Studie der Harvard Business School zum KI-Einsatz bei Procter & Gamble

Die Harvard Business School (HBS) ist eine der Graduate Schools an der US-amerikanischen Harvard University in Cambridge (Massachusetts). Sie wurde am 01. Oktober 1908 gegründet und ist als Graduiertenschule für die Weiterbildung von Akademikern mit einem ersten Hochschulabschluss (Bachelor) zuständig. Die HBS gilt als eine der renommiertesten Business Schools der Welt.

Ergebnisse der Forschung werden unter anderem in Whitepapern veröffentlicht oder in Publikationen des Verlags Harvard Business School Publishing, dessen Eigentümerin die HBS ist. Neben Fachbüchern wird von diesem auch die monatlich erscheinende Zeitschrift Harvard Business Review herausgegeben, die in Deutschland unter dem Namen Harvard Business Manager vertrieben wird.

Procter & Gamble (P&G) wurde 1837 von William Procter, einem britischen Kerzenzieher, und James Gamble, einem irischen Seifensieder, in Cincinnati/Ohio, gegründet. Der aktuell in rund 70 Staaten vertretene Konsumgüterkonzern firmiert in den USA unter dem Namen The Procter & Gamble Company; Hauptsitz ist immer noch Cincinnati. Die Produktpalette reicht von Körperpflege- und Hygieneprodukten, Kosmetika und Reinigungsmitteln über rezeptfreie Arzneimittel bis hin zu Nahrungsmitteln, Süßwaren und Getränken.

Procter & Gamble beschäftigt ca. 110.000 Mitarbeiter, darunter allein 7.000 im Bereich Research & Development (R&D) bzw. Forschung und Entwicklung (F&E). P&G gehört damit zu den weltweit größten Unternehmen. In Deutschland wurde P&G als GmbH 1960 gegründet. 2024 arbeiteten hier mehr als 10.000 Mitarbeiter für die Gesellschaft, die allein in Deutschland mehr als 30 Marken im Angebot hat.

Die Studie von HBS bei P&G: “The Cybernetic Teammate: A Field Experiment on Generative AI Reshaping Teamwork and Expertise”

Der kybernetische Teamkollege: Ein Feldexperiment zur generativen KI –
Teamarbeit und Fachwissen neu gestalten

Harvard Business Working Paper No. 25-043

Studiendesign

Die Studie „Der kybernetische Teamkollege“ wurde im Zeitraum Mai bis Juli 2024 als Feldexperiment bei Procter & Gamble durchgeführt. Vereinbart und ausgearbeitet wurden mit der Leitung von P&G eintägige virtuelle Produktentwicklungs-Workshops. An diesen nahmen 811 Mitarbeiter aus dem kaufmännischen Bereich (Handel) und aus dem Bereich F&E teil. Ausgewertet wurden die Daten von 776 dieser Probanden.

Die Teilnehmer wurden in vier Gruppen eingeteilt: (1) eine Kontrollgruppe aus Einzelperson, die ihre Aufgaben ohne Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) erledigen mussten; (2) Teams aus den Bereichen F&E und Handel, die nicht auf KI zurückgreifen durften, sowie (3) Einzelperson und (4) Teams aus F&E und Handel, die KI nutzen sollten. Die Probanden wurden nach dem Zufallsprinzip ausgesucht und acht Randomisierungsclustern zugeordnet, die vier Geschäftsbereiche (Baby-, Damen-, Körper- und Mundpflege) in zwei Regionen (Europa und Amerika) repräsentierten. Ihre Aufgabe war, reale Produktinnovationen zu erarbeiten. Dabei wurde untersucht, wie generative KI (Generative Artificial Intelligence, GenAI) die funktionsübergreifende Entwicklung neuer Produkte in einem etablierten operativen Rahmen aus strukturierten Routinen beeinflusst. Der Schwerpunkt lag auf frühen Phasen der Innovation, in denen neue Ideen generiert und entwickelt werden.

Zentrale Ergebnisse

Kern der Studie war die Untersuchung des Einflusses, den KI auf die Leistung, den Austausch von Fachwissen und die soziale Einbindung als zentrale Säulen der Zusammenarbeit beeinflusst.

KI steigert die Leistung

Die Studienteilnehmer, die alleine und ohne Unterstützung einer KI arbeiteten – also Angehörige der Kontrollgruppe –, kamen im Allgemeinen zu den am wenigsten tauglichen Lösungen. Deutlich besser agierten Teams: Bereits ohne Einsatz von KI erarbeiteten sie deutlich praktikablere Vorschläge. Konnten Teams auf KI-Anwendungen zurückgreifen, wurde die Qualität der Lösungen nochmals deutlich gesteigert. Erstaunlich ist, dass die Leistung von Einzelpersonen, die mit KI arbeiteten, zu denen der Teamleistung unter Einsatz der KI fast gleichwertig war. Mithilfe von KI-Anwendungen können Individuen also die Ergebnisqualität traditioneller menschlicher Teams übertreffen und beinahe so gute Leistungen erbringen wie KI-gestützte Teams. Daraus folgt, dass bei bestimmten Aufgaben die Zusammenarbeit im Team durch einzelne Personen, die KI nutzen, effektiv übernommen werden können.

Zudem zeigte sich, dass der Einsatz von KI die Zeit zur Erarbeitung einer Lösung deutlich verkürzt. Alleinarbeiter sowie Teams ohne KI-Unterstützung benötigten etwa die gleiche Zeit zur Bearbeitung einer Aufgabe – wobei Teams durchschnittlich sogar länger dafür brauchten als Einzelpersonen, vermutlich aufgrund der notwendigen Abstimmung der Teammitglieder untereinander. Dieser Effekt zeigt sich auch beim Vergleich von Individuen und Teams, die KI einsetzten: Beide Gruppen konnten ihre Aufgaben mithilfe der KI zwar deutlich schneller erledigen als die Gruppen ohne KI-Unterstützung, aber Alleinarbeiter waren auch hier schneller als die Teams. Die Nutzung von KI-Anwendungen erhöht also die Produktivität – und bietet sogar Hinweise darauf, dass die Arbeit im Team mehr Zeit benötigt als die Arbeit von Einzelnen.

KI ersetzt Fachwissen

Die Teilnehmer der verschiedenen Gruppen stammten aus den Bereichen Handel und F&E. Individuen kamen daher bei der Bearbeitung der Aufgaben ohne KI bevorzugt zu den Lösungen, die sie aus ihrem jeweiligen Fachbereich kannten: Auf der einen Seite wurden kaufmännische, auf der anderen technische Lösungen vorgeschlagen. Erst in den Teams wurden gemeinsam Lösungen entwickelt, die die Eigenheiten beider Bereiche berücksichtigten – auch ohne Unterstützung durch KI. Deren Einsatz aber erleichterte das Verständnis der jeweils anderen Sichtweise: Alleinarbeiter konnten sich die Expertise aus dem jeweils anderen Bereich aneignen und in kürzerer Zeit zu qualitativ besseren Lösungen kommen. Teams erleichterte die KI-Anwendung das gegenseitige Verständnis für die jeweilige Sichtweise und führte so ebenfalls zu qualitativ hochwertigeren Lösungen. Die Expertise wurde also durch KI gestärkt: Fachfremde konnten mit KI qualitativ ähnliche Ergebnisse erzielen wie Experten; KI kann Wissen und Erfahrung zumindest in Teilen ersetzen.

Generative KI stärkt das Gefühl der sozialen Einbindung

Positive Emotionen motivieren. Sie sind ausschlaggebend für das menschliche Wohlbefinden und die Qualität der geleisteten Arbeit. Alleinarbeit ist häufig ein Stressfaktor; die Arbeit im Team oder bei persönlicher Zuwendung wird im Regelfall als angenehm empfunden. Bei den untersuchten Gruppen ließen sich diese Annahmen grundsätzlich bestätigen: Wer im Team arbeitete, hatte durchgängig deutlich bessere Empfindungen bei der Durchführung seiner Aufgaben als Einzelarbeiter. Dies zeigte sich sowohl im Vergleich derjenigen, die keine KI einsetzen, als auch bei denen, die KI nutzten. Allerdings waren die positiven Emotionen beim Einsatz von KI jeweils in deutlich höherem Maß vertreten als ohne die Nutzung von KI-Anwendungen.

Ursache für den positiven Effekt, der vom Einsatz der KI ausging, war offenbar die Integration sprachgesteuerter KI. Der vermeintlich „menschliche“ Kontakt führte bei den Teilnehmern zu signifikant höheren Werten an positiven Emotionen (z. B. Aufregung, Energie und Begeisterung). Negative Emotionen wie Angst und Frustration traten dagegen nur noch in reduziertem Umfang auf. Generative KI stärkt somit das Gefühl der sozialen Einbindung und wirkt der Vereinsamung bei der Arbeit entgegen. Dies könnte auch ein wichtiger Aspekt für den Einsatz von generativer KI bei der Arbeit im Homeoffice sein.