Die Rolle von KI und Human–KI-Ensembles in der strategischen Entscheidungsfindung

In diesem Forschungsstrang untersuchen wir, wie Künstliche Intelligenz (KI) die Natur und Qualität strategischer Entscheidungsprozesse verändert – mit einem besonderen Fokus auf Human–KI-Ensembles, also Konstellationen, in denen Menschen und KI-Systeme gemeinsam Entscheidungen treffen.

Wir führen eine Reihe von Studien durch, die Feld- und Laborexperimente kombinieren. In unseren Feldexperimenten untersuchen wir, wie unterschiedliche Arten von KI-Systemen – etwa solche mit verschiedenen Funktionalitäten oder solche, die auf menschliche Präferenzen und Informationsverarbeitungsstile zugeschnitten sind – die Adoption von KI, die Kooperationsbereitschaft mit KI sowie die Performance in strategischen Kontexten beeinflussen.

In unseren Laborexperimenten betrachten wir die Dynamiken innerhalb von Human–KI-Ensembles genauer. Dabei analysieren wir, ob und wie Menschen mit typischen Problemen von KI-Systemen umgehen können, etwa mit unterschiedlichen Formen von Model Drift. Zudem untersuchen wir, wie zunehmender Noise («Rauschen»), wie es häufig bei neueren großen Sprachmodellen (LLMs) beobachtet wird, die Qualität strategischer Entscheidungen in der Zusammenarbeit von Mensch und KI beeinflusst.

Diese Forschungsarbeiten werden hauptsächlich von Johannes Luger, Robert Janjic und internationalen Koautor:innen durchgeführt.