{"id":17608,"date":"2026-02-19T08:57:50","date_gmt":"2026-02-19T07:57:50","guid":{"rendered":"https:\/\/econtribute.de\/?p=17608"},"modified":"2026-02-19T08:57:50","modified_gmt":"2026-02-19T07:57:50","slug":"kuenstliche-intelligenz-menschelt-bei-leistungsbewertung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/econtribute.de\/de\/kuenstliche-intelligenz-menschelt-bei-leistungsbewertung\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz \u201emenschelt\u201c bei Leistungsbewertung"},"content":{"rendered":"<h3 class=\"top-line top-line--yellow\"><strong>Wenn K\u00fcnstliche Intelligenz Leistungen bewertet, verh\u00e4lt sie sich oft \u00fcberraschend menschlich: Sie neigt zu Nachsicht und vermeidet negative Urteile, vor allem, wenn objektive Ma\u00dfst\u00e4be fehlen. Das zeigt eine neue Studie von Dirk Sliwka, Professor beim Exzellenzcluster ECONtribute an der Universit\u00e4t zu K\u00f6ln und Rainer Michael Rilke, Professor an der WHU Otto Beisheim School of Management.<\/strong><\/h3>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>K\u00fcnstliche Intelligenz gilt in der Arbeitswelt als Hoffnungstr\u00e4ger und Herausforderung zugleich. Sie soll Entscheidungsprozesse beschleunigen und Kosten senken. Doch gerade bei der Bewertung menschlicher Leistung, etwa in Bewerbungsprozessen, stellt sich die Frage: Nach welchen Ma\u00dfst\u00e4ben urteilt KI? Und wie objektiv sind ihre Entscheidungen wirklich?<\/p>\n<p>Diese Fragen hat eine aktuelle Studie des Exzellenzclusters ECONtribute untersucht, die als <a class=\"btn btn-link btn-link--yellow\" href=\"https:\/\/www.econtribute.de\/RePEc\/ajk\/ajkdps\/ECONtribute_384_2026.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u201eDiscussion Paper\u201c<\/a> erschienen ist. Das Forschungsteam, bestehend aus Professor <a class=\"btn btn-link btn-link--yellow\" href=\"https:\/\/econtribute.de\/de\/people\/prof-dr-dirk-sliwka\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Dirk Sliwka<\/a> (Universit\u00e4t zu K\u00f6ln) und Professor <a class=\"btn btn-link btn-link--yellow\" href=\"https:\/\/www.whu.edu\/de\/fakultaet-forschung\/economics-group\/verhaltensoekonomik\/rainer-michael-rilke\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Rainer Michael Rilke<\/a> (WHU Otto Beisheim School of Management), kommt zu dem Ergebnis: Sprachmodelle wie ChatGPT \u00fcbernehmen h\u00e4ufig menschliche Bewertungsmuster, insbesondere dann, wenn sie einzelne Personen ohne klare Vergleichsma\u00dfst\u00e4be beurteilen. In solchen F\u00e4llen neigen sie zu Nachsicht, vergeben h\u00e4ufig mittlere Bewertungen und vermeiden negative Urteile.<\/p>\n<p><strong><span class=\"text-oceanblue\">Sprachmodelle reproduzieren erlernte Bewertungsmuster<\/span> <\/strong><\/p>\n<p>F\u00fcr die Studie analysierten die Forschenden drei unterschiedliche Szenarien. Dazu \u00fcbermittelten sie Prompts \u00fcber die Programmierschnittstelle des Softwareunternehmens OpenAI an das Sprachmodell GPT-5-mini.<\/p>\n<p>Im ersten Szenario bewertete die KI die Leistung von 500 CEOs gro\u00dfer Unternehmen auf einer Skala von eins (\u201eunbefriedigend\u201c) bis f\u00fcnf (\u201ehervorragend\u201c). Das Ergebnis: Die KI verteilte \u00fcberwiegend mittlere Bewertungen und zeigte eine deutliche Zur\u00fcckhaltung bei negativen Urteilen. \u201eSprachmodelle reproduzieren Bewertungsmuster, die sie aus ihren Trainingsdaten kennen\u201c, erkl\u00e4rt Professor Dirk Sliwka. \u201eDazu geh\u00f6rt auch die menschliche Tendenz, im Zweifel milde zu urteilen.\u201c\u00a0 Auch als die KI beauftragt wurde, die CEOs einzeln danach zu beurteilen, ob sie beispielsweise zu den 20% schlechtesten der 500 Beurteilten geh\u00f6ren, z\u00e4hlte sie weniger als 0,3% der Manager zu dieser Kategorie.<\/p>\n<p>Im zweiten Szenario beurteilte die KI Bewerbungen, die zuvor selbst mittels KI in unterschiedlichen Qualit\u00e4tsstufen erstellt worden waren. Tats\u00e4chlich tendierte die KI auch in diesem Fall dazu, gro\u00dfz\u00fcgig zu bewerten. Erst als mehrere Bewerbungen gleichzeitig verglichen und nach einer vorgegebenen Verteilung bewertet werden mussten, nahm die Differenzierungsf\u00e4higkeit deutlich zu und die Urteile wurden pr\u00e4ziser.<\/p>\n<p><strong><span class=\"text-oceanblue\">Bei objektiven Daten bewertet KI akkurater als Menschen\u00a0<\/span> <\/strong><\/p>\n<p>Das dritte Szenario basierte auf objektiven Leistungssignalen aus einem Experiment mit Crowdworkern. In diesem Experiment f\u00fchrten die Proband:innen klar definierte Aufgaben durch. Die KI erhielt dieselben verrauschten, aber objektiven Informationen \u00fcber die Arbeitsleistung wie menschliche Bewerter:innen. In diesem Fall bewertete die KI deutlich genauer als die menschliche Vergleichsgruppe, die beispielsweise bei leistungsabh\u00e4ngigen Boni zu besseren Bewertungen neigte. \u201eSobald es einen objektiven Anker gibt, n\u00e4hert sich KI sehr stark dem auch statistisch optimalen Wert an und gibt dann sehr viel akkuratere Bewertungen ab als menschliche Beurteiler, da sie weniger Fehler macht\u201c, fasst Professor Sliwka zusammen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wenn K\u00fcnstliche Intelligenz Leistungen bewertet, verh\u00e4lt sie sich oft \u00fcberraschend menschlich: Sie neigt zu Nachsicht und vermeidet negative Urteile, vor allem, wenn objektive Ma\u00dfst\u00e4be fehlen. 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