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Roboter als Kandidat*innen im Assessment Center der Zukunft
Roboter begegnen uns bereits heute in vielen Bereichen des Lebens, so zum Beispiel im Einzelhandel oder auch im Tourismus- und Gastgewerbe. Auch in der Arbeitswelt werden Roboter in Zukunft eine immer größere Rolle spielen, was eine gute Zusammenarbeit zwischen menschlichen und robotischen Kolleg*innen wichtig macht. Um diese zu gewährleisten und um konkrete Empfehlungen für die Integration von Robotern in die Arbeitswelt geben zu können, untersuchen wir in unserer Forschung am Fachgebiet Marketing und Personalmanagement der TU Darmstadt die Akzeptanz von sozialen Robotern als verkörperte künstliche Intelligenz im betrieblichen Umfeld. Die hier vorgestellte Forschung wurde im Rahmen des KompAKI-Entwicklungsprojekts 6 durchgeführt, welches konkrete Maßnahmen zur Akzeptanzerhöhung ableitet. Wir legen insbesondere den Fokus auf Einstellungsentscheidungen im Rahmen eines Assessment Centers mit menschlichen und robotischen Kandidat*innen.
Einstellungsentscheidungen als Basis für Akzeptanzforschung
Einstellungsentscheidungen sind der erste Schritt für die Integration von Menschen oder menschenähnlichen Technologien in ein Unternehmen. Sie dienen zudem als Indikator für Akzeptanz und die Bereitschaft, mit den neuen robotischen Teammitgliedern zusammen zu arbeiten. Mithilfe konkreter Entscheidungen in einem realistischen Szenario ist es uns möglich, direktes Verhalten gegenüber Robotern zu erfassen und nicht nur lediglich die Wahrnehmung dieser zu messen.
Wir erforschten Einstellungsentscheidungen gegenüber Robotern mithilfe von Online-Experimenten. Hierzu nahmen die Teilnehmer*innen der Experimente die Rolle eines Personalleiters ein, der die entsprechenden Positionen besetzen soll und aus diesem Grund Assessment Center durchführt. Für die finale Entscheidung standen im Teamassistenz-Szenario drei Kandidat*innen zur Verfügung: eine menschliche Bewerberin, der humanoide Roboter Pepper und der androide Roboter Elenoide. Abbildung 1 ist der humanoide Roboter Pepper zu sehen.
Die robotische Teamassistenz
Unsere Ergebnisse zeigen, dass Entscheidungsmodelle in Bezug auf die beiden Roboter wesentlich weniger komplex sind als die gegenüber de menschlichen Kandidatin. Die angegebene Wahrscheinlichkeit, sich für einen der robotischen Kandidaten zu entscheiden, wird maßgeblich durch die Erfahrungen aus dem Assessment Center bestimmt. Vorangegangene Erwartungen gegenüber den robotischen Kandidaten spielen nur eine untergeordnete Rolle. Auf absoluter Ebene wird die menschliche Kandidatin den robotischen vorgezogen aufgrund einer höheren sozialen Identifizierung.
Konkret bedeutet dies für den Unternehmenskontext, bei der Integration sozialer Roboter als Teamassistenzen den Fokus auf die Einstellungssituation zu legen, da sich diese als das entscheidende Kriterium in unserer Forschung erwiesen hat. Zudem könnten Roboter auf sozialer Ebene gestärkt werden, zum Beispiel durch den gezielten Einsatz von Emotionen.
Ausblick
Unsere Forschung zeigt, dass soziale Roboter trotz einiger Gemeinsamkeiten in einigen Aspekten anders beurteilt werden als Menschen. Dies macht deutlich, dass auch bei Ansätzen zur Integration sozialer Roboter in Unternehmen diese Besonderheiten berücksichtigt und in eigenständigen Strategien umgesetzt werden müssen. Auch Kompetenzen von Mitarbeiter*innen spielen eine große Rolle für die Einführung und den langfristigen Erfolg von KI in Unternehmen. Ein Maßnahmenkatalog zur Gestaltung von Kompetenzen wurde im Rahmen von KompAKI bereits erarbeitet und ist auf der Website verfügbar. Eine solche menschzentrierte Entwicklung und Einführung von KI wird auch im weiteren Projektverlauf thematisiert und Unternehmen zugänglich gemacht werden.
Als Gestaltungsparameter haben wir uns hier die Implikationen der robotischen Rolle im Team angeschaut. Diese Implikationen werden auch einfließen in konkrete Handlungsempfehlungen für Unternehmen (z.B. im Rahmen von Leitfäden). Weitere Gestaltungsparameter beziehen sich bspw. auf das kokrete Erscheinungsbild von KI und werden in Zukunft vorgestellt werden.
Die vorgestellte Studie wurde in Form eines Konferenzbeitrags veröffentlicht. Weiterführende Informationen (z.B. in Bezug auf Theorien, Methodik und Ergebnisse) sind im Beitrag zu finden:
Heitlinger, Lea, Stock-Homburg, Ruth, Wolf, Franziska Doris (2022). You Got the Job! Understanding Hiring Decisions for Robots as Organizational Members. International Conference on Human-Robot Interaction (HRI) 2022.
