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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

10. Vertrauen in KI – Eine empirische Analyse innerhalb des Produktionsmanagements

verfasst von : Till Moritz Saßmannshausen, Thomas Heupel

Erschienen in: Künstliche Intelligenz in Wirtschaft & Gesellschaft

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Ob Industrie 4.0, Big Data, Predictive Analytics oder Robotik – die digitale Transformation hat viele Facetten. Sie führt aber nicht nur zu einem Paradigmenwechsel in der industriellen Produktion. Auch komplexe kognitive Tätigkeiten sind durch die fortschreitende Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) einem Wandel unterzogen. Smarte Assistenten halten Einzug in die Arbeitswelt und erfordern eine Kooperation von KI und Mensch. KI agiert anders als bisherige Systeme – autonom statt automatisch – und somit bisweilen für den Menschen unerwartet, überraschend und nicht immer nachvollziehbar. In dieser Konstellation ist Vertrauen ein essenzieller Faktor, der über das Funktionieren der Mensch-KI-Kooperation entscheidet. Im Rahmen des vorliegenden Beitrages sollen daher mit einer empirischen Analyse innerhalb des Produktionsmanagements die Einflussfaktoren auf das Vertrauen sowie deren Wirkmechanismen identifiziert werden.

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Für die Validität der Skala für Vertrauen siehe Beierlein et al. (2014, S. 8 ff.), für die Validität der Skala für wahrgenommene Fähigkeit siehe Schyns et al. (2014, S. 5) und für die Validität der Skala für digitale Affinität siehe Karrer et al. (2009, S. 197) sowie Neyer et al. (2016, S. 8 ff.).

Bei der digitalen Affinität und dem Expertenstatus geschieht dies auf Basis des Gesamtscores (Trennung bei 2,5) und bei der Vorhersagbarkeit und den Fehlerkosten auf Basis des jeweiligen Szenarios.

Diese Signifikanz gilt nach Field (2009, S. 191) für einseitige Tests und muss für zweiseitige Tests verdoppelt werden.

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Titel: Vertrauen in KI – Eine empirische Analyse innerhalb des Produktionsmanagements
verfasst von: Till Moritz Saßmannshausen
Thomas Heupel
Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
Buch: Künstliche Intelligenz in Wirtschaft & Gesellschaft
Print ISBN: 978-3-658-29549-3

Electronic ISBN: 978-3-658-29550-9

Copyright-Jahr: 2020
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-29550-9_10