Künstliche Intelligenz im Arbeitskontext

| Autor / Redakteur: Prof. Dr. Christoph Igel / David Franz

Prof. Dr. Christoph Igel 
vom Deutschen Forschungszentrum für 
Künstliche Intelligenz (DFKI)
Prof. Dr. Christoph Igel 
vom Deutschen Forschungszentrum für 
Künstliche Intelligenz (DFKI) (Bild: DFKI Berlin)

Ein Expertenbeitrag von Prof. Dr. Christoph Igel vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)

Mit dem Internet der Dinge und dessen Nutzung im Kontext von Industrie und Wirtschaft verändern sich Arbeits- und Tätigkeitsprofile in grundlegender Weise. Maschinen und Anlagen werden „cyber-physisch“, vernetzen sich also zwischen analoger und digitaler Welt und produzieren autonom, ohne das Zutun von Menschen. Hierdurch entstehen neue Produkte, neue Dienstleistungen und neue Beziehungen zwischen Unternehmen und ihren Kunden. Diese neuen Formen von Ökonomie über Internetplattformen werden als Smarte Services bezeichnet. Digitale Daten spielen hierbei eine zunehmend wichtigere Rolle.

Die Individualisierung von Produktionsprozessen einerseits sowie die weitere Steigerung von Effektivität, Prozess- und Ergebnisqualität andererseits sind Chancen und Potenziale, die sowohl in Deutschland als auch weltweit mit der Vernetzung von Maschinen über das Internet verbunden werden. Der Austausch und die Nutzung von Daten in Echtzeit, die zur Steuerung von Produktions- und Fertigungsprozessen benötigt werden, sind dabei von großer Bedeutung, bieten Raum zur Gestaltung von Innovationen in Arbeitsprozessen und beeinflussen heutige Aufgaben und Tätigkeiten von Menschen grundlegend.

Stimuliert durch die Potenziale der Industrie 4.0 verstehen wir heute sehr viel besser als etwa noch zu Beginn der Dekade, dass nahezu alle Bereiche der deutschen Wirtschaft hiervon betroffen sind. Industrie 4.0 ist daher auch „Wirtschaft 4.0“ und „Handwerk 4.0“. Das Handeln von Menschen im Job verändert das Arbeiten dabei schon heute. Vernetzte Arbeitsplätze, die Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit via Internet oder neue Interaktionsformen mit intelligenten Robotern am Arbeitsplatz tragen dazu bei. Weitere Veränderungen stehen an und werden durch die grundlegenden technologischen Innovationen stimuliert. Und wie so oft in der Geschichte von Industrialisierung und Digitalisierung stellt sich die Frage: Wie kann der Mensch auf derartige Veränderungen vorbereitet werden?

Qualifizierung 4.0 ist das Schlagwort, unter dem seit Anfang dieser Dekade weltweit vielfältige Forschung und Entwicklung von der Wissenschaft und in Unternehmen erfolgt. Im Fokus stehen etwa neue Arbeitsformen, wie die Zusammenarbeit des Menschen mit smarten Robotern oder der Einsatz künstlicher Exoskelette, die menschliche Tätigkeiten unterstützen und die Arbeitsbelastungen reduzieren können. Auch wird seit vielen Jahren weltweit – unter dem Begriff „21st Century Skills“ – die Frage nach neuen Kompetenzprofilen von Menschen für diese neuen Arbeitsformen und damit einhergehende Tätigkeiten diskutiert. Einigkeit besteht dahingehend, dass der Aufbau vornehmlich kreativer Kompetenzen erforderlich sein wird. Und dass Kommunikation und soziale Interaktion immer stärker in den Vordergrund rücken werden. Es sollen „hybride Teams“ entstehen, in denen der Mensch mit autonomen Systemen am Arbeitsplatz zusammenarbeitet; also solche Teams, die die Vorteile von Mensch und intelligenter Maschine gleichermaßen nutzen.

Und weiterhin zeigen die Erkenntnisse aus Forschung und Entwicklung, dass das Erlernen neuer, kognitiver Wissensinhalte immer mehr an Bedeutung gewinnt: an vernetzten Arbeitsplätzen, von manuellen, motorischen Tätigkeiten an der Maschine oder an der Anlage, direkt integriert in den Produktionsprozess. Traditionelle Formen der beruflichen Aus-, Fort- und Weiterbildung werden räumlich und zeitlich aus dem Seminarraum an den Arbeitsplatz verlagert. Die Wissenschaft nennt dies „in situ learning“ oder „learning on the shopfloor“. Gemeint ist damit die einmalige Chance, dass wir aufgrund der Vernetzung von Maschinen mit dem Internet der Dinge erstmals in Echtzeit Maschinen- und Anlagendaten nutzen können, um den Prozess des Informations- und Wissensmanagements zu optimieren. Einerseits in Form von Assistenzdiensten, die uns intelligent unterstützen. Und andererseits in Form von Wissensdiensten, die im Büro oder auch zu Hause helfen, Wissen zu vertiefen und ein besseres Verständnis über einen Sachverhalt aufzubauen.

Methoden und Techniken der Künstlichen Intelligenz können dabei eine bedeutsame Rolle spielen. Etwa durch wissensbasierte Systeme: Diese helfen uns die gewonnen Daten so zu verarbeiten, dass Assistenz- und Wissensdienste individualisiert werden können. Und dass somit im Arbeitskontext die richtigen Hilfestellungen, Informationen und Lerninhalte zur Verfügung stehen. Individualisiert meint hierbei, dass wissensbasierte Systeme verstehen können, welches Ausgangswissen ein Mensch am Arbeitsplatz hat, welche Präferenzen bei der Nutzung von Assistenz- und Wissensdiensten vorliegen und welche Kompetenzen zur Lösung einer Arbeitsaufgabe erforderlich sind. Aber auch welche Kolleginnen und Kollegen bei einer kniffligen Fragestellung unterstützen können. Erprobungen in der Praxis haben gezeigt, dass sich die individuelle Lernkurve etwa von Arbeiterinnen und Arbeitern auf dem Shopfloor – nach anfänglicher Zurückhaltung gegenüber KI-basierten Assistenz- und Wissensdiensten – positiv entwickelt hat.

Dieser Expertenbeitrag entstand im Rahmen des Wissenschaftsjahres 2018 – Arbeitswelten der Zukunft.

Kommentar zu diesem Artikel abgeben

Schreiben Sie uns hier Ihre Meinung ...
(nicht registrierter User)

Kommentar abschicken
copyright

Dieser Beitrag ist urheberrechtlich geschützt. Sie wollen ihn für Ihre Zwecke verwenden? Infos finden Sie unter www.mycontentfactory.de (ID: 45242390 / Karriere)