Was Mensch und KI erfolgreich macht
Viele Unternehmen investieren in generative KI, doch der erhoffte Nutzen stellt sich nicht immer ein. Eine von der Universität St.Gallen geleitete Studie zeigt: Entscheidend ist weniger das richtige Prompting als die Fähigkeit, menschliches Erfahrungswissen und die Arbeitsweise der KI miteinander zu verbinden.
Seit dem Aufkommen von ChatGPT und anderen generativen KI-Systemen setzen Unternehmen die Technologie zunehmend in der Produktentwicklung, im Marketing oder in der Forschung ein. Die Erwartungen sind hoch. In der Praxis bleibt der strategische Mehrwert jedoch häufig dahinter zurück.
Forscher der Universität St.Gallen (HSG) haben gemeinsam mit Kollegen der ETH Zürich und der Nanyang Technological University in Singapur untersucht, weshalb dies so ist. Ihre Erkenntnis: Eine erfolgreiche Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI hängt wesentlich davon ab, wie gut sich deren unterschiedliche kognitive Fähigkeiten miteinander verbinden lassen.
Parfümeure als Untersuchungsfeld
Für die Studie untersuchten die Wissenschaftler die Arbeit erfahrener Parfümeure, die bei der Entwicklung neuer Düfte generative KI einsetzen. Die Parfümkreation eignet sich besonders für die Untersuchung, weil sie stark von implizitem Erfahrungswissen, Intuition und sensorischer Wahrnehmung geprägt ist.
Genau hier zeigt sich eine grundlegende Schwierigkeit der Mensch-KI-Zusammenarbeit: Ein Parfümeur kann einen Duft riechen und auf Basis seiner Erfahrung beurteilen. Eine generative KI verfügt über diese sensorische Wahrnehmung nicht. Das menschliche Wissen muss deshalb zunächst in eine Form übersetzt werden, die das System verarbeiten kann. Anschliessend müssen die Resultate der KI wieder in den fachlichen und sensorischen Kontext übertragen werden.
Die Autoren sprechen dabei von einem «Representational Gap», einer Repräsentationslücke zwischen menschlichem Erfahrungswissen und der Art, wie generative KI Informationen verarbeitet.
«Viele Unternehmen glauben, die Herausforderung bestehe darin, bessere Prompts zu schreiben. Unsere Forschung zeigt etwas anderes: Entscheidend ist, ob Menschen und KI lernen, ihre völlig unterschiedlichen Formen des Wissens miteinander zu verbinden», sagt Studienleiterin Tomoko Yokoi, wissenschaftliche Leiterin des Zurich AI Labs, einer gemeinsamen Initiative von HSG, ETH Zürich und Zurich Versicherung.
Drei Faktoren für erfolgreiche Zusammenarbeit
Die Studie identifiziert drei zentrale Praktiken. Erstens sollten die Aufgaben entsprechend den jeweiligen Stärken verteilt werden. Menschen definieren Probleme, setzen Prioritäten und beurteilen die Resultate. Generative KI kann dagegen in kurzer Zeit zahlreiche unterschiedliche Lösungsansätze entwickeln.
Zweitens braucht es eine kontinuierliche Übersetzungsleistung durch die Fachpersonen. Sie müssen ihr Erfahrungswissen so formulieren, dass die KI damit arbeiten kann. Diesen Vorgang bezeichnen die Autoren als «Disembodiment». Die Ergebnisse der KI müssen anschliessend wieder in den fachlichen Kontext übertragen und aufgrund menschlicher Erfahrung beurteilt werden, das sogenannte «Re-embodiment».
Drittens funktioniert die Zusammenarbeit nicht als einmalige Abfolge von Eingabe und Ausgabe. Vielmehr entsteht ein iterativer Prozess: Die Fachpersonen verändern ihre Fragestellungen, beurteilen die Vorschläge der KI und entwickeln auf dieser Grundlage ihre eigenen Ideen weiter.
Fachwissen bleibt entscheidend
Für Unternehmen hat dies Konsequenzen bei der Einführung generativer KI. Leistungsfähigere Modelle allein reichen nach Ansicht der Autoren nicht aus. Organisationen benötigen auch die Kompetenzen und Strukturen, um menschliche Expertise mit den Fähigkeiten der Systeme zu verbinden.
«Generative KI ersetzt menschliche Kreativität nicht. Sie erweitert den Möglichkeitsraum. Den eigentlichen Wert schaffen weiterhin Menschen – indem sie Ergebnisse einordnen, interpretieren und weiterentwickeln», sagt Yokoi.
Gefragt sind damit Mitarbeiter, die sowohl über fundiertes Fach- und Erfahrungswissen verfügen als auch generative KI produktiv einsetzen können. Der Erfolg von KI im Unternehmen hängt laut der Studie folglich nicht nur von der Qualität der eingesetzten Technologie ab, sondern wesentlich davon, wie die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine organisiert wird.
Die Studie «Organizing across cognitive asymmetry in human–AI collaboration: A study of perfume creation» von Tomoko Yokoi, Dawn Laureiro-Martinez, Federico Magni und Stefano Brusoni ist 2026 im Strategic Management Journal erschienen.
Text: pd/red