Was sagt uns die Forschung, was AI für verschiedene Arten von Teams bedeutet? Da “verschiedene Typen” viele Dinge bedeuten können, konzentrieren wir uns auf Team-Typen, je nachdem, wie homogen sie sind – ob die Teams aus verschiedenen Untergruppen bestehen oder ob alle Teams den gleichen Hintergrund und die gleiche Demografie haben. Wenn ein Team Untergruppen hat, sagen wir, diese Untergruppen sind durch eine Verwerfungslinie getrennt (was Teamforscher mit Geologen verwechselt, aber was können Sie tun, das ist ein schöner Begriff). Zum Beispiel hätte ein Projektteam eine Bruchlinie, wenn alle weißen Teammitglieder Männer unter 25 Jahren sind und alle schwarzen Mitglieder weiblich und über 40 sind (die hier korrelierten Attribute sind Rasse, Alter und Geschlecht). Ein anderes Beispiel, das heutzutage an so vielen Arbeitsplätzen üblich ist, ist, dass alle jüngeren Angestellten in der Kategorie “unabhängige Auftragnehmer” oder Berater selbständig sind und die anderen älteren Angestellten Vollzeit sind.
Hier kommt KI ins Spiel. Übrigens ist es schwieriger, eine vereinbarte Definition für KI zu finden, als Sie vielleicht denken. Wir betrachten die „Werkzeuge“ von AI als Hardware und Software, bei denen die Software mit riesigen Datenmengen „trainiert“ wird und nicht mit spezifischen Regeln programmiert wird. AI verändert bereits die Arbeitsweise vieler Menschen: Sie wurde bereits beim Einfärben von Filmen, bei der Betrugserkennung, beim Generieren von Marketing-Leads, bei Roboteroperationen und bei Sprachübersetzungsdiensten angewendet. Es wurde jedoch wenig darüber geschrieben oder erforscht, wie sich KI und automatisierte Technologien auf die Teamarbeit auswirken können, insbesondere für Menschen, die keine Vollzeitstellen haben (wir denken an Sie, Uber / Lyft-Fahrer und andere, die Teilzeitbeschäftigungen haben).
Die Rolle von Verwerfungslinien könnte möglicherweise von Bedeutung sein, wenn der Zugang zu Technologien unterschiedlich ist, z. B. wenn die Organisation die KI besitzt (wie proprietäre Software), was bedeutet, dass Vollzeitmitarbeiter Zugriff haben, andere Mitglieder des Teams jedoch nicht. Solche Ungleichgewichte können Subteams in Konflikt bringen und eine Gruppe entlang der Verwerfungslinien aufteilen. Dies könnte eine große Sache für Teams sein, da Dora Lau und Keith Murnighans ursprüngliches Faultline-Konzept in den letzten zwei Jahrzehnten gezeigt haben, dass sie alle Arten von Leistung, Gesundheit und anderen Aspekten von Teams vorhersagen können. Die Gefahr besteht darin, dass zwischen denjenigen, die über Ressourcen verfügen (z. B. KI), und denjenigen, die die Wahrnehmung von Ungleichheit nicht erhöhen, ein Unterschied besteht, was zu einem Wettbewerb zwischen den Untergruppen führt. Die Auswirkungen auf die einzelnen Teammitglieder könnten sich zum Teil aus ihren Positionen in Teams und denjenigen ergeben, die über Werkzeuge verfügen, z. B. wenn KI im Besitz von “Außenseitern” ist (beispielsweise ein Consulting-Team bringt eigene Software oder Technologie ein) Dies kann zu mehr Wettbewerbsbedingungen führen, die es Selbständigen ermöglichen, der traditionell von der Organisation gehaltenen Macht entgegenzuwirken. In diesem Fall haben Bedienstete im Team mehr Einfluss. Neben dem Fachwissen und dem Besitz von AI ist die Arbeit selbst ein weiterer Faktor. In dem Maße, in dem die Arbeit voneinander abhängig ist und ein Team erfordert, wird die weniger wahrscheinlich wirkende Technologie selbständig Erwerbstätige verdrängen.
Basierend auf der Idee „Wer hat das Wissen, wem die Werkzeuge gehören“, ist es wahrscheinlicher, dass AI von Kontingenten bedroht wird, wenn eine Organisation die KI kontrolliert (z. B. eine Umstellung auf fahrerlose Autotechnologie, auf der sich die Selbständigen derzeit befinden die Fahrzeugbetreiber). Wenn die Kontingentarbeiter jedoch in der Rolle von Experten mit Vollzeitbeschäftigten einer Organisation stehen, ist das Risiko für sie geringer (“Wir haben euch hierher gebracht, um uns zu zeigen, wie man dieses Ding ausführt!”). Es besteht auch ein gewisses Risiko für bedingte Angestellte, wenn das Unternehmen die KI im Besitz der Organisation hat, da es möglicherweise seine Vollzeitbeschäftigten darin trainieren kann, um diese zu nutzen, und somit unzufriedenstellende Angestellte ersetzt. All diese Dinge sind an einem oder anderen Arbeitsplatz passiert.
Seien wir ehrlich: Das Vorhersagen eines Musters hinter diesen Szenarien und Beziehungen ist Spekulation, da wenig systematische Forschung betrieben wurde. Es gibt jedoch keine Spekulationen, dass die KI zunimmt, und viele Menschen befürchten, dass Arbeitsplätze durch KI oder eine andere Variante gefährdet sind, wenn nicht jetzt, dann irgendwann in der Zukunft. Als die Historiker zu den Ludditen zurückkehrten, sagten sie uns, dass sie nicht gegen die Maschinen selbst protestierten, sie waren tatsächlich fähig, sie zu bedienen. In ihrem Rindfleisch ging es mehr um Änderungen der Arbeitszeiten und -bedingungen. Und dies könnte uns einen Hinweis geben, wie man die KI und ihre Auswirkungen versteht. Wir wissen, dass Teilzeitbeschäftigung und Teilzeitbeschäftigung in allen wichtigen Branchen zu finden sind und auf allen Bildungsstufen vertreten sind. Wenn Sie sich nicht direkt von KI-Fortschritten betroffen fühlten oder wissen, dass jemand einen Job betroffen hat, werden Sie dies wahrscheinlich bald tun. Wie sollen sich die Leute darauf vorbereiten? Das ist ein Thema, das wir in einem zukünftigen Beitrag behandeln werden.
Geschrieben von Chester Spell und Katerina Bezrukova
