In dieser Episode von Denkstoff kompakt geht Prof. Dr. Clemente Minonne der Frage nach, wie sich ein übermässiges Vertrauen in KI-Systeme wie ChatGPT auf unsere kognitiven Fähigkeiten auswirken kann. Basierend auf einem systematischen Review von Zhai et al. (2024) beleuchtet diese Episode, wie kritisches Denken, Entscheidungsfähigkeit und analytisches Denken geschwächt werden können, wenn KI-Empfehlungen unreflektiert übernommen werden. Gleichzeitig werden zentrale ethische Risiken wie Halluzinationen, Bias, Plagiatsproblematik, Datenschutz und Intransparenz diskutiert. Sein persönliches Fazit: KI ist ein mächtiges Werkzeug; entscheidend ist jedoch, sie kompetent, reflektiert und mit gesunder Skepsis zu nutzen, statt das Denken an Maschinen auszulagern. Quelle: Zhai, C., Wibowo, S., & Li, L. D. (2024). The effects of over-reliance on AI dialogue systems on students’ cognitive abilities: A systematic review. Smart Learning Environments, 11, Article 28. https://doi.org/10.1186/s40561-024-00316-7

In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne darüber, 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

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 spricht Prof. Dr. Clemente Minonne darüber, 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 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 eine zentrale Entwicklung der digitalen Arbeitswelt: die zunehmende Hybridisierung menschlicher und technischer Arbeitsleistungen durch Künstliche Intelligenz. Ausgangspunkt ist ein Positionspaper von Rehmer et al. (2025), das KI als neue Leittechnologie beschreibt und mit dem Konzept des „Hybrid Man“ ein neues arbeitspsychologisches Menschenbild skizziert. Im Zentrum steht die Beobachtung, dass KI nicht mehr nur körperliche Tätigkeiten oder einfache Routinen verändert, sondern zunehmend auch kognitive Arbeit durchdringt. Die Episode zeigt, dass dadurch die Grenzen zwischen menschlicher und technischer Leistung unschärfer werden. Arbeit entsteht immer häufiger in der Interaktion zwischen Mensch und KI. Damit stellen sich neue Fragen nach Verantwortung, Kontrolle, Vertrauen, Erklärbarkeit und Kompetenz. Besonders wichtig wird dabei die sogenannte AI Literacy: die Fähigkeit, KI-bezogenes Wissen zu finden, zu verstehen, kritisch zu reflektieren und verantwortungsvoll anzuwenden. Zugleich beleuchtet die Episode die psychologischen Risiken dieser Entwicklung. KI kann Menschen entlasten, aber auch neuen Überwachungsdruck, Anpassungsstress, Existenzängste und psychische Fehlbeanspruchungen erzeugen. Technologische Entlastung bedeutet daher nicht automatisch menschengerechte Arbeit. Entscheidend ist, wie Organisationen die neue Mensch-Technik-Interaktion gestalten. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem Konzept des eudaimonischen Wohlbefindens. Es beschreibt Wohlbefinden nicht nur als angenehmen Zustand, sondern als Wachstum, Sinnhaftigkeit, Authentizität und Exzellenz. Die Episode diskutiert, weshalb dieses Konzept ein wichtiges Zielkriterium für die Gestaltung zukünftiger KI-gestützter Arbeit sein könnte. Sein persönliches Fazit: Die entscheidende Herausforderung der kommenden Jahre besteht nicht allein darin, KI in Organisationen zu integrieren. Viel wichtiger ist die Frage, ob KI so gestaltet wird, dass sie menschliche Urteilskraft, Selbstwirksamkeit, Lernen, Verantwortung und Sinn stärkt. Die Zukunft der Arbeit entscheidet sich deshalb nicht nur an der Leistungsfähigkeit technischer Systeme, sondern daran, ob Organisationen lernen, hybride Arbeit wirklich menschengerecht zu gestalten. Quelle: Rehmer, S., Muehlan, H., Menzel, M., Juds, M., Fellmann, M., Dhiman, H., & Röcker, C. (2025). Die Hybridisierung von menschlichen und technischen Arbeitsleistungen mit Künstlicher Intelligenz als neuer Leittechnologie: Entwicklungen, Implikationen und Potenziale für menschengerechte Arbeit. Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, 79, 525–533. https://doi.org/10.1007/s41449-025-00489-y

In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne über eine Perspektive auf generative Künstliche Intelligenz, die in vielen Diskussionen bislang erstaunlich wenig Beachtung findet: die Frage, wie KI nicht nur Produktivität verändert, sondern das menschliche Erleben von Arbeit. Ausgangspunkt ist eine Studie von De Smet et al. (2024), die auf einer gross angelegten Befragung von über 12'000 Arbeitnehmenden und mehr als 3'000 Führungskräften aus Kanada, Grossbritannien und den USA basiert. Die Untersuchung analysiert, wie Menschen generative KI bereits heute in ihrem Arbeitsalltag nutzen und welche organisationalen, psychologischen und kulturellen Folgen damit verbunden sind. Die Studie deutet darauf hin, dass die eigentliche Veränderung weniger in der Automatisierung von Arbeit liegt als in einer Verschiebung der Tätigkeiten: weg von Routineaufgaben und hin zu Bewertung, Interpretation, Entscheidungsfindung und kritischer Reflexion. Im Zentrum steht dabei die Frage, welche menschlichen Fähigkeiten im Zeitalter generativer KI an Bedeutung gewinnen. Die Studie verweist insbesondere auf kritisches Denken, Problemlösefähigkeit, Urteilsvermögen, Kreativität, Lernbereitschaft sowie die Fähigkeit, mit Unsicherheit und Komplexität umzugehen. Gleichzeitig zeigt sich, dass intensiv mit KI arbeitende Menschen besonders häufig Faktoren wie Sinn, Zugehörigkeit, Gesundheit, Entwicklungsmöglichkeiten und unterstützende Führung als wichtige Elemente guter Arbeit nennen. Zudem wird diskutiert, weshalb die erfolgreiche Einführung von KI nicht primär ein Technologieprojekt ist, sondern immer auch ein Kultur- und Führungsprojekt. Organisationen profitieren besonders dann von generativer KI, wenn Mitarbeitende psychologische Sicherheit erleben, Unterstützung erhalten und neue Technologien in einem Umfeld erproben können, das Lernen und Experimentieren fördert. Sein persönliches Fazit: Die zentrale Herausforderung der kommenden Jahre besteht möglicherweise nicht darin, wie viel künstliche Intelligenz in Organisationen integriert werden kann, sondern wie der dadurch entstehende Freiraum genutzt wird. Wenn KI Routinetätigkeiten reduziert, entsteht die Chance, menschliche Arbeit stärker auf Reflexion, Zusammenarbeit, Kreativität, Verantwortung und Lernen auszurichten. Die Zukunft der Arbeit könnte dadurch paradoxerweise nicht technischer, sondern menschlicher werden. Quelle: De Smet, A., Durth, S., Hancock, B., Mugayar-Baldocchi, M., & Reich, A. (2024). The Human Side of Generative AI: Creating a Path to Productivity. McKinsey & Company. Verfügbar unter: https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/the-human-side-of-generative-ai-creating-a-path-to-productivity

In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne über eine psychologische Dimension technologischer Transformation, die in vielen Diskussionen rund um Industrie 5.0 bislang erstaunlich wenig sichtbar ist: die mentale Belastung in der Zusammenarbeit zwischen Menschen und kollaborativen physischen Robotern; sogenannten Cobots. Ausgangspunkt ist eine aktuelle systematische Review-Studie von Bassi et al. (2025), welche 46 Untersuchungen zur Human-Cobot Kollaboration analysiert. Die Studie zeigt, dass Cobots zwar körperliche Belastungen reduzieren können, gleichzeitig jedoch neue psychologische Anforderungen entstehen: erhöhte Aufmerksamkeit, permanente Überwachung, mentale Dauerkoordination, Unsicherheit sowie subtiler Stress durch Geschwindigkeit, Nähe und Vorhersagbarkeit intelligenter Systeme. Im Zentrum steht dabei die Frage, wie sich industrielle Arbeit psychologisch verändert, wenn Menschen nicht mehr neben klassischen Maschinen, sondern gemeinsam mit intelligenten, adaptiven Robotersystemen arbeiten. Die Episode beleuchtet, weshalb Belastung nicht einfach verschwindet, sondern zunehmend von körperlicher auf kognitive und emotionale Ebenen wandert. Zudem wird diskutiert, weshalb „Human Centricity“ in Industry 5.0 deutlich anspruchsvoller ist, als es viele strategische Zukunftsbilder suggerieren. Nicht technologische Leistungsfähigkeit allein entscheidet über gute Arbeit, sondern die arbeits- und organisationspsychologische Gestaltung dieser neuen Mensch-Maschine-Kooperationen. Sein persönliches Fazit: Die eigentliche Herausforderung intelligenter Arbeitswelten liegt nicht primär darin, wie leistungsfähig Maschinen werden, sondern darin, ob Organisationen lernen, die psychologischen Folgen dieser Technologien ernst zu nehmen. Die Zukunft der Arbeit entscheidet sich deshalb nicht nur an technologischer Innovation, sondern an der Fähigkeit, menschliche Aufmerksamkeit, Vertrauen, mentale Belastung und Wohlbefinden nachhaltig gestaltbar zu halten. Quelle: Bassi, G., Orso, V., Salcuni, S., & Gamberini, L. (2025). Understanding workers’ well-being and cognitive load in human-cobot collaboration: Systematic review. Journal of Medical Internet Research, 27, e75658. https://doi.org/10.2196/75658

In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne über den „Anthropic Economic Index“ und die Frage, wie generative KI bereits heute konkret in Arbeitsprozessen genutzt wird. Grundlage ist eine gross angelegte Analyse realer Interaktionen mit dem Sprachmodell "Claude". Die Studie zeigt, dass KI derzeit vor allem für sprachliche, analytische und wissensbasierte Tätigkeiten eingesetzt wird, insbesondere in Bereichen wie Softwareentwicklung, Kommunikation, Forschung, Datenanalyse oder Bildung. Auffällig ist, dass die häufigste Form der Nutzung nicht vollständige Automatisierung, sondern die Zusammenarbeit (Augmentation) zwischen Mensch und KI ist. Die Episode diskutiert, weshalb dadurch weniger "ganze Berufe" verschwinden als vielmehr "kognitive Teilaufgaben" neu verteilt werden, und warum sich dadurch auch Kompetenzanforderungen, Lernprozesse und organisationale Dynamiken verändern. Sein persönliches Fazit: Die eigentliche Veränderung durch generative KI liegt möglicherweise weniger im Ersatz menschlicher Arbeit als in der tiefgreifenden Neuorganisation kognitiver Wissensarbeit. Quelle: Handa et al. (2025). Which economic tasks are performed with AI? Evidence from millions of Claude conversations. Anthropic Economic Index. Anthropic. https://arxiv.org/abs/2503.04761 und https://www.anthropic.com/economic-index

In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne über eine neue Studie des KOF-Instituts der ETH Zürich zur Frage, ob generative KI bereits sichtbare Auswirkungen auf den Schweizer Arbeitsmarkt hat. Grundlage ist der Studienbericht „KI und der Schweizer Arbeitsmarkt: Erste Evidenz zu Auswirkungen auf Arbeitslosigkeit und Stellenausschreibungen“. Die Studie analysiert reale Daten von Arbeitssuchenden des SECO sowie umfassende Stelleninseratsdaten und zeigt, dass sich stark KI-exponierte Berufe seit der Einführung grosser Sprachmodelle Ende 2022 deutlich schlechter entwickelt haben als wenig exponierte Berufe. Besonders betroffen sind wissensintensive Tätigkeiten wie Softwareentwicklung, Programmierung, Marketing oder journalistische Arbeit. Die Episode diskutiert, weshalb generative KI sich grundlegend von früheren Automatisierungswellen unterscheidet, warum jüngere Arbeitnehmende stärker betroffen sein könnten und weshalb die Geschwindigkeit technologischer Diffusion zu einer neuen Dynamik von Arbeit führt. Sein persönliches Fazit: Die entscheidende Veränderung durch KI liegt nicht primär im Verschwinden von Arbeit, sondern in der zunehmenden Instabilität jener Wissensarbeit, die lange als besonders sicher galt. Quelle: Kläui, J., & Siegenthaler, M. (2025). KI und der Schweizer Arbeitsmarkt: Erste Evidenz zu Auswirkungen auf Arbeitslosigkeit und Stellenausschreibungen (KOF Studien Nr. 186). ETH Zürich, KOF Konjunkturforschungsstelle. https://doi.org/10.3929/ethz-c-000785283

In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne über die Frage, wie künstliche Intelligenz Arbeit verändert – nicht primär durch den Wegfall von Jobs, sondern durch eine zunehmende Dynamik innerhalb bestehender Rollen. Grundlage ist der „2025 Global AI Jobs Barometer“ von PwC, insbesondere die Schweiz-Analyse. Der Bericht zeigt, dass sich Anforderungen in KI-exponierten Jobs deutlich schneller verändern als in anderen Tätigkeiten, während die Gesamtzahl der Jobs stabil bleibt. Gleichzeitig sinken Anforderungen an formale Abschlüsse, während die Komplexität innerhalb der Jobs steigt. Die Episode argumentiert, dass die zentrale Herausforderung der Zukunft weniger im Verlust von Arbeitsplätzen liegt, sondern in der Fähigkeit, mit kontinuierlichen Veränderungen Schritt zu halten. Sein persönliches Fazit: Die eigentliche Herausforderung der KI liegt nicht in der Reduktion von Arbeit, sondern in der Geschwindigkeit ihrer Transformation, und damit in der Frage, wie gut Menschen und Organisationen sich kontinuierlich weiterentwickeln können. Quelle: PwC. (2025). Global AI Jobs Barometer 2025: AI is reshaping jobs – Switzerland insights. PricewaterhouseCoopers.

In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne über die Frage, wie KI und Automatisierung die Arbeitswelt in Europa bis 2030 verändern könnten. Grundlage ist der Studienbericht des McKinsey Global Institute „Eine neue Zukunft der Arbeit - Der Wettlauf um die Einführung von KI in Europa - welche Fähigkeiten jetzt gefragt sind“. Im Zentrum der Episode steht die Beobachtung, dass es nicht nur um Automatisierung einzelner Tätigkeiten geht, sondern vor allem um beschleunigte Berufswechsel, neue Fähigkeitsanforderungen und die gesellschaftliche Herausforderung, Übergänge aktiv zu gestalten. Der Studienbericht zeigt, dass in Europa bis 2030 insbesondere MINT- und Gesundheitsberufe wachsen könnten, während Büro- und Verwaltungstätigkeiten sowie Teile des Kundendienstes und Vertriebs unter Druck geraten. Gleichzeitig steigt die Nachfrage nach technologischen sowie sozialen und emotionalen Fähigkeiten, während gerade diese Kompetenzen bereits heute vielerorts knapp sind. Die Episode diskutiert, warum die Zukunft der Arbeit deshalb nicht nur ein Technologie-, sondern vor allem auch ein Qualifizierungs-, Führungs- und Verteilungsthema ist. Sein persönliches Fazit: Die entscheidende Herausforderung der KI-Zukunft liegt nicht primär in der Automatisierung selbst, sondern in der Fähigkeit von Unternehmen, Bildungssystemen und Politik, berufliche Übergänge so zu gestalten, dass Produktivität steigt, ohne dass zu viele Menschen den Anschluss verlieren. Quelle: Chui, M., Durth, S., Hazan, E., Huyghues-Despointes, R., Madgavkar, A., Maor, D., Dandona, G. S., & Smit, S. (2024). Eine neue Zukunft der Arbeit: Der Wettlauf um die Einführung von KI in Europa – welche Fähigkeiten jetzt gefragt sind. McKinsey Global Institute.

In dieser Episode von Denkstoff kompakt spricht Prof. Dr. Clemente Minonne über die Frage, wie Teams gestaltet sein müssen, damit Zusammenarbeit mit künstlicher Intelligenz überhaupt funktionieren kann. Auf Basis einer aktuellen Studie wird gezeigt, dass nicht nur Kompetenzen, sondern insbesondere arbeits- und organisationspsychologische Faktoren wie Technologieakzeptanz, Selbstwirksamkeit und Vertrauen entscheidend für erfolgreiche Mensch-KI-Kollaboration sind. Die Episode verdeutlicht, dass KI nicht einfach in bestehende Teams integriert werden kann, sondern neue Anforderungen an Teamzusammensetzung und organisationale Gestaltung stellt. Im Zentrum steht die Erkenntnis, dass Zusammenarbeit mit KI immer auch mit Unsicherheit verbunden ist; insbesondere durch plausible, aber potenziell fehlerhafte Ergebnisse. Organisationen müssen daher lernen, nicht nur Technologie zu implementieren, sondern auch Vertrauen, Reflexion und Urteilsfähigkeit systematisch zu entwickeln. Sein persönliches Fazit: Erfolgreiche KI-Nutzung ist weniger eine Frage der Technologie als eine Frage der Menschen und ihrer Haltung. Entscheidend ist nicht, wie leistungsfähig ein KI-System ist, sondern ob sich Teams gut ergänzen, um dessen Ergebnisse kritisch einzuordnen und verantwortungsvoll zu nutzen. Quelle: La Torre, D., Colapinto, C., Durosini, I., & Triberti, S. (2023). Team Formation for Human–Artificial Intelligence Collaboration in the Workplace: A Goal Programming Model to Foster Organizational Change. IEEE Transactions on Engineering Management. https://doi.org/10.1109/TEM.2021.3077195

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