Titel: Collaborative Intelligence – How to Design Human-AI Collaboration
Projektbeschreibung (Forschungsfragen, Vorgehen, erwartete Ergebnisse)
Ausgangspunkt
Die Zusammenarbeit von Mensch und Systemen basierend auf künstlicher Intelligenz (KI) wird in den nächsten Jahren zur neuen Arbeitsnorm. Dabei arbeiten Menschen und Maschinen gemeinsam an Aufgaben zur Erreichung von Zielen innerhalb und außerhalb von Organisationen. Je besser Mensch und Maschine sich ergänzen und zusammenarbeiten, desto eher werden diese Ziele erreicht (Wilson & Daugherty, 2018; Epstein, 2015). Die aktive Gestaltung und Untersuchung kollaborativer Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine, deren Auswirkungen und die zugrundeliegenden Mechanismen der erfolgreichen Zusammenarbeit sind daher von großer Relevanz. In Forschung und Praxis wurden bereits verschiedene Design Elemente von KI-Systemen erarbeitet und getestet (bspw. Transparenz, Prozesskontrolle, Ergebniskontrolle, aktives Interagieren, Stärken gegenseitig stärken), die eine künstliche Intelligenz zu einer Collaborative Intelligence (CI) machen (Vgl. Epstein, 2015). Bis dato sind die Auswirkungen und Mechanismen der erfolgreichen Zusammenarbeit zwischen Mensch und (kollaborativer) Künstlicher Intelligenz allerdings kaum erforscht.
Ziele und mögliches Vorgehen
Um die oben beschriebene Forschungslücke zu adressieren, soll ein Prototyp eines Collaborative Intelligence Systems erarbeitet werden. Dabei werden verschiedene Designelemente integriert und deren ideale Ausprägung anschließend in verschieden Kontexten untersucht, in denen jetzt und in Zukunft eine intensive Zusammenarbeit von Mensch und KI stattfindet. Dazu zählen die Finanzbranche, der Personal- und Marketingbereich sowie die Zusammenarbeit von Mensch und KI im Rahmen von Studium und Lehre. Diese Untersuchungen können bspw. im Rahmen von Experimenten oder Feldstudien stattfinden, in welchen verschiedene Methoden (quantitativ und qualitativ) kombiniert werden.
Projektstatus
Die Studierenden im Master of Media Research können auf vielfältigen Vorarbeiten aufbauen. Zum einen wurden schon mehrere Studien im Kontext der Zusammenarbeit von Mensch und KI im Studium sowie im Finanz- und HR-Bereich durchgeführt. Eine erste Publikation ist in einem sehr fortgeschrittenen Stadium. Ein Forschungsantrag konnte bisher aufgrund mangelnder passender Ausschreibungen noch nicht gestellt werden – ist aber geplant. Ein Kooperationsvertrag mit Unternehmen, um Untersuchungen im Feld zu ermöglichen wird angestrebt.
Der/die MR3 Studierende würde an einer noch final zu definierenden Forschungsfrage in dem Projekt mitarbeiten und wäre unmittelbar in das Team eingebunden. Mögliche Forschungsfragen könnten sein:
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Wie können personalisierte KI-Co-Worker mit Hilfe generativer KI entwickelt werden?
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Welche kollaborativen Designelemente lassen sich wie implementieren und in ihrer Ausprägung variieren?
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Welche Design Elemente sind besonders relevant für eine positive (affektiv) und wirksame (kognitiv) Zusammenarbeit?
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Welche Auswirkungen hat die Zusammenarbeit mit KI auf die menschliche Arbeitserfahrung (bspw. Zufriedenheit, Motivation, Produktivität, Flow-Erlebnis, Autonomie, Kontrolle, Zugehörigkeitsgefühl, Selbstwirksamkeit)
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Welchen Einfluss haben individuelle (bspw. Charaktereigenschaft, Einstellungen ggü. KI) und organisatorische (bspw. Einbindung von KI im organisationalen System, Einstellung von Führungskräften ggü. KI) auf den Erfolg von Mensch-KI Zusammenarbeit?
Laufzeit: ca. 18 Monate
Fördervolumen, Fördergeber: internes Projekt
Anzahl Mitarbeiter: 2
URL: N/A
Bilder zur Illustration
Weitere interessante Informationen / Links
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Epstein, S. L. (2015). Wanted: Collaborative intelligence. Artificial Intelligence, 221(4), 36–45.
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Wilson, H. J., & Daugherty, P. R. (2018). Collaborative Intelligence: Humans and AI Are Joining Forces. Harvard Business Review, 8, 3–11.
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Sampson, S. E. (2021). A Strategic Framework for Task Automation in Professional Services. Journal of Service Research, 24(1), 122–140.
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Paschen, Jeannette, Matthew Wilson, and João J. Ferreira (2020), “Collaborative Intelligence: How Human and Artificial Intelligence Create Value Along the B2B Sales Funnel,” Business Horizons, 63 (3), 403–14.
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Lyons, Joseph B., Katia Sycara, Michael Lewis, and August Capiola (2021), “Human-Autonomy Teaming: Definitions, Debates, and Directions,” Frontiers in Psychology, 12, 589585.
Wissenschaftliche Betreuung: Dr. Marah Blaurock, Prof. Dr. David Klotz