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12. Episode: Human-Machine Augmentation - Wenn KI Arbeit ergänzt, aber nicht folgenlos verändert

12. Episode: Human-Machine Augmentation - Wenn KI Arbeit ergänzt, aber nicht folgenlos verändert

Denkstoff kompakt vor 5 Monaten

Ein Beitrag von Prof. Dr. Clemente Minonne

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23 Episoden

Kurzimpulse zu Psychologie im digitalen Wandel

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In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente
Minonne über Human-AI Augmentation im Arbeitskontext und darüber,
weshalb die Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI nicht nur eine
technische Unterstützung darstellt, sondern eine tiefgreifende
Veränderung organisationaler Entscheidungs- und Arbeitsstrukturen.
Auf Basis des Literaturreviews von Nguyen und Elbanna (2025) zeigt
diese Episode, wie Forschung Human-AI Augmentation derzeit
strukturiert. Der Review analysiert 43 wissenschaftliche Beiträge
und identifiziert drei zentrale Perspektiven: die Natur der
Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI, die Auswirkungen auf
Organisationen sowie die damit verbundenen Herausforderungen.
Besonders deutlich wird dabei, dass Augmentation nicht nur
bedeutet, dass KI Aufgaben unterstützt, sondern dass sie
Wahrnehmung, Aufmerksamkeit und Entscheidungsräume strukturiert.
Die Literatur zeigt unter anderem, dass Menschen KI je nach
organisationalem Kontext sehr unterschiedlich wahrnehmen und häufig
stärker auf Fehler von KI reagieren als auf vergleichbare
menschliche Fehler. Weitere zentrale Themen der Forschung betreffen
Fragen der organisationalen Fairness, neue Rollen wie Auditing oder
Altering von KI-Systemen sowie Herausforderungen wie Vertrauen,
Opazität und Integration in bestehende Arbeitsstrukturen. Sein
persönliches Fazit: Human-AI Augmentation ist kein technisches
Upgrade von Arbeit, sondern eine Neuordnung von Entscheidung,
Aufmerksamkeit und Kompetenz in Organisationen – und damit eine
zentrale Gestaltungsaufgabe moderner Arbeitspsychologie. Quelle:
Nguyen, T., & Elbanna, A. (2025). Understanding human-AI
augmentation in the workplace: A review and a future research
agenda. Information Systems Frontiers.
https://doi.org/10.1007/s10796-025-10591-5