Erfolgreiche Mensch-KI-Zusammenarbeit benötigt die Integration unterschiedlicher Denkformen

Seit der Einführung von ChatGPT und anderen generativen KI-Systemen investieren Unternehmen weltweit in neue Anwendungen. Ob Produktentwicklung, Marketing oder Forschung – die Erwartungen an Künstliche Intelligenz sind hoch. Gleichzeitig berichten viele Organisationen, dass der praktische Nutzen hinter den Erwartungen zurückbleibt. 

Eine neue Studie von Forschenden der Universität St.Gallen (HSG) in Zusammenarbeit mit der ETH Zürich und der Nanyang Technological University in Singapur liefert nun eine Erklärung. Sie untersuchten, wie Menschen und generative KI in kreativen Prozessen erfolgreich zusammenarbeiten können. Dabei fanden sie, dass der Schlüssel für eine gewinnbringende Mensch-KI-Kooperation in der erfolgreichen Integration der verschiedenen kognitiven Fähigkeiten von Mensch und Maschine liegt. 

Mensch und KI «denken» unterschiedlich  

Für ihre Untersuchung führten die Forschenden Interviews mit erfahrenen Parfümeurinnen und Parfümeuren bei der Entwicklung neuer Düfte mit Unterstützung generativer KI. Das Forschungsfeld eignet sich besonders gut, weil Parfümkreation auf viel implizitem Erfahrungswissen, Intuition und sensorischer Wahrnehmung basiert. Diese menschlichen Fähigkeiten besitzt generative KI nicht. Eine Zusammenarbeit für solch kreative Prozesse benötigt deshalb eine sinngemässe Übertragung in die Textform, welche die KI verarbeiten kann, sowie eine Rückübersetzung in vom Menschen sensorisch wahrnehmbare Erfahrungen. 

Die Forschenden bezeichnen diese Herausforderung als «Representational Gap»: Eine Repräsentationslücke zwischen menschlichem Erfahrungswissen und der Art, wie generative KI Informationen verarbeitet. «Viele Unternehmen glauben, die Herausforderung bestehe darin, bessere Prompts zu schreiben. Unsere Forschung zeigt etwas anderes: Entscheidend ist, ob Menschen und KI lernen, ihre völlig unterschiedlichen Formen des Wissens miteinander zu verbinden», sagt Studienleiterin Tomoko Yokoi, wissenschaftliche Leiterin des Zurich AI Labs, einer Initiative zwischen HSG, ETH Zürich und Zurich Versicherung. 

Wie gelingt erfolgreiche Mensch-KI-Zusammenarbeit? 

Die Studie identifiziert drei zentrale Praktiken erfolgreicher Zusammenarbeit: 

• Erstens benötigt erfolgreiche Mensch-KI-Kooperation eine Verteilung der Aufgaben entsprechend der jeweiligen Stärken. Menschen definieren Probleme, setzen Prioritäten und bewerten Ergebnisse. Generative KI unterstützt vor allem dabei, schnell viele unterschiedliche Lösungsansätze zu entwickeln. 
• Zweitens übersetzen Fachpersonen kontinuierlich zwischen ihrer eigenen Erfahrung und den Vorschlägen der KI. Die Forschenden beschreiben diesen Prozess als Wechsel zwischen der Übersetzung von Erfahrungswissen in für KI verständliche Informationen («Disembodiment») und der Rückübertragung der KI-Ergebnisse in den jeweiligen fachlichen Kontext («Re-embodiment»). 
• Drittens entstehen Lösungen in einem iterativen Prozess. Menschliche Expertinnen und Experten passen ihre Fragestellungen laufend an, bewerten neue Vorschläge und entwickeln ihre eigenen Ideen weiter. Dadurch entsteht ein kreativer Dialog zwischen Mensch und Maschine. 

Welche Kompetenzen werden künftig entscheidend? 

Die Studie zeigt, dass Unternehmen nicht allein von leistungsfähigeren KI-Modellen profitieren. Ebenso wichtig sind organisatorische Fähigkeiten, die den Austausch zwischen menschlicher Expertise und künstlicher Intelligenz ermöglichen. «Generative KI ersetzt menschliche Kreativität nicht. Sie erweitert den Möglichkeitsraum. Den eigentlichen Wert schaffen weiterhin Menschen – indem sie Ergebnisse einordnen, interpretieren und weiterentwickeln», sagt Tomoko Yokoi. 

Für Unternehmen bedeutet dies, dass Investitionen in KI durch den Aufbau neuer Kompetenzen ergänzt werden sollten. Gefragt sind Mitarbeitende, die sowohl fachliches Erfahrungswissen als auch den produktiven Umgang mit generativer KI beherrschen und beide Perspektiven miteinander verbinden können. Der Erfolg des Einsatzes künstlicher Intelligenz in Organisationen entscheidet sich nicht allein an der Qualität des KI-Modells, sondern an der erfolgreichen Organisationen der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI. 

Link zur Studie: 
Yokoi, T., Laureiro-Martinez, D., Magni, F., & Brusoni, S. (2026). Organizing across cognitive asymmetry in human–AI collaboration: A study of perfume creation. Strategic Management Journal, 1–25. https://doi.org/10.1002/smj.70089