 4.4.2).

Christian Scharff

Kapitel 4. Methodischer Ansatz

Zusammenfassung

Bevor wir auf Grundlage des systemtheoretischen Entscheidungsbegriffs in die Analyse des Datenmaterials einsteigen, werden in diesem Kapitel die wesentlichen methodischen Entscheidungen der vorliegenden Arbeit beleuchtet. Dazu gehören die Entscheidung für qualitative Fallstudien, die Fallauswahl, die Methoden der Datenerhebung und -auswertung sowie die Mittel, mit Hilfe derer von Einzelfällen abstrahiert wurde. Die Limitationen der Studie werden in Abschnitt 9.3 behandelt.

Christian Scharff

Kapitel 5. Welche Rolle(n) künstliche Intelligenz spielt

Zusammenfassung

In diesem Kapitel legen wir den Grundstein, die Beziehung künstlicher Intelligenz zu Organisationen zu charakterisieren, indem wir die erste Forschungsfrage beantworten. Wir diskutieren, auf welche Art und Weise künstliche Intelligenz an den Entscheidungen von Unternehmen beteiligt ist. Dabei lassen sich drei verschiedene Rollenverteilungen herausarbeiten. Die untersuchten Organisationen behandeln unterschiedliche Instanzen als Entscheidungsträger und gestehen dem Output künstlicher Intelligenz mal mehr, mal weniger Bindungswirkung zu.

Christian Scharff

Kapitel 6. Warum künstliche Intelligenz (nicht überall) Entscheidungsträger wird

Zusammenfassung

Wir haben in den vorausgehenden Kapiteln unterschiedliche Rollen künstlicher Intelligenz betrachtet. Die untersuchten Organisationen betrachten diese Umgangsformen als selbstverständlich. Aus einer organisationswissenschaftlichen Perspektive sind sie jedoch erklärungsbedürftig. Insbesondere hat Technik bislang kaum Anerkennung als Entscheidungsträger gefunden. Zudem stellt sich die Frage, was die Unterschiede zwischen den untersuchten Fällen erklärt. Das führt uns zur zweiten Forschungsfrage. Wir müssen nachvollziehen, wie es dazu kommt, dass künstliche Intelligenz bestimmte Rollen einnimmt.

Christian Scharff

Kapitel 7. Wie Unternehmen mit Unsicherheit umgehen

Zusammenfassung

Wir haben im letzten Kapitel herausgearbeitet, dass künstliche Intelligenz Unsicherheit im Sinne eines Nicht-Wissens über die Zukunft verursacht, das die Übertragung von Entscheidungsgewalt erschwert. Im Folgenden stellen wir fest, dass Organisationen unterschiedlich mit der Unsicherheit umgehen. Wir besprechen zunächst, dass sie sich hinsichtlich ihrer Unsicherheitstoleranz unterscheiden.

Christian Scharff

Kapitel 8. Folgen der Übertragung von Entscheidungsgewalt

Zusammenfassung

Nachdem wir erklärt haben, unter welchen Bedingungen künstlicher Intelligenz Entscheidungsgewalt zugestanden (bzw. verwehrt) wird, bleibt nur noch eine Forschungsfrage übrig: Welche Folgen hat die Beteiligung künstlicher Intelligenz an Entscheidungen? Teilantworten auf diese Frage haben wir bereits gefunden. Insbesondere haben wir festgestellt, dass die Berechenbarkeit von Entscheidungen leidet; dass die Technik keine Rechenschaftspflicht übernimmt und dass sie ihren Output nicht begründet. Alle drei Umstände beeinflussen Organisationen maßgeblich.

Christian Scharff

Kapitel 9. Diskussion

Zusammenfassung

Wir fassen im Folgenden zunächst die Argumentation der empirischen Studie zusammen. Anschließend verorten wir die Forschungsergebnisse vor dem Hintergrund des Forschungsstands. Darüber hinaus werden die Limitationen der empirischen Studie erläutert und die Bedeutung der Forschungsergebnisse für die Unternehmenspraxis beschrieben.

Christian Scharff

Backmatter

Titel: Wie künstliche Intelligenz Entscheidungen prägt
Electronic ISBN: 978-3-658-44262-0
Print ISBN: 978-3-658-44261-3
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-44262-0

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Über dieses Buch

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

Kapitel 1. Einleitung

Kapitel 2. Forschungsstand

Kapitel 3. Der systemtheoretische Entscheidungsbegriff als Alternative

Kapitel 4. Methodischer Ansatz

Kapitel 5. Welche Rolle(n) künstliche Intelligenz spielt

Kapitel 6. Warum künstliche Intelligenz (nicht überall) Entscheidungsträger wird

Kapitel 7. Wie Unternehmen mit Unsicherheit umgehen

Kapitel 8. Folgen der Übertragung von Entscheidungsgewalt

Kapitel 9. Diskussion

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