Ziel dieser Forschungsarbeit ist es, eine empirische Forschung und Analyse zur Akzeptanz von digitalen Produkten mit KI-Technologie innerhalb der Belegschaft durchzuführen, die schließlich eine fundierte Diskussion des Fragenkomplexes ermöglicht und dem Management als Entscheidungsgrundlage dienen wird.
Gleichgültig welcher Branche oder Unternehmensgrößenordnung sie angehören, zahlreiche Unternehmen stehen vor der Einführung digitaler Produkte und Dienstleistungen. Um für einen solchen Fall die in Kapitel 1.1 genannte Fragestellung zu erörtern, soll diese Forschungsarbeit ein fiktives und somit exemplarisches, dennoch möglichst allgemeingültiges Unternehmen fokussieren, dessen verantwortliches Management ein digitales Produkt am Markt einführen will.
Ein Prototyp soll bereits erarbeitet worden sein, wie auch ein neues damit einhergehendes Geschäftsmodell. Die Ausgangslage lässt dem Management allerdings Grund zur Annahme, dass es möglicherweise zu erhöhten Schwierigkeiten bezüglich der Akzeptanz dieser auf KI-Technologie basierenden Veränderung in der Belegschaft kommen könnte. Da die Akzeptanz innerhalb der Organisation jedoch einen entscheidenden Faktor für den Erfolg des digitalen Produktes darstellt, sieht sich das Management in der Verantwortung, ein allgemeines Stimmungsbild und erste Anhaltspunkte über die Akzeptanz zu erheben. Vor Einführung des Produktes ist daher eine fundierte empirische Analyse geplant, dessen detaillierte Ausführung in Kapitel 3 erfolgt.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung
1.3 Aufbau der Arbeit
2 Theoretische-empirische Grundlagen zurAkzeptanz von Kl-Technologien
2.1 Theoretische Erkenntnisse zur Thematik
2.2 Empirische Erkenntnisse zur Thematik
2.2.1 Kl-Technologien schüren Skepsis
2.2.2 Erste Ansätze zum Umgang mit der Skepsis
2.3 Überleitung zum Methodenteil
3 Angewandte Methodik
3.1 Vorstellung der skizzierten Organisation
3.2 Untersuchungsdesign der empirischen Forschung
3.3 Operationalisierung
3.4 Datenerhebungsmethoden
3.5 Durchführung der Untersuchung
4 Untersuchungsergebnisse
4.1 Fragebogen und Leitfaden
4.2 Diskussion und kritische Reflexion
5 Fazit und Ausblick
Abbildungverzeichnis
Abbildung 1: Merkmalsdimensionen der Akzeptanz (Abel et al., 2019, S.4)
Abbildung 2: Eigens erstellte Abbildung zur Darstellung der Hypothesen
Abbildung 3: Eigens erstellte Darstellung derzu untersuchenden Variablen ...
Abbildung 4: Eigens erstellte Darstellung des Strukturbaumes zur Untersuchung des dargestellten Konstruktes
1 Einleitung
In dieser nun folgenden Einleitung soll zunächst eine Einführung in die behandelte Problemstellung gegeben und die Ausgangslage sowie Zielsetzung der Arbeit geschildert werden, ehe derAufbau derAusarbeitung dargelegt wird.
1.1 Problemstellung
Digitale Kommunikationstechnologien erfahren bereits seit einiger Zeit weitreichende Verbreitung in Privat- und Berufsalltag, womit moderne Gesellschaften vor Herausforderungen stehen, die den bisherigen Erfahrungsstand übersteigen (Jeschke, 2013; zitiert nach Ziefle, 2013, S. 84; Arnold, Frieß, Roose & Werkmann, 2020, S. 6). Die Art und Weise der Kommunikation, der Umgang mit Informationen, das Zusammenleben, Abläufe und Strukturen haben sich grundlegend verändert (Jeschke, 2013; zitiert nach Ziefle, 2013, S. 84). Moderne, hochtechnologische Systeme erhalten Einzug in eine stetig digitaler und globaler werdende Gesellschaft, in der die Etablierung von künstlicher Intelligenz (fortlaufend Kl) als eines dieser Systeme polarisiert. Kl hat dabei insbesondere in den letzten Jahren einen enormen Entwicklungsschub und intensive mediale Berichterstattung erfahren, doch es herrscht derweilen noch Uneinigkeit darüber, ob der Einsatz von Kl in Produkten und Dienstleistungen Risiken oder Chancen birgt (Arnold et al., 2020, S. 6). Die Diskussion ist virulent, polarisierend und erstreckt sich von der technischen Umsetzung bis hin zu philosophischen, rechtlichen, politischen, psychologischen und ethischen Fragestellungen (Daum, 2008, S. 6). Auch die Anwendungsgebiete sind dabei so zahlreich in ihrerAnzahl wie different und zielen gar auf solch lebenswichtige Bereiche wie etwa medizintechnische Lösungen ab, um Krankenhäuser und Krankenpersonal zu entlasten (Ziefle, 2013, S. 83). Während sich digitale Produkte und Dienstleistungen auf Basis von Kl-Technologien am Markt mit rasanter Geschwindigkeit etablieren und in den nächsten Jahren exorbitante Umsatzsummen erwarten lassen, stehen Unternehmen vor der Herausforderung, die neuen Technologiesysteme mitarbeitergerecht in ihr Angebotsportfolio aufzunehmen (Tractica, 2016). Diese Herausforderung leitet auch zur Fragestellung dieser Forschungsarbeit. So herrscht derzeit Unklarheit darüber, wie die Mitarbeitenden eines Unternehmens die Etablierung einer neuen Kl-Technologie mit vermutlich weitreichenden, allerdings vergleichsweise intransparenten Konsequenzen akzeptieren wird.
1.2 Zielsetzung
Gleichgültig welcher Branche oder Unternehmensgrößenordnung sie angehören, stehen zahlreiche Unternehmen vorder Einführung digitaler Produkte und Dienstleistungen. Um für einen solchen Fall die in Kapitel 1.1 genannte Fragestellung zu erörtern, soll diese Forschungsarbeit ein fiktives und somit exemplarisches, dennoch möglichst allgemeingültiges Unternehmen fokussieren, dessen verantwortliches Management ein digitales Produkt am Markt einführen will. Ein Prototyp soll bereits erarbeitet worden sein, wie auch ein neues damit einhergehendes Geschäftsmodell. Die Ausgangslage lässt dem Management allerdings Grund zurAnnahme, dass es möglicherweise zu erhöhten Schwierigkeiten bezüglich der Akzeptanz dieser auf Kl-Technologie basierenden Veränderung in der Belegschaft kommen könnte. Da die Akzeptanz innerhalb der Organisation jedoch einen entscheidenden Faktor für den Erfolg des digitalen Produktes darstellt, sieht sich das Management in der Verantwortung, ein allgemeines Stimmungsbild und erste Anhaltspunkte über die Akzeptanz zu erheben (Bullinger, 2013, S. 45). Vor Einführung des Produktes ist daher eine fundierte empirische Analyse geplant, dessen detaillierte Ausführung in Kapitel 3 erfolgt. Ziel dieser Forschungsarbeit ist somit, eine empirische Forschung und Analyse zur Akzeptanz von digitalen Produkten mit Kl-Technologie innerhalb der Belegschaft durchzuführen, die schließlich eine fundierte Diskussion des Fragenkomplexes ermöglicht und dem Management als Entscheidungsgrundlage dienen wird.
1.3 Aufbau der Arbeit
Nachdem nun einleitend bereits die Fragestellung und Ausgangslage geschildert wurden, geht es in Kapitel 2 zunächst um die Darlegung des aktuellen Forschungsstandes. Bestehend aus den theoretischen und empirischen Erkenntnissen zur Thematik soll hier unter anderem Bezug auf die zentralen Begrifflichkeiten, relevante Modelle und bereits bestehende empirische Forschungserkenntnisse genommen werden, ehe im Zuge einer Zusammenfassung Forschungsfrage und Hypothesen hergeleitet werden. Diese Zusammenfassung dient schließlich als Überleitung zum Methodenteil in Kapitel 3, bei dem zunächst das Design des skizzierten Unternehmens präsentiert wird, welches im Fokus dieser Ausarbeitung stehen soll. Schließlich führt dies zum Untersuchungsdesign und zur Operationalisierung des Konstruktes, das in einem Strukturbaum visuell dargestellt wird. Es folgt die Beschreibung der Datenerhebung, in der die genutzten Messinstrumente vorgestellt werden, ehe noch einmal Hinweise zur Umsetzung bei der Durchführung gegeben werden. In Kapitel 4 wird schließlich sowohl auf den genutzten Fragenbogen als auch Leitfaden eingegangen, welche sich im Anhang befinden und abschließend im Zuge einer kurzen Diskussion zur Güte kritisch reflektiert werden. Fazit und Ausblick in Kapitel 5 runden die Ausarbeitung letztlich ab.
2 Theoretische-empirische Grundlagen zurAkzeptanz von Kl-Technologien
Um ein Verständnis für die Thematik dieser Forschungsarbeit zu erlangen, braucht es zunächst einen Blick auf die bisherigen theoretischen und empirischen Erkenntnisse zur Thematik, ehe als Schlussfolgerung der Erörterungen die zentrale Fragestellung dieser Forschungsarbeit und einige zu prüfende Hypothesen abgeleitet werden.
2.1 Theoretische Erkenntnisse zur Thematik
Um die Einordnung der künstlichen Intelligenz verständlich darzulegen, braucht es zunächst ein Verständnis zur Begrifflichkeit der Industrie 4.0. Nach Mechanisierung, Elektrifizierung und Informatisierung der Industrie befinden wir uns derweilen in der 4. industriellen Revolution, die sich vereinfacht benannt als Digitalisierung der Industrie verstehen lässt (Hellinger, Stumpf & Kobsda, 2013, S. 5). Sie bezeichnet dabei die „intelligente Vernetzung von Maschinen und Abläufen in der Industrie mit Hilfe von Informations- und Kommunikationstechnologie“ (Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, 2019), was zwangsläufig zur Entstehung neuer Formen von Wertschöpfung und neuartigen Geschäftsmodellen führt und führen wird (Hellinger, Stumpf & Kobsda, 2013, S. 5). Grundlage dafür sind cyber-physische Systeme, die zur weltweiten Vernetzung der Betriebsmittel, Produktionsanalagen, Maschinen und generell der Unternehmen führt und somit die Entwicklung der Industrial Internet of Things fördert (Maschler, White & Weyrich, 2020, S. 2). Die künstliche Intelligenz inmitten dieser Entwicklung ist dabei eine Basistechnologie, die zur Realisierung von Industrie 4.0 beiträgt und die Komplexität der digitalen Transformation beherrschbar machen soll (Maschler, White & Weyrich, 2020, S. 5).
Zur Bestimmung der genauen Bedeutung künstlicher Intelligenz gibt es bereits zahlreiche Definitionen, was vor allem auf die Weite des Gebietes und auf den abstrakten Begriff der Intelligenz zurückzuführen ist (Buxmann & Schmidt, 2019, S. 6). Das Summer Research Project on Artificial Intelligence im Jahre 1956 am Dartmouth College in Hanover, New Hampshire, gilt inoffiziell als Beginn der künstlichen Intelligenz (Buxmann & Schmidt, 2019, S. 3). Der Terminus der Kl ist somit die deutsche Übersetzung von Artificial Intelligence. An der sechswöchigen Konferenz nahmen führende Kl-Forscher, Informationstheoretiker, Ökonomie-Experten, sowie Kognitionspsychologen teil, um einen Weg zu finden, Intelligenz auch außerhalb des menschlichen Gehirns zu erschaffen (Buxmann & Schmidt, 2019, S. 4). Nach diversen weiteren Meilensteinen gelang die Kl-Technologie 1997 zu weitreichender medialer und kommerzieller Aufmerksamkeit, als der damalige Schachweltmeister Garri Kasparov einen Wettkampf gegen IBMs Deep Blue bestritt und verlor, womit in der öffentlichen Aufmerksamkeit erstmals das Potenzial dieser modernen Technologie bewusst gemacht wurde (Buxmann & Schmidt, 2019, S. 5).
Um neben der Historie nun auch die Beschaffenheit von Kl näher zu verstehen, braucht es einen Blick auf die Unterscheidung zwischen der schwachen und der starken Kl, die im englischen auch als Artificial Narrow Intelligence und Artificial General Intelligence bezeichnet wird (Bleckat, 2020, S. 195). Bei der schwachen Kl geht es um die Entwicklung von Algorithmen für spezielle und klar abgrenzbare Aufgaben, bei denen in der Regel enorme Datensätze und maschinelle Lernalgorithmen gebraucht werden, um diese Aufgaben bewältigen zu können (Bleckat, 2020, S. 195; Buxmann & Schmidt, 2019, S. 6). Sie zeichnen sich aus durch ihre Lernfähigkeit und das selbstständige Lösen von Problemen (Buxmann & Schmidt, 2019, S. 6). Die starke Kl hingegen basiert zwar auch auf der Lernfähigkeit, im Gegensatz zur schwachen Kl wird allerdings versucht, die Intelligenz des menschlichen Gehirns zu imitieren, womit kreative Denkprozesse, eine eigene Persönlichkeit und gar ein Bewusstsein ermöglicht werden würden (Bleckat, 2020, S. 195; Buxmann & Schmidt, 2019, S. 6). Der Entwicklungsstand der Kl-Forschung umfasst derzeit allerdings noch keine Projekte, die eine starke Kl entwickeln konnten, womit die Technologie noch weit davon entfernt ist, Systeme auf den Markt zu bringen, die dem Menschen gleichstehen (Buxmann & Schmidt, 2019, S. 6).
Auch gilt es, die Begrifflichkeit der Akzeptanz insbesondere im Kontext von Technologie, Innovation und Veränderung näher zu definieren, um auch hier ein grundlegendes Verständnis zu schaffen. So wird Akzeptanz in der Literatur differierend beschrieben, womit Definitionen beispielsweise von der positiven „Annahmeentscheidung einer Innovation“ (Simon, 2001; zitiert nach Schäfer & Keppler, 2013, S. 11) ausgehen. „Akzeptanz ist die Chance, für bestimmte Meinungen, Maßnahmen, Vorschläge und Entscheidungen bei einer identifizierbaren Personengruppe ausdrückliche oder stillschweigende Zustimmung zu finden“ (Lucke, 1998, S. 18). Somit lässt sich für den Begriff der Akzeptanz festhalten, dass sie vorliegt, solange die Bewertung zum Gegenstand positiv ausfällt (Abel, Hirsch-Kreinsen, Steglich & Wienzek, 2019, S. 4). Die Akzeptanz umfasst dabei allerdings nicht ausschließlich eine aktive und für den Betrachter ersichtliche Zustimmung, da sie sich auch im Stillschweigen als eine Art des hinnehmenden Befürwortens zeigt (Lucke, 1998, S. 18). Wie in Abbildung 1 gezeigt, wird die Art der Handlung der Akzeptanz unterschieden, die sich entweder als passive
Befürwortung oder aktive Unterstützung zeigt (Abel et al., 2019, S. 4). Fällt die Bewertung hingegen negativ aus, liegt passive Ablehnung oder gar aktiver Widerstand vor (Abel et al., 2019, S. 4). Wichtig sei jedoch noch anzumerken, dass Akzeptanz in jedem Kontext unterschiedlich definiert werden muss. Die Dimensionen von Akzeptanz können somit nur bedingt allgemeingültig festgelegt werden, da in unterschiedlichen Kontexten auch neuartige Phänomene auftreten können, die die jeweilige Wirkungsdimension beeinflussen (Schröter& Balfanz, 2010, S. 6).
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 1: Merkmalsdimensionen derAkzeptanz (Abel et al., 2019, S. 4)
2.2 Empirische Erkenntnisse zur Thematik
Die empirischen Erkenntnisse zur Akzeptanz von Kl-Technologien lassen generell erkennen, dass große Skepsis vorliegt, womit die Erkenntnisse zu diesem Phänomen zunächst erläutert werden, ehe Bezug auferste Umgangsformen genommen wird.
2.2.1 Kl-Technologien schüren Skepsis
Die technologischen Veränderungen werden stetig komplexer und durch den digitalen Charakter kaum noch nachvollziehbar und durchschaubar für den Einzelnen (Abel et al., 2019, S. 5). Einschätzung und Bewertung der neuartigen Technologien fällt daher aufgrund der Intransparenz vermehrt negativ aus oder wird von Verunsicherung und Skepsis begleitet (Abel et al., 2019, S. 5). Die sozialwissenschaftliche Arbeitsforschung, die sich bereits seit geraumer Zeit intensiv mit der Veränderung von Arbeit durch den Einsatz neuartiger Technologien und der fortschreitenden Digitalisierung auseinandersetzt, erarbeitete bereits diverse Zukunftsszenarien (Abel et al., 2019, S. 6).
Ob die Veränderung dabei eine Chance für Arbeitnehmer sein wird oder ob ihre Arbeitsplätze von Substitution gefährdet sind, lässt sich dabei nur vage und spekulativ abschätzen. Fest steht jedoch, dass diese Ungewissheit bereits heute zu pessimistischen Erwartungen und Sorgen führt, die gar zu Ablehnung und Widerstand gegenüber neuartigen Technologien führen kann (Abel et al., 2019, S. 6).
Die Ergebnisse einer Bitkom-Research-Studie, bei der repräsentativ 1000 Personen ab 16 Jahre befragt wurden, macht diese Ungewissheit noch einmal deutlich (Bitkom Research, 2020). Während 66% der Befragten durchaus Mehrwert in Kl-Technologien sehen und davon ausgehen, dass Kl die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Wirtschaft stärken wird, sind sich 44% sicher, dass Deutschland die Kl-Anwendungen in bestimmten Anwendungsbereichen verbieten sollte (Bitkom Research, 2020). Tatsächlich sind die Vorteile, die der Einsatz von Kl-Technologien mit sich bringt, nicht abzuweisen. So prognostizieren Analysten führender Unternehmen, dass die Arbeitsproduktivität in den Industrienationen bis zum Jahr 2035 gar bis zu 40 Prozent steigen kann (Bocksch, 2020). Wie sich die Vorteile aufdrängen, so sind aktuell auch Skepsis und Zweifel nicht zu ignorieren. Es herrscht ein gespaltenes Meinungsbild, bei dem die einen von harmonischem Zusammenleben von Kl und Menschen träumen, während sich die anderen dystopische Szenarien ausmalen und Kontroll- und Steuerungsfähigkeiten der technischen Entwicklung fürchten (Arnold et al., 2020, S. 18). Diverse Hollywood Filme und Science-Fiction Romane nutzen diese Situation als beliebte Vorlage für überzeichnete Zukunftsszenarien, die verheerende Folgen von Kl- Technologien skizzieren, wie beispielsweise Terminator oder Black Mirror. So bestätigt das international tätige Marktforschungs- und Beratungsinstituts YouGov ebenfalls diese polarisierende Meinungsverschiedenheit (Inhoffen, 2018). Die Ergebnisse ihrer Umfrage mit circa 1000 Befragten zeigen, dass in Deutschland ein genereller Zwiespalt besteht und die Tendenz gar zur Skepsis zeigt (Inhoffen, 2018).
Wie sehr auch Arbeitnehmer von dieser Ungewissheit betroffen sind, zeigt der repräsentative Bitkom-Research, in der 73% der Arbeitnehmer befürchten durch die Einführung von Kl-Anwendungen, stärkeren Kontrollen durch den Arbeitgeber ausgesetzt zu sein (Bitkom Research, 2020). Ebenso gehen 65% der befragten Arbeitnehmer davon aus, dass die Etablierung von Kl zwangsläufig zum Abbau von Arbeitsplätzen in unbestimmtem Ausmaß führen wird (Bitkom Research, 2020). Diese Befürchtungen sind nicht grundsätzlich unbegründet. So zeigen die Ergebnisse einer Studie der Boston Consulting Group, dass alleine in Deutschland auf langfristige Sicht etwa 300.000 Arbeitsplätze durch moderne Robotertechnologien, zu denen auch die Kl- Technologien gehören, gefährdet sind (Brandt, 2019). So wurden repräsentativ 1.300 Unternehmen befragt, wobei 43 Prozent deutscher Manager dieser Unternehmen davon ausgehen, dass sie zukünftig aufgrund von Robotertechnologien Stellen abbauen werden (Brandt, 2019). Insbesondere ungelernte Arbeitskräfte scheinen dabei besonders gefährdet, da diese mit fortschreitender Automatisierung in Zukunft möglicherweise eingespart werden (Bocksch, 2020). Die Problematik im Umgang mit der Einführung dieser neuartigen Technologien wird zudem davon unterstützt, dass die Akzeptanz durch die Mitarbeitenden und mögliche Nutzungsbarrieren, denen sie ausgesetzt sind, in der empirischen Forschung noch zu wenig Berücksichtigung erfahren (Ziefle, 2013, S. 83). Wie hoch letztlich Nutzen und Risiken ausfallen, ist ungewiss, da es an Wissen über Vor- und Nachteile fehlt und auch individuelle Nutzungserfahrung liegt nur bedingt vor (Ziefle, 2013, S. 83). All diese Faktoren tragen dazu bei, dass Hoffnungen und Sorgen in Bezug auf moderne Kl-Technologien aktuell gleichermaßen hoch sind.
2.2.2 Erste Ansätze zum Umgang mit der Skepsis
Während das aktuelle Stimmungsbild von Zwiespalt geprägt ist, zeigen weitere theoretische und empirische Erkenntnisse, welche Faktoren für eine erfolgreiche Implementierung von Kl-Technologien in Bezug auf die Akzeptanz entscheidend werden können. Wovon es abhängt, dass die Kl akzeptiert wird, ganz gleich ob auf interner Seite von Mitarbeitern oder externer Seite von Kunden, zeigen erste Beobachtungsstudien, die das Verhalten im Umgang mit Kl untersuchten (Abel et al., 2019; Arnold et al., 2020). So zeigt eine repräsentative Studie der Konrad-Adenauer-Stiftung, dass der Begriff Kl den Befragten zwar grundsätzlich geläufig ist, näheres Wissen über die genaue Bedeutung oder gar über die Abgrenzung zu verwandten Begrifflichkeiten wie Digitalisierung oder Roboter-Automatisierung fast gänzlich fehlt (Arnold et al., 2020, S. 6). Repräsentative Studienteilnehmer, zu denen unter anderem auch Hochgebildete und Technikaffine gehören, sind nur selten in der Lage die neue Technologie zu beschreiben und nehmen Kl viel mehr als etwas Unklares, gar Diffuses wahr (Arnold et al., 2020, S. 11). So bezieht sich diese Unklarheit zum einen auf die Funktionsweisen der Technik, zum anderen aber auch auf die Tragweite des Einflusses auf ihr alltägliches Privat- und Berufsleben (Arnold et al., 2020, S. 16). Wie schwerwiegend, positiv oder negativ die Konsequenzen sein werden, scheint nur sehr vage und ungewiss zu sein.
„Wesentlich für eine hohe Akzeptanz einer Kl, unabhängig von dessen Anwendungsfall, ist das Vertrauen in das System“ (Scheuer, 2020, S. 136). So spaltet sich das Meinungsbild dort, wo es um Vertrauen in eine wegweisende Technologie oder Misstrauen in ein unberechenbares Instrument der Kontrolle geht (Arnold et al., 2020, S. 18). Es kommt demnach bei der Einführung neuartiger Technologien, die von enormer Komplexität und Intransparenz geprägt sind, der entscheidende Faktor des Vertrauens hinzu. So besteht Vertrauen dort, wo auf Kontrolle und Information verzichtet wird (Kornwachs, 2006, S. 194). Das individuelle Vertrauen des Einzelnen wird dabei überstiegen von einem „Systemvertrauen“ (Kornwachs, 2006, S. 194), das es aufgrund hoher Intransparenz und geringer Aufklärung insbesondere bei der Einführung eines solch komplexen Systems wie der Kl-Technologie mindestens zu gewissen Teilen bedarf. Wesentlicher Faktor für den Aufbau von Vertrauen in neuartige Systeme, in die Industrie 4.0 und in Technologien wie die künstliche Intelligenz ist dabei insbesondere eine transparente Gestaltung des Systems (Scheuer, 2020, S. 136). Da diese in vielen Fällen aufgrund der Intransparenz und Komplexität oftmals nur bedingt vorliegt, entsteht vielerorts Verunsicherung und Skepsis (Abel et al., 2019, S. 5). Bei der Einführung von Kl ist es demnach erforderlich, über die Bereitstellung von Informationen Wissen aufzubauen, Aufklärung zu betreiben und überTransparenzVertrauen zu entwickeln.
Deutsche Nutzer sind sich zudem sehr sicher, dass Kl-Software besonders gründlich geprüft und erst nach Zulassung in Geräten zum Einsatz kommen sollte, was sich ebenfalls auf die beschriebene Unklarheit zurückführen lässt (Bitkom Research, 2020). Das Vertrauen ist somit zum aktuellen Zeitpunkt nur bedingt gegeben, weshalb Aktivitäten wie das Einführen strikter Richtlinien und Regeln, beispielsweise für die Datensicherheit und den Datenschutz bei der Anwendung von Kl, dabei helfen könnten, mehr Vertrauen zu erlangen (Scheuer, 2020, S. 136 ff.). Neben der Angst um die Sicherheit zeigt sich auch immer wieder die Unsicherheit in Bezug auf möglichen Kontrollverlust. Um also größtmögliche Akzeptanz für Kl zu erlangen, darf der Mensch und seine menschliche Intelligenz nicht ersetzt werden, sondern sollte viel mehr erweitert und unterstützt werden durch den Einsatz von Kl, denn „der Mensch muss die Kontrolle über die Kl behalten und sich über diese im Klaren bleiben“ (Scheuer, 2020, S. 136). Nur so bekommt der Nutzer oder der Arbeitnehmer im Unternehmen das aufrichtige Gefühl vermittelt, die Kontrolle zu wahren, was ihm Sicherheit spendet und letztlich zu Vertrauen in das System führt (Scheuer, 2020, S. 136 ff.).
Wie beschrieben, ist Vertrauen insbesondere in Situationen notwendig, in denen wenig Aufklärung herrscht. So kann es für Unternehmen entscheidend werden vor der Etablierung neuer digitaler Produkte und Dienstleistungen, die mit moderner Technik auf Höchstlevel ausgestattet sind, eine Analyse der vorherrschenden digitalen Reife der Organisation und der Mitarbeiter vorzunehmen. So herrscht nicht in jeder Organisation der benötigte Ist-Zustand digitaler Reife, um die Grundvoraussetzungen für eine erfolgreiche Integration von Kl-Technologien zu liefern (Kane et al., 2018, S. 6 ff.). Diese Unternehmen sollten ihre Mitarbeiter intensiver und rücksichtsvoller im Integrationsprozess begleiten und müssen vermehrt am Vertrauen ihrer Belegschaft arbeiten, während Organisationen mit hoher digitaler Reife vor einer voraussichtlich unproblematischeren Einführung von Kl stehen (Kane et al., 2018, S. 6 ff.).
Um also den Ist-Zustand oder auch Status Quo des Digitalisierungsgrades eines Unternehmens zu bewerten, wurde der Begriff der digitalen Reife eingeführt, auf dem die digitalen Reifegradmodelle basieren (Thordsen, Murawski & Blick, 2020, S. 358). Diverse unterschiedliche Modelle wurden bereits entworfen, eine detaillierte Ausführung würde an dieser Stelle jedoch zu weit führen, weshalb lediglich auf das Modell von Deloitte Insights als Referenzmodell Bezug genommen werden soll (Kane et al., 2018). Der Begriff der Reife im Generellen kann dabei definiert werden als die Fähigkeit, durch Praktiken des Managements angemessen auf die Umwelt der Organisation zu reagieren (Bititci, Garengo, Ates & Nudurupati, 2015). Im Kontext der digitalen Reife ist dabei der Status der digitalen Transformation eines Unternehmens gemeint, die beschreibt, welche Aktivitäten ein Unternehmen in Bezug auf Transformationsbemühungen bereits erreicht hat (Chanias & Hess, 2016, S. 1 ff.) Die Reife eines Unternehmens bezieht sich somit nicht auf das Alter, sondern viel mehr auf den unternehmensweiten Digitalisierungsgrad, der beispielsweise in die Reifekategorien frühe Reife, entwickelnde Reife und hohe Reife eingeordnet werden kann (Kane, Palmer, Phillips, Kiron & Buckley, 2018, S. 4). Unternehmen mit einer hohen digitalen Reife kreieren tendenziell ehereine Unternehmensumwelt, in der neue Ideen von der Belegschaft getestet, akzeptiert, unterstützt und letztlich integriert werden (Kane et al., 2018, S. 10). So lässt dies schlussfolgern, dass die Integration von Kl-Technologien in ein digital reiferes Unternehmen mit entsprechender Unternehmenskultur reibungsloser verläuft als in traditionell und klassisch aufgebauten Unternehmen (Kane et al., 2018, S. 10). Auf der anderen Seite sind es ebendiese Unternehmen mit geringer digitaler Reife, die verstärkt Aufklärung betreiben müssen, um mittelfristig Vertrauen auf Seiten der Mitarbeiter aufzubauen. So lassen die Ergebnisse ebenfalls vermuten, dass digital reifere Mitarbeiter größere Akzeptanz gegenüber neuer Kl-Technologie aufzeigen, als digital unreifere Mitarbeiter.
2.3 Überleitung zum Methodenteil
Die vorliegende und soeben beschriebene theoretisch-empirische Grundlage soll nun als Basis für den bevorstehenden methodischen Forschungsteil genutzt werden, indem zunächst die entsprechende Forschungsfrage und weitere Leitfragen abgeleitet werden, um schließlich Hypothesen aufstellen zu können. Folgende Forschungsfrage soll im Fokus der Ausarbeitung stehen: Werden die Mitarbeitenden des in Kapitel 3.1 skizzierten Unternehmens die Etablierung einer neuen Technologie in die unternehmerischen Strukturen und Prozesse akzeptieren? Bereits beim Annähern an diese Fragestellung treten weitere Leitfragen auf, die ebenfalls zur Beantwortung der Fragestellung führen. Welche Auswirkung hat der Grad der digitalen Reife der Organisation und der Mitarbeiter auf die Akzeptanz? Inwiefern vertrauen Mitarbeiter in eine ihnen zu weiten Teilen fremde Technologie? Wie fortgeschritten ist der Wissensstand zum Thema Kl innerhalb der Belegschaft zum Zeitpunkt der Befragung und welche Auswirkung bringt dies mit sich? Sehen die Mitarbeiter Kl-Technologie als Chance oder Bedrohung ihres Arbeitsplatzes an? Der bisher erarbeitete Erkenntnisstand gibt bereits Grund zur Annahme, dass es Unterschiede zwischen digital reiferen und unreiferen, beziehungsweise aufgeklärten und weniger aufgeklärten Mitarbeitern bezüglich der Akzeptanz geben wird. Somit hat der bisherige Wissenstand und die Aufklärung der Mitarbeiter voraussichtlich Einfluss auf die Einstellung, Wahrnehmung und letztlich ebenso auf den Aufbau von Vertrauen seitens der Mitarbeitenden. Insbesondere dort, wo wenig Wissen vorliegt, scheint es Vertrauen zu brauchen, um Akzeptanz zu schaffen. Die geschilderten Erkenntnisse führen somit zu den Hypothesen dieser Forschungsarbeit, die es zu untersuchen gilt (vgl. Abbildung 2).
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 2: Eigens erstellte Abbildung zur Darstellung der Hypothesen
Im weiteren Verlauf dieser Forschungsarbeit gilt es, diese Hypothesen anhand des in Kapitel 3 geschilderten methodischen Vorgehens zu überprüfen. Über eine kritische Prüfung werden dabei Belege gesucht, die den postulierten Effekt negieren und somit das Gegenteil der aufgestellten Hypothese behaupten (Döring & Bortz, 2016, S. 53). Es werden somit nicht direkt die H1- und H2-Hypothesen getestet, sondern ihre jeweilige Nullhypothese. Solange es nicht gelingt, die Nullhypothese zu bestätigen, kann die aufgestellte H1- , beziehungsweise H2-Hypothese vorerst beibehalten werden (Döring & Bortz, 2016, S. 53). In Kapitel 3 wird ebenso Bezug auf die vorliegenden und zu untersuchenden Variablen genommen. Ziel ist es dann letztlich, mit Hilfe der aufgestellten Hypothesen beobachtbare Phänomene zu definieren, zu beschreiben, zu erklären und letztendlich zu prognostizieren (Döring & Bortz, 2016, S. 14).
Vor Beginn der methodischen Ausarbeitung gilt es noch dringend zu beachten, dass das Management des Unternehmens in diesem exemplarischen Design als Auftraggeber fungiert. Das Management der Organisation scheint zwar im Interesse der Mitarbeitenden zu agieren, da es sich um eine mitarbeitergerechte Einführung der digitalen Produkte bemüht, was an der reinen Durchführung einer solchen Analyse erkennbar ist. Dennoch sei an dieser Stelle und in der abschließenden Ergebnispräsentation kritisch zu berücksichtigen, woher der Auftrag stammt und wie es um die Erwartungshaltung des Managements steht. So ist die oberste Prämisse des Managements stets die Gewinnmaximierung, beziehungsweise Wertschöpfung (Müller- Stewens & Lechner, 2016, S. 350). Ebenso wurde in diesem fiktiven Beispiel bereits in die Erstellung eines Prototypen des digitalen Produktes investiert, weshalb davon auszugehen ist, dass der ausdrückliche Wunsch, wenn nicht sogar die Erwartung besteht, die digitalen Produkte an den Markt zu bringen. Um also dem qualitativen Anspruch einer Forschungsarbeit gerecht zu werden, muss mögliche Voreingenommenheit kritisch reflektiert werden. Die betriebliche Perspektive und die Erwartungen des Managements dürfen der neutralen und kritischen Forschung nicht im Wege stehen und somit möglichweise Forschungsergebnisse beeinflussen. Sofern sich die Forschenden über diese betriebliche Perspektive im Klaren ist, kann der Forschungsprozess beginnen.
3 Angewandte Methodik
Auf Basis der theoretisch-empirischen Grundlagen beginnt nun die methodische Ausarbeitung zur Untersuchung des Fragenkomplexes.
3.1 Vorstellung der skizzierten Organisation
Nachdem die theoretisch-empirischen Grundlagen ausführlich beschrieben wurden, soll zum Beginn des methodischen Forschungsteils nun der konkrete Anwendungsfall dargestellt werden. Dies umfasst die vorherrschende Situation in der fiktiv skizzierten Organisation, die als Grundlage für diese exemplarische Forschungsarbeit dienen soll, und beinhaltet dabei den Digitalisierungsgrad der Organisation, die Ausgestaltung des digitalen Produktes sowie das Geschäftsmodell.
[...]