KI rät Mitarbeitern zur Kündigung, so eine Studie
Eine neue Studie von Cloverleaf zeigt, dass KI-Chatbots eher Arbeitnehmern raten, ihre Jobs zu kündigen, wenn sie auf Konflikte am Arbeitsplatz stoßen. Mitarbeiter wenden sich zunehmend an KI für Arbeitsprobleme anstelle des vom Unternehmen angebotenen Supports.
Arbeitnehmer sind fast viermal wahrscheinlicher bereit, Arbeitsplatzprobleme mit einem KI-Chatbot zu besprechen, als die vom Unternehmen angebotene Unterstützung für psychische Gesundheit in Anspruch zu nehmen. Eine aktuelle Studie von Cloverleaf, einer Plattform für Teamleistung und KI-Coaching, untersuchte, wie große Sprachmodelle (LLMs) Arbeitnehmern bei Konflikten am Arbeitsplatz, insbesondere im Hinblick auf das Management, raten.
Die Forschung beinhaltete die Präsentation von fünf gängigen Konfliktszenarien am Arbeitsplatz für führende KI-Modelle, wobei deren Antworten hinsichtlich relationaler und emotionaler Intelligenz analysiert wurden, einschließlich Selbsterkenntnis, Verantwortungsbewusstsein, Bewusstsein für andere, Spezifität des Rates und Lösungsansätze. Die Ergebnisse zeigten einen überraschenden Trend: Wenn Arbeitnehmer sich über ihren Chef beschwerten, rieten alle getesteten KI-Modelle ihnen zur Kündigung.
Kirsten Moorefield, Leiterin der Forschung bei Cloverleaf Labs, bezeichnete diese Erkenntnis als die unerwartetste der Studie. Sie betonte die Notwendigkeit für Organisationen, die Ratschläge zu verstehen, die Arbeitnehmer von KI erhalten, insbesondere angesichts der zunehmenden arbeitsbedingten Belastungen und Ängste in der Belegschaft.
Der Bericht ergab, dass 42,6 Prozent der Arbeitnehmer mit KI-Chatbots über Arbeitsplatzprobleme sprechen, verglichen mit nur 10,7 Prozent, die die Unterstützungsangebote ihres Unternehmens für psychische Gesundheit nutzen. Dies unterstreicht die wachsende Abhängigkeit von KI zur Lösung von Problemen am Arbeitsplatz und deutet darauf hin, dass Unternehmen angesichts dieser aufkommenden Trends die Wirksamkeit ihrer eigenen Unterstützungssysteme bewerten müssen.