16.07.2021

Forscher entwickelten Skala für Bullshit in Unternehmen

Ein internationales Forscherteam untersuchte die Verbreitung von "Bullshit" in Unternehmen. Eine der Thesen: Führungskräfte spielen eine Schlüsselrolle dabei.
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Studie erforschte Bullshit im Unternehmen
(c) Adobe Stock - ajr_images

„Das ist doch Blödsinn“ – dieser Gedanke ist wohl jedem schon einmal im Gespräch mit Kollegen oder Vorgesetzten gekommen. Wie häufig das passiert ist von der Unternehmenskultur abhängig, legt eine aktuelle Studie von internationalen Forschern rund um die Südafrikanerin Caitlin Ferreira, die an der schwedischen Luleå University of Technology Marketing unterrichtet, nahe. Unter dem Titel „This Place Is Full of It: Towards an Organizational Bullshit Perception Scale“ wurde „Bullshit“ im Unternehmen in drei „Dimensionen“ unterteilt und die Wahrnehmung davon durch Mitarbeiter untersucht und auf einer Skala eingeordnet.

Bullshit-Skala soll HR-Leuten helfen

Definiert wird Bullshit (kurz: BS) dabei als Verbreitung von Information, ohne dabei Wert darauf zu legen, ob diese überhaupt der Wahrheit entspricht (im Gegensatz zu Lügen, die absichtlich passieren). Nahezu jeder kenne dieses Phänomen vom eigenen Arbeitsplatz, wissenschaftlich untersucht sei es aber noch kaum, meinen die Studienautoren. Sie stellen dabei mögliche negative Effekte wie weniger Arbeitszufriedenheit, hohes Misstrauen in die Führung und geringere Leistung in den Raum, diese werden in der Studie aber nicht evaluiert. Mit der „Organizational Bullshit Perception Scale“ (OBPS) wolle man HR-Leuten ein Instrument an die Hand geben, BS am Arbeitsplatz zu erkennen und ihm entgegenzuwirken.

Zu den genannten Dimensionen erklärt Autorin Ferreira gegenüber dem Magazin Psypost: „Die erste Dimension, die ‚Achtung der Wahrheit‘, bezieht sich auf das Ausmaß, in dem die Unternehmenskultur Beweisen und Fakten bei der Entscheidungsfindung eine Bedeutung beimisst. Die zweite Dimension, der ‚Boss‘, bezieht sich auf die Perpetuierung von Bullshit am Arbeitsplatz durch hierarchische Strukturen innerhalb einer Organisation – was darauf hindeutet, dass Vorgesetzte eine Schlüsselrolle bei der Verbreitung von BS spielen können“. Bei der dritten Dimension, „BS-Sprache“ gehe es um typische Aussagen von denjenigen, die Bullshit am Arbeitsplatz verbreiten. „Dabei handelt es sich typischerweise um ausgrenzende Sprache, wie Abkürzungen und Fachjargon, die oft dazu führen, dass Einzelne an ihrem eigenen Verständnis zweifeln und andere daran gehindert werden, einen sinnvollen Beitrag zu einem Gespräch zu leisten oder ihre Bedenken zu äußern“.

Konzept hält weiterer Studie nur teilweise stand

Einer ersten Validierung durch die Forscher hielt die Skala stand. In einer weitere Studie unter 343 Angestellten konnten sie zudem die Sinnhaftigkeit der Teilelemente der Skala nachweisen. Das Drei-Dimensionen-Modell konnte hingegen dadurch nicht in gleicher Weise bestätigt werden. Die Studienautoren machen in diesem Zusammenhang aber auf Mängel im Datensatz aufmerksam, die die Ursache dafür sein könnten. Jedenfalls bleiben die Forscher dabei, dass ihre Arbeit Beweise dafür liefert, dass Bullshit am Arbeitsplatz von den Mitarbeitern erkannt wird und diese davon beeinflusst werden bzw. sich daran anpassen. Wie in derartigen Papers üblich empfehlen sie weitere Forschungsbemühungen.

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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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