Ob bei Monatsabschlüssen, Vertragsanalysen oder steuerlichen Prüfungen – KI wird zunehmend im Unternehmensalltag eingesetzt. Doch dabei stellt sich eine zentrale Frage: Wie „neutral“ sind die Ergebnisse eigentlich? Oder konkreter: Haben große Sprachmodelle wie ChatGPT, Claude oder Gemini Werte – und beeinflussen diese unsere Entscheidungen?
Eine neue Studie der Harvard Business Review (Mai 2025) gibt fundierte Antworten. Sie basiert auf einem psychometrisch validierten Verfahren, mit dem die impliziten Werte von LLMs sichtbar gemacht wurden – ein Ansatz, der direkte Relevanz für den sicheren Einsatz von KI im Unternehmen hat.
Der Ansatz: LLMs durchlaufen ein psychologisches Werte-Instrument
Das Forschungsteam nutzte den Portrait Values Questionnaire – Revised (PVQ-RR), ein bewährtes Instrument zur Erfassung menschlicher Werte, und legte ihn neun populären LLMs vor – darunter GPT-4.5, GPT-4o, Claude (Haiku), Gemini, Mistral, Llama, Grok 2 (Fun Mode) und DeepSeek V3.
Ziel: Herausfinden, welche Wertorientierungen die Modelle durch ihre Antworten zum Ausdruck bringen, ob bewusst oder unbewusst. Es geht dabei nicht um moralische Urteile – sondern um Erkenntnisse über mögliche Verzerrungen oder blinde Flecken im Output der KI.
Was die Studie zeigt – und warum es uns alle betrifft
Die Auswertung ergibt ein differenziertes Bild:
- Alle LLMs bewerten „universelle“ Werte wie Fürsorglichkeit, Toleranz und Selbstbestimmung grundsätzlich positiv
- Werte wie Macht, Status oder Tradition werden dagegen meist gering eingestuft
- GPT-4o zeigt eine hohe Orientierung auf Leistung und Zielerreichung, aber geringere Fürsorglichkeit
- Claude (Haiku) betont Demut und Universalismus
- Grok 2 (Fun Mode) wirkt spielerisch – aber wenig regelkonform
- Mistral und DeepSeek V3 bevorzugen Regeltreue und Struktur – ideal für Compliance-getriebene Aufgaben
Fazit: Nicht jedes Modell passt zu jeder Aufgabe. Unternehmen sollten bewusst auswählen, welches LLM für welche Rolle eingesetzt wird – und wie.
Warum das für Accounting, Finance, Legal & Tax so wichtig ist
Gerade in Bereichen wie Buchhaltung, Compliance oder Vertragswesen zählt Verlässlichkeit, Nachvollziehbarkeit und Regelkonformität. Wenn ein Modell z. B. eine geringe Wertschätzung für Normen oder Fürsorge zeigt, kann das in sensiblen Szenarien zu problematischen Interpretationen führen – etwa:
- Fehlbewertungen von Risikofaktoren
- irreführende Tonalität in rechtlich sensiblen E-Mails
- inadäquate Kommentierung von Abschlüssen oder Steuerpositionen
Deshalb ist es essenziell, nicht nur mit dem „besten“ Modell zu arbeiten, sondern mit dem am besten passenden Modell für die Aufgabe.
Dein Beitrag: Rollenbasierte Prompts = situative Werteausrichtung
Was die Studie indirekt betont: Prompt Engineering ist ein Schlüssel zur Wertesteuerung.
Denn: Auch wenn LLMs gewisse Tendenzen haben, lassen sich ihre Ausgaben durch präzise Prompts stark beeinflussen.
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- Vordefinierte Tonalitäten (z. B. „sachlich-neutral“ oder „mandantensensibel“)
- Strukturelle Prüf- und Reflexionsmechanismen
Dadurch wird der LLM-Output näher an menschliche Standards geführt – trotz unterschiedlicher Wertepräferenzen im Modellkern.
Werte-Alignment = KI-Governance
Die Autor:innen der Studie betonen: Unternehmen dürfen sich nicht blind auf KI verlassen, sondern müssen bewusst mit deren Wertemustern umgehen. Dazu gehören:
- Modellauswahl nach Aufgabenprofil
- Transparente Prompt-Strategien
- Nutzerqualifizierung & Rollenbewusstsein
- Dokumentation von KI-Empfehlungen in sensiblen Prozessen
Diese Prinzipien sind nicht nur für Tech-Firmen, sondern gerade für regulierte Branchen wie Finance, Steuerberatung oder Rechtsabteilungen von entscheidender Bedeutung.
Quelle:
Jordan Loewen-Colón, Benedict Heblich, Marius Birkenbach (2025): Do LLMs Have Values? Harvard Business Review, 2. Mai 2025
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