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title: Pinski_2024_AI_Literacy_for_the_top_management_An_upper
authors:
  - Unknown Author
year: 2024
type: research-paper
doi: 
url: 
tags:
  - paper
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# Pinski_2024_AI_Literacy_for_the_top_management_An_upper

## Transformation Trail

### Stufe 1: Extraktion & Klassifikation (LLM)

**Extrahierte Kategorien:** AI_Literacies, KI_Sonstige, Bias_Ungleichheit, Diversitaet
**Argumente:** 3 extrahiert

### Stufe 3: Verifikation (LLM)

| Metrik | Score |
|--------|-------|
| Completeness | 88 |
| Correctness | 92 |
| Category Validation | 78 |
| **Overall Confidence** | **86** |

## Key Concepts

- [[AI Literacy]]

## Wissensdokument

# AI Literacy for the top management: An upper echelons perspective on corporate AI orientation and implementation ability

## Kernbefund

TMT AI-Literalität hat positive Effekte auf AI-Orientierung und HR-bezogene AI-Implementierungsfähigkeit. AI-Orientierung mediiert den Effekt auf Implementierungsfähigkeit, und dieser Effekt ist in Startups stärker als in etablierten Firmen.

## Forschungsfrage

Wie beeinflusst die AI-Literalität des Top-Management-Teams (TMT) die AI-Orientierung und die HR-bezogene AI-Implementierungsfähigkeit eines Unternehmens, und wird dieser Effekt durch den Unternehmenstyp moderiert?

## Methodik

Empirisch: Beobachtungsdaten von 6.986 Führungskräften aus LinkedIn kombiniert mit Firmendaten aus 10-K Statements. OLS-Regressionsanalyse mit Mediationsanalyse. Skill-Taxonomie zur Messung von AI-Literalität.
**Datenbasis:** n=6.986 Führungskräfte, Firmendaten aus 10-K Statements und LinkedIn-Profilen, Job-Postings zur Messung von HR-Fähigkeiten

## Hauptargumente

- Upper Echelons Theory (UET) erklärt, dass die persönlichen Charakteristiken von Führungskräften die Unternehmensstrategie und Wertgenerierung beeinflussen; AI-Literalität des TMT ist ein bislang unterforschter Skill-orientierter Prädiktor für AI-Adoption.
- Ein skill-orientierter Ansatz (Messung von AI-Kompetenzen im Team) ist überlegen gegenüber traditionellen role-orientierten Perspektiven (nur Präsenz von CIO/CTO), da er die tatsächliche Kompetenzverteilung im Management erfasst.
- Unternehmenstyp (Startup vs. Incumbent) fungiert als kritischer Kontext-Moderator: Startups mit agiler Kultur ermöglichen direktere Umsetzung von TMT-AI-Kompetenzen in operative Fähigkeiten als etablierte Firmen mit komplexeren Strukturen.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

AI literacy ist zentral definiert als 'holistic proficiency concerning AI that enables critical usage and evaluation of AI, as well as effective communication and collaboration with AI.' TMT AI literacy wird als share of AI-literate executives gemessen via detailed taxonomy von 71 AI skills und competencies aus LinkedIn-Profilen.

### Evidenz 2

Paper behandelt AI-Adoption im Unternehmenskontext, AI-Orientierung als strategische Ausrichtung, und AI-Implementierungsfähigkeit als organisationale Kapabilität zur Umsetzung von AI-basierten Informationssystemen.

### Evidenz 3

Implizit adressiert: 70% der Organisationen erzielen minimal business impact mit AI; Study identifiziert Ungleichheiten in AI-Wert-Realisierung zwischen Firmen. Strukturelle Unterschiede zwischen Startups und Incumbents in Ressourcenausstattung und organisationaler Kultur wirken sich auf AI-Diffusion aus.

### Evidenz 4

Diversity in TMT-Komposition wird indirekt berücksichtigt: TMT size und CIO/CTO presence als Kontrollvariablen. Heterogenität von Firmentypen (diverse organizational resources) moderiert den Effect von TMT-Charakteristiken.

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Begrenzte Relevanz für Soziale Arbeit/Gender Studies. Das Paper ist ein Information-Systems-Paper im Managementkontext (Unternehmensführung, AI-Adoption). Relevanz für Gender/Diversity nur indirekt über TMT-Komposition und organisationale Inklusionsfragen, nicht primär fokussiert.

**Unique Contribution:** Erstmaliger Ansatz, AI-Literalität als team-level skill-orientierte Messung (statt traditioneller role-Fokus) in Upper Echelons-Theorie zu integrieren; empirischer Nachweis der Kontingenz dieses Effekts auf Unternehmenstyp.

**Limitations:** Selbstberichtete Daten via LinkedIn (self-selection bias, Completeness); Kausalität nicht eindeutig nachweisbar (Observational Data); HR-Implementierungsfähigkeit über Job-Postings gemessen (Job Posting ≠ tatsächlich vorhandene Skills); keine Kontrollen für Unternehmenskultur oder Leadership-Stil.

**Target Group:** Primär: Unternehmensführungskräfte (C-Suite), HR-Management, Corporate Strategy Manager, CIO/CTO, Board Members. Sekundär: IS-Forscher, Management-Forscher, Business School Academics. Nicht direkt relevant für: Sozialarbeiter, klinisches Personal, Frontline-Personal im Non-Profit-Sektor.

## Schlüsselreferenzen

- [[Hambrick_Mason_1984]] - Upper Echelons Theory
- [[Cetindamar_et_al_2022]] - AI Literacy Definition
- [[Long_Magerko_2020]] - AI Literacy Competencies
- [[Li_et_al_2021]] - Strategic Directions for AI: CIO and Board Roles
- [[Weber_et_al_2022]] - Organizational Capabilities for AI Implementation
- [[Brynjolfsson_et_al_2023]] - Generative AI Economic Impact
- [[Bassellier_et_al_2003]] - Executive IT Skills and IT Concerns
- [[Ocasio_1997]] - Attention-Based View of the Firm
- [[Ransbotham_et_al_2019]] - Winning with AI
- [[Gordon_2022]] - Board Directors AI Literacy
