Analyse von Akzeptanzfaktoren für Künstliche Intelligenz in der Flugsicherung

Kurzfassung

Das Ziel der Untersuchung bestand darin, erklärende Faktoren für die Akzeptanz von KI-basierten Anwendungen bei Fluglotsen zu identifizieren. Auf Grundlage von Davis’ (1985) TAM, Bengels (2020) AIAM sowie Gößwein und Liebherrs (2023) TAWE wurde ein Modell entwickelt, das einen wichtigen Beitrag zum Verständnis der Akzeptanz von KI-Technologien durch Fluglotsen liefert. Das finale Modell erklärt mehr als 15% mehr Varianz in der Nutzungsabsicht als das TAM durchschnittlich (Y. Lee et al., 2003). Daher bietet es eine deutlich präzisere Vorhersage und ein besseres Verständnis der Faktoren, die die KI-Nutzungsabsicht bei Fluglotsen beeinflussen. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass klassische Technologieakzeptanzmodelle in Zusammenhang der Akzeptanz von KI am Arbeitsplatz von Fluglotsen nicht angewendet werden können bzw. stark angepasst werden müssten. Zusammenfassend hat sich gezeigt, dass das Vertrauen in die Anwendung (TT) eine zentrale Rolle bei der KI-Akzeptanz einnimmt. Vertrauen stützt sich dabei auf die wahrgenommene Reziprozität, das Risiko, die Kompetenz sowie das empfundene Wohlwollen der Technologie. Das mehrdimensionale Vertrauen hängt dabei ab von assoziierten Emotionen (EM) wie auch von der empfundenen Transparenz der Technologie (PT). Emotionen werden zusätzlich beeinflusst von der empfundenen Transparenz. Vertrauen wirkt nicht direkt auf die Nutzungsabsicht (IU). Die wahrgenommene Nützlichkeit (PU) wie auch empfundene Emotionen in Zusammenhang mit der Technologie haben stattdessen einen direkten Einfluss auf die Nutzungsabsicht. Keine relevante Rolle haben die Aspekte der wahrgenommen Unternehmenskultur (OE) und der Anpassungsfähigkeit (AD) eingenommen. Die empfundene Nutzungsfreundlichkeit (PEU) hat nicht zu einer Verbesserung der Erklärung von KI-Nutzungsabsicht beigetragen. Die Validierung des Modells markiert einen bedeutsamen Fortschritt im Verständnis der Akzeptanz von gegenwärtigen und zukünftigen intelligenten Technologien unter Fluglotsen.