Friend or foe? How innovative digital technologies affect motivational work characteristics and employees' perceived job insecurity
The rising distribution of smart technology, artificial intelligence, robotics, algorithms, and automation (STARA) in today’s world of work has the potential to revolutionize what, how, where, and when humans work by supplementing and substituting work processes. However, it is largely unclear how t...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Book/Monograph Thesis |
| Language: | English |
| Published: |
Heidelberg
16 Mai 2024
|
| DOI: | 10.11588/heidok.00034808 |
| Subjects: | |
| Online Access: | Resolving-System, kostenfrei: https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:16-heidok-348089 Resolving-System, kostenfrei: http://dx.doi.org/10.11588/heidok.00034808 Verlag, kostenfrei, Volltext: http://www.ub.uni-heidelberg.de/archiv/34808 Resolving-System, kostenfrei: https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:16-heidok-348089 Langzeitarchivierung Nationalbibliothek, kostenfrei: https://d-nb.info/1329747704/34 
|
| Author Notes: | presented by Marvin Walczok ; advisor: Prof. Dr. Tanja Bipp |
| Summary: | The rising distribution of smart technology, artificial intelligence, robotics, algorithms, and automation (STARA) in today’s world of work has the potential to revolutionize what, how, where, and when humans work by supplementing and substituting work processes. However, it is largely unclear how these technological changes affect employees. While employees may benefit from the substitution of tedious and dangerous, they may suffer from STARA creating micro-jobs, polarizing required skill levels, and evoking job insecurity. Although these rapid technological changes have crucial implications for employee outcomes, empirical evidence of their effects on employees is surprisingly scarce. Neglecting to investigate these effects could result in poorly designed, demotivating workplaces of the future. Building on the integration of numerous theoretical models and frameworks, this dissertation examines how the introduction of intelligent assistance systems (IASs) modifies motivational work characteristics in modern assembly. It considers various scenarios, such as the assembly of simple products, the assembly of more complex products, and the assembly with intensified product changes. Applying online experiments with vignette methodology, we experimentally manipulated hypothetical assembly workstations and instructed participants to rate them regarding motivational work characteristics. In the first online experiment (N1 = 203 German and British blue-collar workers) participants were randomly assigned to one of three conditions (work without vs. work with vs. work with voluntary use of IASs). Results indicated enhanced feedback from job and information processing when working with IASs in the assembly of simple products. Thus, they highlight the purely positive effects of IASs on motivational work characteristics. Transferring these findings to the assembly of more complex products in the second online experiment (work without vs. work with IASs, N2 = 169 German workers) was limited. Findings illuminated that IASs restrict work scheduling, decision-making, and work methods autonomy besides increasing feedback from job and information processing. Therefore, they indicate the contradictory effects of IASs on motivational work characteristics. In a third online experiment (N3 = 176 German workers) we also manipulated the extent of task rotation (no task rotation vs. task rotation after one hour). We fully replicated the results highlighting the contradictory role of IASs, regardless of the extent of task rotation. This dissertation further illuminates how employees appraise STARA to threaten their employment by contributing a thorough construct validation of affective automation-related job insecurity, a refinement of the STARA Awareness construct (Brougham & Haar, 2018). Findings from two cross-sectional studies (N4 = 215, N5 = 224 German employees) and one longitudinal study with a total time lag of one year (N6 = 233 German employees) demonstrated a fluctuating fit of the measurement model of STARA Awareness between independent samples. With the exclusion of cognitive elements and the inclusion of the substitution of core tasks within jobs, we reconceptualized the construct, renamed it to affective automation-related job insecurity, and adapted its measurement. While affective automation-related job insecurity is weakly associated with cognitive and affective job insecurity, and negatively with core self-evaluations, it exhibits unique associations with indicators of technological change (positive relations with objective substitution potential and use of STARA). Moreover, we identified rising levels of affective automation-related job insecurity over time for employees with moderate use of STARA, and decreasing levels for employees with low and high use of STARA. Overall, this dissertation provides vital empirical evidence on the beneficial and detrimental effects of STARA on workplaces and employees in today’s world of work. Its findings represent a firm foundation for fruitful research in digital work design, human-machine interaction, and related fields. Finally, considering these findings contributes to the human-centered development, implementation, and use of STARA to maintain a healthy and motivated workforce. Die zunehmende Verbreitung von intelligenter Technologie, künstlicher Intelligenz, Robotik, Algorithmen und Automatisierung (STARA) in der heutigen Arbeitswelt hat das Potenzial, das „Was“, „Wie“, „Wo“ und „Wann“ menschlicher Arbeit zu revolutionieren, indem sie Arbeitsprozesse ergänzt oder ersetzt. Es ist jedoch weitgehend unklar, wie sich diese technologischen Veränderungen auf die Beschäftigten auswirken. Während Arbeitnehmer von der Substitution monotoner und gefährlicher Tätigkeiten profitieren können, könnten sie auch unter den negativen Folgen von STARA leiden, etwa durch die Entstehung von „Micro-Jobs“, eine Polarisierung der erforderlichen Qualifikationsniveaus und eine zunehmende Arbeitsplatzunsicherheit. Obwohl diese raschen technologischen Veränderungen entscheidende Auswirkungen auf die Arbeitnehmer haben, sind empirische Belege hierfür überraschend rar. Ein Versäumnis, diese Auswirkungen zu untersuchen, könnte zu schlecht gestalteten, demotivierenden Arbeitsplätzen der Zukunft führen. Auf der Grundlage der Integration zahlreicher theoretischer Modelle und Konzepte untersucht diese Dissertation, wie die Einführung intelligenter Assistenzsysteme (IAS) die motivationalen Arbeitsmerkmale in der modernen Montage verändert. Dabei werden verschiedene Szenarien betrachtet, wie etwa die Montage einfacher Produkte, die Montage komplexerer Produkte sowie die Montage unter Bedingungen häufiger Produktwechsel. Mittels Online-Experimenten auf Basis der Vignettenmethode wurden hypothetische Montagearbeitsplätze experimentell variiert und von den Teilnehmenden hinsichtlich motivationaler Arbeitsmerkmale bewertet. Im ersten Online-Experiment (N1 = 203 deutsche und britische gewerbliche Arbeitskräfte) wurden die Teilnehmenden zufällig einer von drei Bedingungen zugeteilt (Arbeit ohne IAS vs. Arbeit mit IAS vs. Arbeit mit freiwilliger Nutzung von IAS). Die Ergebnisse zeigten eine Verbesserung des Feedbacks aus der Tätigkeit sowie der Informationsverarbeitung bei der Montage einfacher Produkte unter Einsatz von IAS. Sie unterstreichen somit die rein positiven Auswirkungen von IAS auf motivationale Arbeitsmerkmale. Die Übertragbarkeit dieser Ergebnisse auf die Montage komplexerer Produkte im zweiten Online-Experiment (Arbeit ohne vs. mit IAS, N2 = 169 deutsche Arbeitskräfte) war jedoch begrenzt. Die Ergebnisse verdeutlichten, dass IAS zwar das Feedback aus der Tätigkeit und der Informationsverarbeitung erhöhen, gleichzeitig aber die Autonomie hinsichtlich Arbeitsablauf, Entscheidungsfindung und Arbeitsweise einschränken. Sie weisen somit auf widersprüchliche Auswirkungen von IAS auf motivationale Arbeitsmerkmale hin. In einem dritten Online-Experiment (N3 = 176 deutsche Arbeitskräfte) wurde zudem das Ausmaß der Aufgabenrotation variiert (keine Aufgabenrotation vs. Aufgabenrotation nach einer Stunde). Die Ergebnisse, welche die widersprüchliche Rolle von IAS hervorhoben, konnten vollständig repliziert werden – unabhängig vom Ausmaß der Aufgabenrotation. Diese Dissertation beleuchtet, wie Beschäftigte STARA als Bedrohung für ihren Arbeitsplatz wahrnehmen, indem sie eine umfassende Konstruktvalidierung der „affektiven, automatisierungsbezogenen Arbeitsplatzunsicherheit“ – einer Weiterentwicklung des Konstrukts „STARA Awareness“ (Brougham & Haar, 2018) – liefert. Ergebnisse aus zwei Querschnittsstudien (N4 = 215, N5 = 224 deutsche Beschäftigte) und einer Längsschnittstudie mit einem Zeitraum von einem Jahr (N6 = 233 deutsche Beschäftigte) zeigten eine schwankende Passung des Messmodells für „STARA Awareness“ über verschiedene Stichproben hinweg. Unter Ausschluss kognitiver Elemente und unter Einbeziehung der Substitution von Kernaufgaben innerhalb der Tätigkeit wurde das Konstrukt neu konzeptualisiert, in „affektive, automatisierungsbezogene Arbeitsplatzunsicherheit“ umbenannt und dessen Messung angepasst. Während die affektive, automatisierungsbezogene Arbeitsplatzunsicherheit nur schwach mit kognitiver und affektiver Arbeitsplatzunsicherheit sowie negativ mit dem Selbstwertgefühl (Core Self-Evaluations) korreliert, weist sie spezifische Zusammenhänge mit Indikatoren des technologischen Wandels auf (positive Beziehungen zum objektiven Substitutionspotenzial und zur Nutzung von STARA). Zudem wurde im Zeitverlauf ein Anstieg der affektiven, automatisierungsbezogenen Arbeitsplatzunsicherheit bei Beschäftigten mit moderater STARA-Nutzung festgestellt, wohingegen bei Beschäftigten mit geringer oder hoher Nutzung ein Rückgang zu verzeichnen war. Insgesamt liefert diese Dissertation wichtige empirische Erkenntnisse zu den positiven und negativen Auswirkungen von STARA auf Arbeitsplätze und Beschäftigte in der heutigen Arbeitswelt. Die Ergebnisse bilden eine solide Grundlage für weiterführende Forschung in den Bereichen digitale Arbeitsgestaltung, Mensch-Maschine-Interaktion und angrenzenden Feldern. Schließlich trägt die Berücksichtigung dieser Erkenntnisse zu einer menschenzentrierten Entwicklung, Einführung und Nutzung von STARA bei, um eine gesunde und motivierte Belegschaft zu erhalten. [Mit KI übersetzt] |
|---|---|
| Physical Description: | Online Resource |
| DOI: | 10.11588/heidok.00034808 |