24.07.2015

Dem Boss sieht man den Ärger eher an als der Chefin

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Männern sieht man "Angst" und "Ärger" eher an, Frauen dafür "Trauer" und "Missfallen"

Männern sieht man Ärger an – zumindest mehr als Frauen. Zu diesem Ergebnis kommt eine internationale Studie der Webster Vienna Private University. Gegenstand der Untersuchung war der Einfluss von beruflichem Status und dem Geschlecht auf die Wahrnehmung emotionaler Gesichtsausdrücke. Konkret wurde analysiert, wie wir Emotionen von Männern oder Frauen in Führungspositionen wahrnehmen.

Ausgangslage war die Annahme, dass verschiedene Führungsstile auch durch die Gesichtsausdrücke widergespiegelt werden. Unter der Leitung von Marc Méhu am Department of Psychology wurde herausgefunden, dass die Wahrnehmung solcher Führungssignale durchaus von der beruflichen Position und dem Geschlecht abhängt – und das sowohl beim Sender als auch beim Empfänger der Signale.

„Unser Gesicht drückt nicht nur Emotionen aus, sondern ist auch ein wichtiges Steuerungsinstrument für den Umgang mit Mitmenschen. So beinflusst er in einer Arbeitsplatzumgebung auch das Verhältnis zwischen Vorgesetzten und Untergebenen – und wirkt sich so auf Jobzufriedenheit, Arbeitseinsatz, Krankenstand und Burnout-Gefährdung aus“, so Méhu.

Die Leitfrage der Studie war, inwieweit ein bestimmter – bildlich dargestellter – Gesichtsausdruck einer ihm entsprechenden Emotion (Überraschung, Glücklichsein, Traurigkeit, Angst, Ärger, Missfallen) richtig zugeordnet werden konnte.

Die Studie kommt zu mehreren Ergebnissen: Im Bezug auf die Führungsposition zeigt sich, dass die Gesichtsausdrücke des Chefs besser identifiziert wurden, als jene von Untergebenen. Außerdem kommt die Studie zum Ergebnis, dass der Ausdruck von „Ärger“ bei männlichen Vorgesetzten klar eindeutiger identifiziert werden konnte als bei Frauen.

„Hierarchien und Wettbewerb sind für Männer wichtige Dimensionen ihrer sozialen Interaktion. Der Ausdruck von Ärger ist dabei ein bedeutendes Mittel. Frauen hingegen sind in ihren sozialen Interaktionen mehr auf die Stabilität des sozialen Umfelds fokussiert. Ärger zum Ausdruck zu bringen, trägt wenig dazu bei. Diese Konzepte beeinflussen unsere Erwartung an den Ausdruck von Emotionen der jeweiligen Personen. Wir erwarten den Ausdruck von Ärger ganz einfach eher von einem männlichen als von einer weiblichen Vorgesetzten – und interpretieren deren Gesichtsausdrücke entsprechend.“

Ganz klar kommt auch heraus, dass „Traurigkeit“ unabhängig vom beruflichen Status bei Frauen eindeutig klarer identifiziert wurde – ebenso auch „Missfallen“. Hingegen sieht man „Angst“ wiederum Frauen weniger an als Männern.

„Unternehmen können nur dann nachhaltig erfolgreich sein, wenn Konkurrenzdenken zwischen Kollegen durch positive und konstruktive Zusammenarbeit ersetzt wird. Das richtige Interpretieren von Emotionen ist dabei wesentlich“, so Méhu.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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