Denkstoff kompakt

In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne über die Frage, wie KI die Organisationsstruktur verändert. Auf Basis einer aktuellen Studie wird gezeigt, dass KI nicht einfach zu flacheren Hierarchien führt, sondern die Logik organisationaler Wissensverteilung verschiebt. Im Zentrum steht die Beobachtung, dass KI Mitarbeitenden erlaubt, Aufgaben jenseits ihres bisherigen Wissensniveaus zu bearbeiten, gleichzeitig aber neue Unsicherheit erzeugt, insbesondere durch plausible, aber falsche Ergebnisse. Die Episode arbeitet heraus, dass Hierarchie aus dieser Perspektive nicht nur mit Macht, sondern mit der Verteilung von Wissen zusammenhängt. Wenn KI Wissen scheinbar verfügbar macht, verändert sich damit auch die Funktion von Management. Führungskräfte werden nicht automatisch weniger wichtig, sondern übernehmen unter Umständen neue Rollen als Einordner, Validierer und Verantwortungsinstanzen. Zugleich zeigt die Studie, dass KI je nach Zuverlässigkeit, Fähigkeitsgewinn und Produktivität sehr unterschiedliche Strukturfolgen haben kann: von Deskilling über verstärkten Kontrollbedarf bis hin zu neuen Formen von Upskilling und flacheren Expertenstrukturen. Dabei wird deutlich, dass KI nicht nur Prozesse beschleunigt, sondern auch die Anforderungen an Urteilskraft, Vertrauen und organisationale Einbettung erhöht. Sein persönliches Fazit: KI verändert nicht nur, wie Arbeit erledigt wird, sondern wie Wissen, Verantwortung und Bedeutung in Organisationen verteilt sind. Erfolgreiche KI-Integration ist deshalb nicht primär eine technische Frage, sondern eine Frage organisationaler Gestaltung. Quelle: Xu, F., Hou, J., Chen, W., & Xie, K. (2025). Generative AI and Organizational Structure in the Knowledge Economy. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.00532

In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne über die Einführung von KI-Systemen aus einer arbeits- und organisationspsychologischen Perspektive. Auf Basis des Artikels von Berretta et al. (2026) wird gezeigt, dass KI-Implementierung nicht als rein technisches Projekt verstanden werden kann, sondern als komplexer organisationaler Veränderungsprozess. Der Beitrag stellt den Ansatz „Job Change Acceptance Toolbox (JOCAT)“ vor, der klassische Change-Management-Faktoren mit KI-spezifischen Herausforderungen wie Intransparenz, Unsicherheit und Vertrauensaufbau verbindet. Zentrale Erkenntnis ist, dass Akzeptanz von KI nicht automatisch entsteht, sondern aktiv gestaltet werden muss; insbesondere durch Kommunikation, Partizipation und Führung. Sein persönliches Fazit: KI verändert nicht nur die Tool-Landschaft und Geschäftsprozesse, sondern insbesondere die psychologische Struktur von Arbeit. Erfolgreiche Implementierung bedeutet daher, nicht nur Technologie einzuführen, sondern psychologische Bedeutungen aktiv zu gestalten. Quelle: Berretta, S., Nolte, P., Kopka, S., & Kluge, A. (2026). Job Change Acceptance Toolbox (JOCAT): Ein Change-Management-Ansatz für die ethische und nachhaltige Implementierung von KI-Systemen. Industry 4.0 Science. https://doi.org/10.30844/I4SD.26.1.80

In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne über die Zusammenarbeit zwischen Mitarbeitenden und künstliche Intelligenz und darüber, warum diese Zusammenarbeit zugleich aktivierende und problematische Effekte haben kann. Auf Basis einer empirischen Studie zeigt er, dass Employee–AI Collaboration häufig zu AI Uncertainty führt, also zu Unsicherheit darüber, wie sich KI entwickelt, welche Aufgaben künftig automatisiert werden und welche Rolle Mitarbeitende selbst noch einnehmen werden. Diese Unsicherheit kann zwei unterschiedliche Reaktionen auslösen: Einerseits Job Crafting, also das aktive Anpassen und Weiterentwickeln der eigenen Arbeit, andererseits Knowledge Hiding, also das bewusste Zurückhalten von Wissen. Entscheidend ist dabei die Rolle der Digital Leadership: Führungskräfte mit digitaler Orientierung können Unsicherheit so rahmen, dass daraus eher Lern- und Gestaltungsprozesse entstehen als defensives Verhalten. Sein persönliches Fazit: KI verändert nicht nur Prozesse, sondern erzeugt Unsicherheit, und Führung entscheidet darüber, ob daraus Anpassung und Lernen oder Rückzug und Wissensverstecken entstehen. Quelle: Liang, Y., Yang, M., & Wu, T.-J. (2025). Double-edged sword effect of employee–AI collaboration: The role of AI uncertainty and digital leadership. Leadership & Organization Development Journal. https://doi.org/10.1108/LODJ-08-2024-0553

In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne über Human-AI Augmentation im Arbeitskontext und darüber, weshalb die Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI nicht nur eine technische Unterstützung darstellt, sondern eine tiefgreifende Veränderung organisationaler Entscheidungs- und Arbeitsstrukturen. Auf Basis des Literaturreviews von Nguyen und Elbanna (2025) zeigt diese Episode, wie Forschung Human-AI Augmentation derzeit strukturiert. Der Review analysiert 43 wissenschaftliche Beiträge und identifiziert drei zentrale Perspektiven: die Natur der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI, die Auswirkungen auf Organisationen sowie die damit verbundenen Herausforderungen. Besonders deutlich wird dabei, dass Augmentation nicht nur bedeutet, dass KI Aufgaben unterstützt, sondern dass sie Wahrnehmung, Aufmerksamkeit und Entscheidungsräume strukturiert. Die Literatur zeigt unter anderem, dass Menschen KI je nach organisationalem Kontext sehr unterschiedlich wahrnehmen und häufig stärker auf Fehler von KI reagieren als auf vergleichbare menschliche Fehler. Weitere zentrale Themen der Forschung betreffen Fragen der organisationalen Fairness, neue Rollen wie Auditing oder Altering von KI-Systemen sowie Herausforderungen wie Vertrauen, Opazität und Integration in bestehende Arbeitsstrukturen. Sein persönliches Fazit: Human-AI Augmentation ist kein technisches Upgrade von Arbeit, sondern eine Neuordnung von Entscheidung, Aufmerksamkeit und Kompetenz in Organisationen – und damit eine zentrale Gestaltungsaufgabe moderner Arbeitspsychologie. Quelle: Nguyen, T., & Elbanna, A. (2025). Understanding human-AI augmentation in the workplace: A review and a future research agenda. Information Systems Frontiers. https://doi.org/10.1007/s10796-025-10591-5

In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne über Human-Machine Collaboration und darüber, warum die Zusammenarbeit zwischen Menschen und intelligenten Maschinen nicht nur eine technische, sondern vor allem eine arbeits- und organisationspsychologische Frage ist. Auf Basis des Beitrags von Cantrell, Davenport und Krat (2022) des Beratungshauses Deloitte wird gezeigt, dass KI in Organisationen zunehmend Rollen innerhalb von Arbeitsprozessen übernimmt, etwa als Supervisor, der Abläufe überwacht, als Prioritiser, die Aufmerksamkeit strukturiert, als Personal Coach, der Feedback und Lernimpulse gibt, oder als kreative Muse, die Ideen generiert. Dadurch entstehen neue Formen ko-produzierter Leistung, in denen Ergebnisse im Zusammenspiel von menschlicher Urteilskraft und maschineller Verarbeitung entstehen. Entlang arbeits- und organisationspsychologischer Perspektiven wird sichtbar: Entscheidend ist weniger die technologische Leistungsfähigkeit der Systeme als die Rolle, die sie im Arbeitsprozess einnehmen, und wie diese Zusammenarbeit von Mitarbeitenden erlebt und organisational gestaltet wird. Sein persönliches Fazit: Human-Machine Collaboration ist nicht nur eine Frage neuer Tools und Funktionen, sondern eine Frage neuer Arbeitsbeziehungen; und darum entscheidet die Gestaltung dieser Beziehung darüber, ob KI Arbeit stärkt oder schleichend aushöhlt. Quelle: Cantrell, S., Davenport, T. H., & Krat, B. (2022). Strengthening the bonds of human and machine collaboration. Deloitte Insights.

In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne über Brain-Computer Interfaces (BCIs) im Arbeitskontext und darüber, warum Neurotechnologie zugleich Unterstützung und Belastung sein kann. Auf Basis des konzeptionellen Artikels von Kies et al. (2024) zeigt er, dass BCIs je nach Ausgestaltung und organisationaler Einbettung entweder als technologische Ressource erlebt werden (z.B. Früherkennung von Müdigkeit, Unterstützung bei kognitiver Last, sicherheitsrelevantes Feedback) oder als technologischer Stressor (z.B. Gefühl von Überwachung, Leistungsverdichtung, Verlust von Privatheit). Entlang der Logik von Job Demands–Resources und dem transaktionalen Stressverständnis wird deutlich: Entscheidend ist weniger die Hardware als die Bewertung durch Mitarbeitende, also ob das System als bewältigbar, fair und hilfreich oder als bedrohlich und entmündigend wahrgenommen wird. Sein persönliches Fazit: BCIs sind keine gewöhnlichen Wearables, sondern eine neue Schnittstelle zwischen Organisation und Innenleben des Menschen, und darum entscheidet Arbeitsgestaltung darüber, ob daraus Schutz oder Druck wird. Quelle: Kies, A., De Keyser, A., Jaramillo, S., Li, J., Tang, Y. E., & Ud Din, I. (2024). Wired for work: brain-computer interfaces’ impact on frontline employees’ well-being. Journal of Service Management. https://doi.org/10.1108/JOSM-03-2024-0098

In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne über die fortschreitende Konvergenz von Mensch und Maschine und darüber, warum Künstliche Intelligenz nicht nur Prozesse verändert, sondern tief in Identität, Verantwortung und Führung eingreift. Auf Basis einer arbeits- und organisationspsychologischen Reflexion zeigt er, dass KI zunehmend Teil unserer Wahrnehmung, Entscheidungslogik und kognitiven Arbeit wird. Mithilfe der Mensch–Maschine Konvergenz-Matrix wird deutlich, dass Organisationen sich heute in hybriden, sozio-digitalen Systemen bewegen, in denen Kontrolle, Selbstwirksamkeit und Verantwortung neu verteilt werden. Die Episode macht sichtbar, dass technologische Reife allein nicht ausreicht, sondern psychologische Befähigung, Identitätsklarheit und psychologische Sicherheit zu zentralen Voraussetzungen tragfähiger Arbeit mit KI werden. Sein persönliches Fazit: KI verändert nicht nur, was wir tun, sondern wie wir uns als Handelnde erleben. Quelle: Minonne, C. (2025). Die Konvergenz von Mensch und Maschine – Eine organisationspsychologische Reflexion. Keynote, 11. November 2025; Manuskript/Handout mit Notizen.

In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne darüber, warum human-zentrierte KI ohne systematische Arbeitsanalyse blind bleibt. Auf Basis einer arbeits- und organisationspsychologischen Studie wird gezeigt, dass viele KI-Einführungen daran scheitern, dass Arbeit zwar technisch optimiert, aber psychologisch nicht diagnostiziert wird. Vorgestellt wird das Job Perception Inventory (JOPI), ein Instrument zur Erfassung von Arbeitsanforderungen, Ressourcen, Job-Identität und dem Erleben der Zusammenarbeit mit KI. Die Episode macht deutlich, dass Human-Zentrierung nicht bei Usability endet, sondern dort beginnt, wo Arbeit in ihrer psychologischen Tragfähigkeit verstanden und gestaltet wird. Sein persönliches Fazit: KI-Einführung ist kein reines Technikprojekt, sondern ein Thema der Arbeitsgestaltung, und braucht Diagnose zwecks Arbeitsgestaltung, nicht Romantisierung. Quelle: Berretta, S., Tausch, A., Peifer, C., & Kluge, A. (2023). The Job Perception Inventory: Considering human factors and needs in the design of human–AI work. Frontiers in Psychology, 14, 1128945. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1128945

In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne über die doppelte Wirkung von künstlicher Intelligenz auf Arbeit und Leben. Auf Basis einer aktuellen empirischen Studie zeigt er, dass KI nicht nur Produktivität steigern kann, sondern gleichzeitig neue psychologische Belastungen erzeugt. Mithilfe des Job-Demands-Resources Modells wird deutlich, dass KI sowohl als Ressource wirken kann, etwa durch erlebte Wirksamkeit und generative Unterstützung, als auch als Anforderung, die über Technostress zu Erschöpfung, sinkender Arbeitszufriedenheit und erhöhtem Work-Family Konflikt führt. Sein persönliches Fazit: Entscheidend ist nicht die KI an sich, sondern wie Arbeit gestaltet wird. Nachhaltige Produktivität entsteht nur dort, wo technologische Effizienz mit psychologischer Tragfähigkeit zusammengedacht wird. Quelle: Chuang, Y.-T., Chiang, H.-L., & Lin, A.-P. (2025). Insights from the Job Demands–Resources Model: AI’s dual impact on employees’ work and life well-being. International Journal of Information Management, 83, 102887. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2025.102887

In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne über mögliche Schattenseiten der Zusammenarbeit zwischen Mitarbeitenden und künstlicher Intelligenz. Auf Basis einer aktuellen empirischen Studie zeigt er, dass der Einsatz von KI nicht nur Effizienz beeinflusst, sondern auch das Erleben von Arbeit verändern kann. Die Befunde deuten darauf hin, dass unter bestimmten Bedingungen Arbeitsentfremdung entsteht und zweckorientiertes Abkürzungsverhalten begünstigt wird. Sein persönliches Fazit: Entscheidend ist nicht die KI selbst, sondern wie Arbeit gestaltet wird und ob Mitarbeitende sich weiterhin als wirksam und verantwortlich erleben. Quelle: Hai, S., Long, T., Honora, A., Japutra, A., & Guo, T. (2025). The dark side of employee–generative AI collaboration in the workplace: An investigation on work alienation and employee expediency. International Journal of Information Management, 83, 102905..https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2025.102905

In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne über die Frage, wie Psychological Empowerment in Organisationen verlässlich erfasst werden kann. Aufbauend auf einer aktuellen empirischen Studie zeigt er, dass viele Konzepte zu Empowering Leadership zwar Führung messen, aber nicht zwingend das psychologische Erleben von Sinn, Kompetenz, Selbstbestimmung und Wirkung treffen. Die Analyse macht deutlich, warum insbesondere der Aspekt von Einfluss und Machttransfer in Organisationen oft unterschätzt wird und welche Konsequenzen dies für Führung, Belastung und Arbeitszufriedenheit hat. Sein persönliches Fazit: Psychological Empowerment ist kein Schlagwort und keine Führungshaltung, sondern ein messbarer psychologischer Zustand, und genau deshalb braucht es präzise Diagnostik statt gut gemeinter Annahmen. Quelle: Schermuly, C. C., Algner, M., & Lorenz, T. (2025). Bringing back psychological empowerment in empowerment-oriented leadership: The development of the Psychological Empowerment Leadership Scale (PELS). Frontiers in Psychology, 16, Article 1539085. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1539085

In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne über die Bedeutung von Psychological Empowerment (psychologische Befähigung) von Mitarbeitenden im Umgang mit künstlicher Intelligenz. Auf Basis einer aktuellen eigenen empirischen Studie zeigt er auf, warum KI-Integration nicht nur eine technologische, sondern vor allem eine psychologische Herausforderung ist. Entscheidend ist, ob sich Mitarbeitende als kompetent, selbstbestimmt und wirksam erleben – oder ob Verantwortung schleichend an Systeme delegiert wird. Sein persönliches Fazit: KI kann Organisationen stärken, wenn Menschen sich als Mitgestaltende erleben und nicht zu blossen Ausführenden technischer Systeme werden. Quelle: Minonne, C. (2024). Die Rolle von Psychological Empowerment bei der Nutzung von generativer künstlicher Intelligenz [Unveröffentlichtes Manuskript].

In dieser Episode von Denkstoff kompakt untersucht Prof. Dr. Clemente Minonne, wie sich die zunehmende Nutzung von KI-Tools auf unser kritisches Denken auswirkt. Auf Grundlage der empirischen Studie von Michael Gerlich (2025) wird gezeigt, wie häufige KI-Nutzung mit kognitiver Auslagerung (Cognitive Offloading) zusammenhängt und dadurch Fähigkeiten wie Quellenbewertung, Argumentprüfung und eigenständige Problemlösung schwächen kann. Die Episode beleuchtet zudem die Rolle von Vertrauen in KI als Verstärker dieser Effekte sowie die Konsequenzen für Bildung, Organisationen und gesellschaftliche Entscheidungsprozesse. Sein persönliches Fazit: KI kann entlasten – entscheidend ist jedoch, ob sie Denken ersetzt oder bewusst dazu genutzt wird, kritisches Denken zu fördern und zu erhalten. Quelle: Gerlich, M. (2025). AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking. Societies, 15(1), Article 6. https://doi.org/10.3390/soc15010006

In dieser Episode von Denkstoff kompakt untersucht Prof. Dr. Clemente Minonne, wie sozialer Status unsere moralische Akzeptanz von Künstlicher Intelligenz beeinflusst. Grundlage ist die empirische Studie von Schenk, Müller und Keiser (2024), die zeigt, dass Menschen KI moralisch systematisch kritischer beurteilen als menschliche Entscheider; selbst dann, wenn Entscheidungen transparent, fair und korrekt sind. Die Studie macht zudem deutlich, dass der Status der Organisation, in der KI eingesetzt wird, eine zentrale Rolle spielt. Dieselbe KI wird als moralisch deutlich akzeptabler wahrgenommen, wenn sie in einer hoch angesehenen Institution eingesetzt wird, als in einer Organisation mit niedrigem Status. Anhand von Szenarien aus Medizin, Personalrekrutierung und Journalismus wird gezeigt, dass Moralurteile nicht nur leistungsbasiert sind, sondern stark von Reputation, Verantwortungszuschreibungen und institutionellem Vertrauen geprägt werden. Sein persönliches Fazit: Vertrauenswürdige KI entsteht nicht allein durch technische Qualität, sondern durch ihren sozialen und organisatorischen Kontext. Quelle: Schenk, P., Müller, V. A., & Keiser, L. (2024). Social Status and the Moral Acceptance of Artificial Intelligence. Sociological Science, 11, 989–1016. https://doi.org/10.15195/v11.a36