Auf einen Blick
- Unternehmen
- Procter & GambleHersteller von Konsumgütern
- Branche
- Industrie Untersucht wurde die Produktentwicklung, nicht die Fertigung in der Fabrik.
- Wo und wann
- Europa und Amerika. Mai–Juli 2024.
- Wer die Zahlen erhoben hat
- Von Forschenden gemessenDie Zahlen stammen aus einem Arbeitspapier von Forschenden der Harvard, der Wharton School und anderer Business Schools. Vier der elf Autoren arbeiten bei Procter & Gamble. Das Papier ist nicht fachlich begutachtet.
Was sie getan haben
Procter & Gamble veranstaltete eintägige Online-Workshops für 776 seiner Beschäftigten. Alle arbeiteten an einem echten Produktproblem aus ihrem eigenen Geschäftsbereich: Babypflege, Damenhygiene, Rasur und Körperpflege oder Mundpflege. Die Teilnehmenden kamen aus zwei Gruppen: Forschung und Entwicklung sowie kaufmännische Rollen.
Die Personen wurden per Zufall einer von vier Arbeitsformen zugeteilt: allein, allein mit KI, zu zweit oder zu zweit mit KI. Ein Paar bestand aus je einer Person aus jeder Gruppe. Die KI war ein Werkzeug auf Basis von GPT-4. Wer es nutzte, bekam vorher eine Stunde Schulung. Fachleute bewerteten anschließend die Qualität jedes Vorschlags. Sie wussten nicht, aus welcher Arbeitsform er stammte.
Die Zahlen
Die Qualität wird mit Einzelpersonen ohne KI verglichen. Die Einheit ist die Standardabweichung, ein übliches Maß dafür, wie weit ein Ergebnis vom Durchschnitt entfernt liegt.
| Arbeitsform | Qualität im Vergleich zu einer Person ohne KI | Zeitaufwand |
|---|---|---|
| Paar, ohne KI | 0,24 höher | Etwa gleich |
| Eine Person mit KI | 0,37 höher | 16,4 % weniger |
| Paar mit KI | 0,39 höher | 12,7 % weniger |
- Beste Ideen. Bei Paaren mit KI war die Wahrscheinlichkeit um 9,2 Prozentpunkte höher, dass ihr Vorschlag zu den besten 10 % gezählt wurde. Bei Einzelnen ohne KI erreichten 5,8 % dieses Niveau.
- Weniger Abteilungsdenken. Ohne KI schlugen Beschäftigte aus der Forschung technische Ideen vor und Beschäftigte aus kaufmännischen Rollen kaufmännische. Mit KI lieferten beide ausgewogene Vorschläge.
- Stimmung. Wer KI nutzte, gab positivere Gefühle bei der Arbeit an.
Was der Fall zeigt
- KI half bei Produktarbeit in der Ideenphase. Der Gewinn wurde in einem Experiment mit Vergleichsgruppe gemessen, in einem laufenden Herstellerunternehmen. Fachleute bewerteten Vorschläge. Im Rahmen der Studie wurde kein Produkt eingeführt und verkauft.
- Eine Person mit KI schnitt etwa so gut ab wie ein Paar ohne. Das Papier beschreibt die beiden Bewertungen als sehr ähnlich.
- Wenig Schulung war nötig. Eine Stunde, für Beschäftigte, die nach Angaben der Autoren noch wenig Erfahrung mit dem Formulieren von Anweisungen an KI hatten.
Andere Experimente zeigen, dass KI bei manchen Aufgaben hilft und bei anderen schadet. Siehe die Studie mit 758 Beratern.
Was das über die Praktiken sagt
Praktiken, die das Unternehmen anwandte
Quellen
- Dell’Acqua, Ayoubi, Lifshitz, Sadun, Mollick, Mollick, Han, Goldman, Nair, Taub and Lakhani (2025). The Cybernetic Teammate: A Field Experiment on Generative AI Reshaping Teamwork and Expertise. NBER Working Paper 33641. nber.org
- Dell’Acqua, McFowland, Mollick, Lifshitz-Assaf, Kellogg, Rajendran, Krayer, Candelon and Lakhani (2026). Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of Artificial Intelligence on Knowledge Worker Productivity and Quality. Organization Science, 37(2), 403–423. Was diese Studie untersucht und gefunden hat
- Vaccaro, Almaatouq and Malone (2024). When combinations of humans and AI are useful: A systematic review and meta-analysis. Nature Human Behaviour, 8(12), 2293–2303. Was diese Studie untersucht und gefunden hat