Selbstbestimmung

Selbstbestimmung bezeichnet in der Selbstbestimmungstheorie (engl. Self-Determination Theory, SDT) das Erleben, das eigene Handeln aus freien Stücken zu wählen und als Ausdruck der eigenen Werte und Interessen zu verstehen. Selbstbestimmtes Handeln wird als eigenes erlebt, nicht als von außen erzwungen oder durch inneren Druck erpresst. Die SDT wurde von den US-amerikanischen Psychologen Edward L. Deci und Richard M. Ryan begründet (Deci & Ryan, 1985). Sie gehört heute zu den empirisch am besten untersuchten Theorien menschlicher Motivation und wird in Psychologie, Bildung, Gesundheit, Sport, Arbeits- und Organisationsforschung sowie zunehmend in der Technikgestaltung angewendet (Ryan & Deci, 2017)

Die SDT geht davon aus, dass alle Menschen, unabhängig von Kultur, Alter und Geschlecht, drei angeborene psychologische Grundbedürfnisse haben (Deci & Ryan, 2000; Chen et al., 2015).

Das Bedürfnis nach Autonomie meint das Erleben, das eigene Handeln selbst zu steuern und es als stimmig mit den eigenen Werten zu empfinden. Das Bedürfnis nach Kompetenz meint das Erleben, wirksam zu sein, Herausforderungen zu meistern und die eigenen Fähigkeiten zu erweitern. Das Bedürfnis nach sozialer Eingebundenheit meint das Erleben, mit anderen verbunden zu sein, sich um andere zu kümmern und von ihnen wertgeschätzt zu werden.

Werden diese Bedürfnisse befriedigt, fördert das Wohlbefinden, Lernen, Leistung und persönliches Wachstum. Werden sie aktiv frustriert, etwa durch Kontrolle, Abwertung oder Ausgrenzung, erhöht das das Risiko für Erschöpfung, Rückzug und psychische Belastung (Vansteenkiste & Ryan, 2013).

Generative KI kann dabei diese psychologischen Grundbedürfnisse herausfordern:

Autonomie: Verschiebung von Handlungsspielraum. Generative KI kann den Handlungsspielraum schleichend vom Menschen auf das System verlagern, auch wenn der Mensch formal die letzte Entscheidung trifft (Surati et al., 2026). Wenn ein System Optionen vorstrukturiert, Formulierungen vorschlägt oder Lösungswege vorgibt, beschränkt sich die menschliche Rolle leicht darauf, Vorschläge zu bestätigen. Aus Sicht der SDT ist deshalb nicht allein entscheidend, wer entscheidet, sondern ob die Entscheidung als eigene, wohlüberlegte Wahl erlebt wird.

Kompetenz: Bessere Ergebnisse, weniger eigenes Können. Übernimmt KI Aufgaben, kann sich die Qualität der Ergebnisse verbessern, während eigene Übung, Lernen und Selbstwirksamkeit abnehmen (Lee et al., 2026). Kurzfristige Produktivitätsgewinne können so mit einem langfristigen Verlust an Kompetenzerleben einhergehen. Für die SDT ist das bedeutsam, weil Kompetenz nicht nur das objektive Ergebnis meint, sondern das Erleben, selbst wirksam zu sein und die eigenen Fähigkeiten weiterzuentwickeln.

Soziale Eingebundenheit: Ersatz statt Ergänzung menschlichen Austauschs. Ersetzt KI den Austausch mit anderen Menschen, etwa bei Rückfragen, Feedback oder gemeinsamer Problemlösung, können Verbundenheit und wahrgenommene soziale Unterstützung leiden (Zahs & Schmodde, 2026; Liu et al., 2026). Solche Kontakte sind am Arbeitsplatz nicht nur ein Mittel der Informationsweitergabe, sondern eine wichtige Quelle für Zugehörigkeit und Rückhalt. Entscheidend ist daher, ob KI menschliche Interaktion ergänzt oder verdrängt.

Quellenangabe:

Chen, B., Vansteenkiste, M., Beyers, W., Boone, L., Deci, E. L., Van der Kaap-Deeder, J., Duriez, B., Lens, W., Matos, L., Mouratidis, A., Ryan, R. M., Sheldon, K. M., Soenens, B., Van Petegem, S., & Verstuyf, J. (2015). Basic psychological need satisfaction, need frustration, and need strength across four cultures. Motivation and Emotion, 39(2), 216–236. https://doi.org/10.1007/s11031-014-9450-1

Deci, E. L., & Ryan, R. M. (1985). Intrinsic motivation and self-determination in human behavior. Plenum.

Deci, E. L., & Ryan, R. M. (2000). The “what” and “why” of goal pursuits: Human needs and the self-determination of behavior. Psychological Inquiry, 11(4), 227–268. https://doi.org/10.1207/S15327965PLI1104_01

Lee, E. H., Yin, Y., Jia, N., & Wakslak, C. J. (2026). Relying on AI at work reduces self-efficacy, ownership, and meaning while active collaboration mitigates the effects. Scientific Reports, 16, Article 13583. https://doi.org/10.1038/s41598-026-42312-6

Liu, M., Li, Y., & Li, J. (2026). The impact of generative AI use on employees’ psychological distress: A moderated mediation model. Frontiers in Public Health, 14, Article 1798423. https://doi.org/10.3389/fpubh.2026.1798423

Ryan, R. M., & Deci, E. L. (2017). Self-determination theory: Basic psychological needs in motivation, development, and wellness. Guilford Press.

Surati, S., Bellini, R., & Black, E. (2026). Resume-ing control: (Mis)perceptions of agency around GenAI use in recruiting workflows. In Proceedings of the 2026 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT ’26). ACM. https://arxiv.org/abs/2604.26851

Vansteenkiste, M., & Ryan, R. M. (2013). On psychological growth and vulnerability: Basic psychological need satisfaction and need frustration as a unifying principle. Journal of Psychotherapy Integration, 23(3), 263–280. https://doi.org/10.1037/a0032359

Zahs, D., & Schmodde, L. (2026). Would you rather work with ChatGPT or a human coworker? Exploring the impact of generative AI on job satisfaction. Review of Managerial Science. Advance online publication. https://doi.org/10.1007/s11846-026-01004-1