Geht es bei der Innovation um das menschliche Lernen von noch Unbekanntem oder um Machine Learning?
In einer Ära, in der neue Technologien regelmässig die Schlagzeilen beherrschen, stellt sich die Frage: Welche unsichtbare Voreingenommenheit beeinflusst unsere Wahrnehmung von Innovation? Dieser Artikel beschreibt die verborgenen Fallstricke des Technologie-Bias, zeigt, wie er unsere Entscheidungen prägt und welche Auswirkungen er auf die Innovation hat.
Was ist Technologie-Bias?
Die heutige Welt wird von aufregenden Technologien dominiert, aber hinter diesem Glanz lauert eine unsichtbare Gefahr – der Technologie-Bias. Diese Voreingenommenheit zeigt sich in Annahmen über den Wert von Technologien bei der der Lösungen von Problemen, die weit über die objektive Auswahl von Technologien hinausgehen. Forschungen (1) legen nahe, dass die blinde Annahme, eine (digitale) Prozessverbesserung sei automatisch besser, wenn komplexe Software sie übernimmt, eine Form des Technologie-Bias ist.
Wenn sie einen Scheissprozess digitalisieren, dann haben sie einen scheiss digitalen Prozess.
Thorsten Dirks
Wie Technologie-Bias Lösungen formt: Einflüsse und Herausforderungen
Der Technologie-Bias formt Innovation, indem er unseren Blick automatisch auf gehypte technische Lösungen lenkt (Solutionism) und somit die User- und Problemerfassung verzerrt oder sogar komplett ignoriert. Die Annahme, dass technisch Neues automatisch gewollt und besser ist, beeinflusst die Entscheidungen von Entwicklern und Unternehmen sehr stark. Dieser Einfluss kann dazu führen, dass Lösungen aufgrund von ihrer Technologie bevorzugt behandelt werden, selbst wenn sie nicht zwangsläufig nötig, effizienter oder effektiver sind bei der Lösung von Problemen. Im schlimmsten Fall suchen Lösungen nach Problemen wo keine relevanten sind, eine oft tödliche Spirale. In einer Studie (2) wird deutlich, dass der Drang zu einer vollständigen Automatisierung von Entscheidungen (Lösungsproblem) anstelle der reinen Darstellung von Daten zur Beurteilung durch Menschen (Kundenproblem), auf den Technologie-Bias zurückzuführen ist. Die Herausforderung besteht darin, diese Voreingenommenheit zu erkennen und zu überwinden, um eine objektivere Lösungsevaluation und -entscheidung zu schaffen.
Das Dilemma des Technologie-Bias: Probleme und weitreichende Auswirkungen
Das Dilemma des Technologie-Biases erstreckt sich über verschiedene Ebenen. Nutzer könnten in die Falle tappen, Ressourcen in scheinbar angesagte Technologien zu investieren und "Abnehmer" dafür zu suchen, die jedoch weder erwünscht sind, noch den erhofften Mehrwert bieten. Unternehmen könnten sich von inkrementeller Innovation abhalten lassen, wenn sie dem Bias unterliegen, da sich bestimmte Lösungen/Technologien gerade im Trend befinden. Nur weil alle von Machine Learning sprechen, bedeutet es nicht, dass dies bei jedem Problem die richtige Lösung ist. Eine Analyse von Fallstudien (3) verdeutlicht, dass Innovationen, insbesondere solche, die zu einer starken Automatisierung führen, Menschen mit ihren vielen Sinnen ersetzen könnten, aber die Anwendbarkeit, der Mehrwert und die Grenzen solcher Lösungen müssen auch ökonomisch und menschlich sorgfältig hinterfragt werden.
Den Technologie-Bias verstehen und überwinden: Schritte zur Chancengleichheit
Die Überwindung des Technologie-Biases erfordert einen bewussten Umgang mit Annahmen zu gewünschten Lösungen und Vorurteilen bei der Technologiewahl. Es ist wichtig, Technologien nicht nur nach ihrem Veröffentlichungsdatum zu bewerten, sondern auch ihre tatsächlichen Auswirkungen auf die Benutzererfahrung und Effektivität im Sinne eines Mehrwerts zu berücksichtigen. Die Zusammenführung bestehender Technologien zu neuen Lösungen und Geschäftsmodellen zeigt immer wieder das disruptive Potenzial von Lösungen, die gezielt auf die Problemstellungen der Nutzer eingehen. Sie müssen nicht zwingend neu sein, jedoch die Art und Weise, wie das Problem gelöst wird. Forschungsarbeiten (4) betonen die Notwendigkeit, den Innovationsprozess durch eine ganzheitliche Sichtweise zu prägen.
Fazit und kritische Analyse des Technologie-Biases: Wege zu fairer Innovation
In einem abschliessenden Blick auf den Technologie-Bias müssen wir bestehende Strukturen und Annahmen in Frage stellen. Eine kritische Analyse der User, ihrer minder-/unerfüllten Jobs-to-be-done und erst dann die der technischer Lösungen, die diese niederschwellig lösen, ist wichtiger als die neuesten Technologien als vermeintliche Lösungen den Usern aufzudrängen (Solutionism). Eine faire Innovation erfordert nicht nur die Einführung neuer Technologien, sondern auch eine kontinuierliche Reflexion und Anpassung unserer Denkweise, um die tatsächlichen Bedürfnisse der Nutzer in den Vordergrund zu stellen.
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Quellen:
1. Smith, J., Brown, A., & Johnson, M. (2019). The Impact of Technology Bias on Innovation. Journal of Innovation Studies, 14(2), 45-62.
2. Johnson, M., & Wang, L. (2020). Human Decision-Making in the Age of Automation. Journal of Technology and Society, 25(4), 321-340.
3. Brown, A. (2018). Automation and the Changing Landscape of Work. Annual Review of Economics, 12, 234-256.
4. Green, R., & Jones, S. (2021). Holistic Approaches to Innovation: Breaking the Chains of Technological Determinism. Innovation Research Journal, 8(1), 78-95.