AI er en hjælp – men kan også give technostress
Hvordan påvirker kunstig intelligens (AI) medarbejderes stressniveau og præstationer? Ny forskning fra Aarhus BSS viser, at AI både kan have gavnlige og skadelige effekter – og peger dermed på en kompleks sammenhæng mellem teknologi og arbejdsmiljø. Det er vigtig viden for ledere, der ønsker at integrere AI på en bæredygtig måde i organisationen.

Efterhånden som avanceret teknologi som AI fylder mere i det digitale arbejdsliv, er begrebet ’technostress’ opstået som betegnelse for den stress, medarbejdere oplever ved brug af teknologi. Technostress bliver ofte set som teknologiens skyggeside og forbindes typisk med utilsigtede og negative konsekvenser. Men stress er ikke nødvendigvis noget negativt – den kan også være positiv, alt afhængig af hvordan den opleves og håndteres af den enkelte medarbejder.
Forskerne Surabhi Verma og Ana Alina Tudoran fra Institut for Økonomi på Aarhus Universitet, sammen med kollegerne Vibhav Singh og Som Sekhar Bhattacharyya, har undersøgt, hvordan AI påvirker medarbejderes stress og opgavepræstation. De har gennemført en spørgeskemaundersøgelse blandt 299 medarbejdere i Indien, der regelmæssigt bruger AI i deres arbejde. Resultaterne viser, at AI både kan fungere som en motivation og en barriere og dermed påvirke medarbejderes mentale reaktioner og præstationer på forskellig vis.
"Technostress på arbejdspladsen kan vise sig på to måder: som en drivkraft for læring og udvikling, eller som en hæmsko, der skaber frustration og træthed."
Lektor Surabhi Verma, Institut for Økonomi, Aarhus BSS, Aarhus Universitet
Forskerne anvendte den såkaldte challenge–hindrance stressors model til at analysere, hvordan Ansvarlig AI påvirker medarbejderne. Modellen skelner mellem to typer stress:
- Motiverende stressfaktorer (challenge stressors): Positiv stress, hvor medarbejdere oplever AI som en mulighed for læring, vækst og mere effektive beslutninger
- Hæmmende stressfaktorer (hindrance stressors): Negativ stress, hvor AI opfattes som en kilde til usikkerhed, kompleksitet og forandringer, der gør det sværere at løse opgaver
Ved at bruge denne model kunne forskerne identificere, hvordan forskellige aspekter af RAI enten understøtter medarbejdernes trivsel og præstation – eller bidrager til frustration og udbrændthed.
"Technostress på arbejdspladsen kan vise sig på to måder: som en drivkraft for læring og udvikling, eller som en hæmsko, der skaber frustration og træthed," forklarer Surabhi Verma.
Hvad er Ansvarlig AI?
(eng. Responsible AI – RAI)
Ansvarlig AI dækker over udvikling og anvendelse af AI-systemer på en måde, der er etisk og i overensstemmelse med samfundets og interessenternes værdier.
Det indebærer, at AI-teknologier designes med hensyntagen til menneskelige faktorer som medarbejderes adfærd, værdier og etik.
På arbejde med AI’s tveæggede sværd
Tidligere forskning har primært fokuseret på de negative sider af AI og stress uden at skelne mellem, hvordan stressen opstår. Den nye undersøgelse viser, at RAI’s effekt er et tveægget sværd: Den kan styrke produktivitet og innovation, men også føre til stress og udmattelse, hvis den ikke håndteres rigtigt. Forholdet mellem medarbejdere og AI er komplekst og kræver en balanceret tilgang.
"Det er vigtigt at undersøge både motiverende og hæmmende stressfaktorer, hvis vi vil forstå, hvordan medarbejdere oplever AI på arbejdspladsen," tilføjer Ana Alina Tudoran. "Det giver os mulighed for at identificere, hvad der fremmer trivsel, og hvad der slider på medarbejderne."
Undersøgelsens resultater understreger, at implementering af ansvarlig AI kræver, at man tænker det grundigt igennem først. Hvis ledere forstår teknologiens dobbelte natur, kan de udvikle strategier, der udnytter AI’s potentiale, samtidig med at de forebygger overbelastning. Det kan styrke medarbejdernes kreativitet, reducere udbrændthed og forbedre præstationerne, så AI bliver en bæredygtig del af arbejdslivet.
Fakta
Vi bestræber os på at leve op til Danske Universiteters principper for god forskningskommunikation. Derfor er artiklen suppleret med følgende oplysninger:
Studietype | Empirisk tværsnitsundersøgelse baseret på challenge–hindrance stressors model |
Eksterne samarbejdspartnere | Great Lakes Institute of Management (Indien) og IIM Nagpur (Indien) |
Ekstern finansiering | Ingen |
Interessekonflikt | Ingen |
Andet | Nej |
Link til videnskabelig artikel | Elevating employees’ psychological responses and task performance through responsible artificial intelligence |
Kontakt | Lektor Surabhi Verma, suv@econ.au.dk |