Anwendungen der Künstlichen Intelligenz haben für die Reform des öffentlichen Sektors besondere Bedeutung erlangt, da sich auch große Datenmengen in kurzer Zeit verarbeiten lassen. Ausgehend von einem KI-Blackbox-Szenario mit ungewissem Ausgang (sog. nicht-experimentelle Fallvignette) befragten wir 109 Student*innen in Studiengängen der Bundesverwaltung zu ihren Wahrnehmungen eines Algorithmus-gestützten Dashboards. Auf Basis der Einflussfaktoren KI-Leistungsvermögen, Einfachheit der Nutzung, eigenes Kompetenzerleben, KI-Expertenvertrauen, KI-Überlegenheit und Datenschutzbedenken untersucht diese Studie verschiedene Nutzungsintentionen von KI-generierten Empfehlungen. In Anlehnung an Thea Snow (2021) wird zwischen vier Strategien – einer direkten Übernahme von Empfehlungen, einer reflektierten Verwendung von Empfehlungen, einer reinen Kenntnisnahme und einem bewussten Ignorieren des KI-Outputs unterschieden. (Quelle: Verlag)