Özgür Kartal

• Diese kumulative Dissertation untersucht, wie individuelle KI-Nutzung und organisationale KI-Adoption zusammenhängen und unter welchen Bedingungen KI nachhaltig in Organisationen verankert werden kann. Ausgangspunkt ist die Beobachtung, dass KI im privaten Alltag zunehmend niedrigschwellig und experimentell genutzt wird, während KI-Nutzung im Arbeitskontext häufig situativ bleibt und organisationale KI-Adoption trotz technischer Reife oft nicht über Pilotphasen hinauskommt. Die Arbeit argumentiert, dass diese Unterschiede nicht mit einer einheitlichen Adoptionslogik erklärt werden können. Stattdessen wird nachhaltige KI-Verankerung als Mehrebenenprozess verstanden, in dem subjektive Wahrnehmung, Nutzungspraxis und organisationale Einbettung systematisch zusammenwirken. Die Dissertation unterscheidet drei Analyseebenen: individuelle KI-Nutzung im Alltag, individuelle KI-Nutzung im Arbeitskontext und organisationale KI-Adoption. Diese Ebenen werden in drei empirischen Studien untersucht und in einer vierten Studie zusammenführend ausgewertet. Studie 1 zeigt, dass KI-Aversion wesentlich durch die Fehlkalibrierung zwischen subjektivem und objektivem KI-Wissen geprägt ist. Studie 2 rekonstruiert anhand von zwölf Interviews den Übergang von Erprobung zu routinisierter KI-Nutzung im Arbeitskontext und zeigt, dass dieser Übergang an motivationalen, situativen und organisationalen Schwellen scheitern kann. Studie 3 macht deutlich, dass organisationale KI-Adoption trotz technischer Machbarkeit durch organisationale Rollenkonflikte, Rollenunklarheiten und fehlende bereichsübergreifende Koordination blockiert werden kann. Studie 4 führt diese Befunde zu einem kontextübergreifenden Erklärungsrahmen zusammen. Sie legt nahe, dass private KI-Erfahrungen den Einstieg in KI-Nutzung im Arbeitskontext erleichtern können, aber weder automatisch in stabile Nutzung im Arbeitskontext übergehen noch unmittelbar zu organisationaler KI-Adoption führen. Entscheidend sind Brücken- und Anschlussbedingungen wie Aufgabenwert, freigegebene Tools, Verifikationsroutinen, Rollenklärung und Governance, unter denen sich KI-Nutzung im Arbeitskontext stabilisieren und in tragfähige organisationale Adoptionsprozesse überführen lässt. Der zentrale Beitrag der Dissertation liegt darin, individuelle KI-Nutzung im Alltag, individuelle KI-Nutzung im Arbeitskontext und organisationale KI-Adoption nicht als getrennte Phänomene, sondern als miteinander verbundenen Verankerungsprozess zu verstehen. Nachhaltige KI-Verankerung entsteht demnach durch das Zusammenspiel subjektiver Wahrnehmung, routinisierter Nutzungspraxis und organisationaler Einbettung.
• This cumulative dissertation examines how individual AI use and organizational AI adoption are related and under which conditions AI can become sustainably embedded in organizations. It starts from the observation that AI is increasingly used in private everyday life in accessible and experimental ways, while AI use in the workplace often remains situational and organizational AI adoption frequently does not progress beyond pilot stages despite technical maturity. The dissertation argues that these differences cannot be explained by a single adoption logic. Instead, sustainable AI embedding is conceptualized as a multilevel process in which individual perception, workplace use practices, and organizational embed-ding systematically interact. The study distinguishes three analytical levels: individual AI use in everyday life, individual AI use in the workplace, and organizational AI adoption. These levels are examined in three empirical studies and brought together in a fourth study. Study 1 shows that AI aversion is strongly shaped by the miscalibration between subjective and objective AI knowledge. Study 2 reconstructs the transition from experimentation to routinized AI use in the workplace and shows that this transition may fail at motivational, situational, and organizational thresholds. Study 3 demonstrates that organizational AI adoption can be blocked by role conflicts, role ambiguity, and a lack of cross-functional coordination despite technical feasibility. Study 4 brings together these findings into a cross-context explanatory framework and suggests that private AI experiences may facilitate entry into workplace AI use, but do not automatically result in stable use in the workplace or in organizational adoption. Rather, this depends on bridging and connection conditions such as task value, approved tools, verification routines, role clarity, and governance. The dissertation’s central contribution lies in conceptualizing AI use and AI adoption not as separate phenomena, but as an interconnected embedding process. Sustainable AI embedding thus emerges from the interplay of subjective perception, routinized use practices, and organizational embedding.