Mensch gegen Maschine: der Vergleich von KI-Coaching und menschlichem Coaching.
Künstliche Intelligenz (KI) durchdringt unsere Lebensbereiche immer weiter. Darunter auch die Coaching-Branche. Coaching hat sich in einer Vielzahl von Bereichen der menschlichen Entwicklung, unter anderem der Führungskräfteentwicklung, als nützlich erwiesen. Fraglich ist jedoch, ob KI in diesem Bereich überhaupt wirksam eingesetzt werden kann.
Mit der Lösung dieser Frage befassten sich Terblanche et al. (2022), welche in ihrer Studie über einen Zeitraum von 10 Monaten den Anstieg der Zielerreichung der Teilnehmer infolge der Teilnahme an einem Coaching, untersuchten. Die Autoren veröffentlichten in ihrem Paper folgende Ergebnisse:
Die Studien zeigten, dass die Unterstützung der Teilnehmer durch menschliche Coaches sowie durch KI-Coaches, zu einer deutlich effektiveren Erreichung der Ziele geführt hat. Wider erwarten der Autoren war der KI-Coach genau so effektiv wie die menschlichen Coaches! Daraus können, laut Terblanche et al. (2022), die folgenden Implikationen abgeleitet werden.
KI-Coaching könnte skaliert werden, um das Coaching zu demokratisieren,
KI-Coaching könnte die Nachfrage nach menschlichem Coaching erhöhen,
und KI könnte menschliche Coaches ersetzen, die vereinfachte, modellbasierte Coaching-Ansätze verwenden.
Auch wenn die Autoren andeuten, dass KI menschliche Coaches teilweise ersetzten könnte, so führen diese ergänzend aus, dass es der KI derzeit noch an Empathie und emotionaler Intelligenz mangelt, weshalb menschliche Coaches im Allgemeinen nicht ersetzbar sind. Nichts desto trotz bietet Künstliche Intelligenz vielfältige Potenziale die Coaching-Branche zu verbessern. So kann KI der Schlüssel zur Ausweitung der Reichweite von Coaching, auch im Bereich der Führungskräfteentwicklung, sein.
Wir teilen die Ansichten dieses Artikels und verfolgen mit KI.m die Vision, jeder Führungskraft einen unkomplizierten Zugang zu einem vertrauensvollen Mentor zu ermöglichen. Dabei birgt der Einsatz von KI im Führungskräfte-Coaching Vor- aber auch Nachteile. Beispielsweise können KI-Coaches wie beispielsweise KI.m von ihren Coachees zu jeder Zeit und an jedem Ort genutzt werden um Hilfestellungen zu bekommen. Weiterhin sind künstliche Intelligenzen, im Gegensatz zu menschlichen Coaches oder Mentoren, dazu in der Lage in jeglicher Situation objektiv zu beraten, sodass die Anwender nicht Befürchten müssen, stigmatisiert oder diskriminiert zu werden. Auf der anderen Seite leiden KI-Coaches unter Nachteilen wie die beispielsweise bereits erwähnte mangelnde Empathie und Emotionale Intelligenz. Des Weiteren sind KI-Coaches oder Mentoren noch technische Limitationen gesetzt. So können selbst die besten Modelle aktuell Kontexte noch nicht so gut erfassen, wie es Menschen können.
Es sollte also keine Ersatzperspektive, sondern vielmehr eine Erweiterungsperspektive angenommen werden, wenn über KI-Coaching oder KI-Mentoring gesprochen wird. Selbiges schreiben auch Graßmann & Schermuly (2020), welche hinzufügen, dass man dadurch von den Vorteilen beider Methoden profitieren kann. - Aus diesem Grund bieten wir das KI.m Partnerprogramm an, durch welches beratende Unternehmen und Freiberufler aus dem Bereich Training, Beratung, Coaching und Mentoring für Führungskräfte, die Möglichkeit haben, ihre eigenen Leistungen mit KI.m zu ergänzen und zu erweitern. Dadurch können die KI.m Partner Zusatzleistungen verkaufen, ihren Umsatz erhöhen und dadurch neue Zielgruppen erschießen, welche sie mit ihren Standardleistungen aus Budget und anderen Gründen, nicht erreichen können. Mit dem KI.m Partnerprogramm geben sich diese beiden Welten also die Hand und bieten ihren Coachees und Mentees die Vorteile aus diesen beiden.
Graßmann, C., & Schermuly, C. C. (2021). Coaching With Artificial Intelligence: Concepts and Capabilities. Human Resource Development Review, 20(1), 106–126. https://doi.org/10.1177/1534484320982891
Terblanche N, Molyn J, de Haan E, Nilsson VO (2022) Comparing artificial intelligence and human coaching goal attainment efficacy. PLoS ONE 17(6): e0270255. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0270255