Der Forschungsbericht der experimentellen Studie „Algorithm Aversion in Internal Investment Decision-Making“ von Tom Gubini, Prof. Dr. Thorsten Knauer, Dr. Svenja Marsula und Dr. Sandra Winkelmann wurde auf der Homepage des American Institute of CPAs® (AICPA) und des Chartered Institute of Management Accountants® (CIMA) veröffentlicht und ist nun unter Algorithm Aversion in Internal Investment Decision-Making | CPD and Learning | AICPA & CIMA online verfügbar.

In dieser durch die AICPA & CIMA finanziell unterstützten Studie wurde der Frage nachgegangen, wie algorithmische Entscheidungsunterstützungssysteme erfolgreich in interne Investitionsentscheidungen implementiert werden können. Algorithmische Entscheidungsunterstützungssysteme bieten in diesem Zusammenhang den Vorteil, dass sie auf Basis objektiver Analysen Ratschläge erteilen. Werden diese befolgt, sinkt die Wahrscheinlichkeit verzerrter Entscheidungen. Dadurch können langfristige negative Folgen für das Unternehmen vermieden werden. Dennoch zeigt sich, dass Mitarbeiter im Allgemeinen eine Aversion gegen diese Systeme haben, was zu einer geringen Nutzung bzw. Befolgung der Ratschläge führt. Daher ist es für Unternehmen relevant, diese Aversion zu mindern und eine höhere Nutzung algorithmischer Entscheidungsunterstützungssysteme zu erreichen.

Die Ergebnisse zeigen, dass die Aversion bei nicht-menschenbezogenen Entscheidungen, beispielsweise der Beschaffung einer neuen Maschine, signifikant geringer ist als bei Entscheidungen, bei denen ein Mensch im Mittelpunkt steht, beispielsweise einer Einstellungsentscheidung. In letzterem Fall kann die Aversion jedoch deutlich gemindert werden, wenn der zugrunde liegende Algorithmus erklärt wird. Somit können auch in diesem Fall algorithmische Entscheidungsunterstützungssysteme signifikant häufiger genutzt werden als ohne eine Erklärung. Die Studie zeigt außerdem, dass die allgemeine Nutzung die größte Herausforderung darstellt, da nach der Nutzung in rund 80 % der Fälle den Ratschlägen gefolgt wird.