Kollege KI?! Wie die Zusammenarbeit Mensch-Maschine gelingt


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Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) verändert die Aufgabenteilung zwischen Mensch und Maschine grundlegend. Lernende KI-Systeme können immer komplexere Tätigkeiten selbstständig ausführen und arbeiten künftig Hand in Hand mit den Beschäftigten zusammen. Wie sieht das in der Praxis aus?

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Hier schreibt für Sie:

 

Norbert Huchler ist Mitglied im Vorstand des Instituts für Sozialwissenschaftliche Forschung e.V. – ISF München.

  Profil

Zusammenspiel von technischen Funktionalitäten und menschlichen Kompetenzen

Für die Arbeitswelt stellt sich damit die Frage: Wie lässt sich die Mensch-Maschine-Interaktion (MMI) „menschengerecht“ bzw. im Sinne der Beschäftigten gestalten? Dies anzustreben, gilt nicht nur als gesellschaftlicher Konsens, sondern spiegelt sich auch in den politischen Zielen der KI-Strategie der Bundesregierung wider: Die Beschäftigten sollen in den Mittelpunkt des digitalen Wandels gestellt und mitgenommen werden. Insbesondere für die Gestaltung und den Einsatz von stark interaktiven KI-Systemen braucht es jedoch Konzepte, wie Beschäftigte dabei nicht de-qualifiziert oder gar verdrängt werden, sondern von KI profitieren können.

KI-Systeme funktionieren oft unerkannt im Hintergrund – z.B. zur Steuerung anderer technischer Systeme oder auch an der Nutzer*innen-Schnittstelle wie die Spracherkennung im Mobiltelefon. Zunehmend wagen sich jedoch vor allem lernende Systeme auch in die direkte Interaktion mit den Menschen. Hoch anpassungsfähig sollen sie dabei nicht nur flexibel mit der jeweiligen Situation umgehen, sondern in der Interaktion mit den Menschen dazulernen und das gemeinsame Ergebnis optimieren. Angestrebt werden zum Beispiel Leichtbauroboterarme, die in der direkten engen Zusammenarbeit mit dem Menschen nächste Arbeitsschritte vorhersehen und als „dritter Arm“ situativ assistieren, oder auch Softwareassistenten, die aus der Beobachtung der Arbeit am PC heraus lernen, einzelne sich wiederholende Arbeitsschritte selbsttätig vorzubereiten und zu übernehmen.

Auf die Qualität der Interkation kommt es an

Hier rückt die Qualität der Interaktion in den Mittelpunkt. Besonders im Arbeitszusammenhang reicht es nicht aus, allein auf Useability oder eine ergonomische, intuitive, einfache Nutzung zu achten. Hinzu kommen Fragen der Verantwortung und Entscheidungsfindung oder das Einbeziehen von Wissen, Erfahrung und Kompetenzen der Beschäftigten. Denn diese sind nicht Konsument*innen, sondern Träger*innen eines reichhaltigen Arbeitsvermögens, das es zu fördern sowie auch passend einzusetzen gilt.

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Ziel der Gestaltung hoch interaktiver KI-Systeme sollte es also sein, ein möglichst gutes Zusammenspiel der Funktionalitäten des Systems mit den Kompetenzen des Menschen zu gewährleisten. Dabei geht es sowohl um das Erledigen einer Arbeitsaufgabe als auch um die Art, wie dies erfolgen soll. In der Arbeit müssen die Anforderungen des Arbeitsgegenstands mit verschiedenen betrieblichen Zielen, den Interessen der Beschäftigten wie auch den gesellschaftlichen (z.B. rechtlichen) Rahmenbedingungen abgeglichen werden. Ein solches kompetenzbasiertes funktionales und gerahmtes Zusammenspiel von Mensch und KI wird hier als Optimum für die MMI angenommen.

Die Idee der Komplementarität zwischen Mensch und KI

Dem liegt eine Überlegung zugrunde, die als Leitlinie im Wandel von Arbeit mit KI vorgeschlagen werden soll: Die Idee der Komplementarität zwischen Mensch und Technik. Mensch und Technik können sich auch in Zukunft an vielen Stellen – insbesondere in der direkten Interaktion– komplementär ergänzen. Dafür ist es jedoch zentral, die Verschiedenheit der Kompetenzen bzw. Funktionen beider Seiten zu erkennen, fruchtbar zusammen zu bringen und in ihrer Entwicklung zu fördern.

Auch wenn es wichtig ist, dass technische Schnittstellen im dem Sinne „humanisiert“ werden, dass sie sich den natürlichen Interaktionsformen des Menschen anpassen (z.B. Sprache, Gestik, Berührung), muss es mit Blick auf eine nachhaltige Arbeitsteilung zum beiderseitigen Vorteil darum gehen, Möglichkeiten der wechselseitigen Ergänzung auszubauen. Dies erfordert eine systematische Auseinandersetzung mit den Unterschieden zwischen Mensch und Technik und insbesondere auch mit den Defiziten und Ergänzungsbedarfen technischer Lösungen. Wo reicht KI nicht aus? Warum braucht es den Menschen?

Co-Evolution von Mensch und KI

KI, die dem Menschen und der Gesellschaft dient, soll nicht in ihrer Funktionalität eingeschränkt werden, muss aber zugleich so entwickelt werden, dass nicht engstirnig auf die Nachahmung und den Ersatz menschlicher Tätigkeit fokussiert wird, sondern systemisch und dynamisch danach gesucht wird, wie Technik und Mensch – im Sinne einer „Co-Evolution“ – zugleich in ihrer Entwicklung gefördert und vorangebracht werden können. Nicht Nachahmung und Übertrumpfen des Menschen sollten die Triebfedern für die Technikentwicklung sein, sondern die Suche nach einem höherwertigen Komplementaritätsverhältnis zwischen Mensch und Technik. Von diesem sind auch die besten Resultate zu erwarten.

Dies gilt umso mehr, wenn es im Zuge der Einführung von KI in der Arbeit zu einem Neuzuschnitt von Tätigkeiten und Job-Profilen oder auch zur Automatisierung zentraler Prozesse kommt. Denn auch um automatisierte Bereiche herum entstehen (vor-, parallel- und nachgelagert) immer auch neue Tätigkeiten und neue Chancen für Ergänzungsverhältnisse – und dies auf allen Qualifikations- und Arbeitsebenen.

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Brennpunkt der Komplementarität ist die Mensch-Maschine-Interaktion. Deren nachhaltig menschengerechte Gestaltung bei KI kann daher als Lernfeld für dieses Denken verstanden werden.

Interaktive KI im konkreten Einsatz im Mittelstand

Dazu ein Beispiel, wie interaktive, lernfähige KI in wenigen Jahren in der Montage zum Einsatz kommen kann – eines der Anwendungsszenarien der Plattform Lernende Systeme. Das mittelständische Familienunternehmen Bandorf produziert Kabelbäume für die Automobilindustrie. Entsprechend der verschiedenen Modelle und individuellen Kundenwünsche müssen unterschiedliche Leitungsverläufe und Kabellängen mit hoher Genauigkeit zusammengefügt werden. Intelligente Roboterwerkzeuge unterstützen die Facharbeiterinnen und Facharbeiter beim Verlegen der Kabel auf Konfektioniertischen, an denen die Kabelbäume präzise montiert werden. Die feinfühligen Werkzeuge passen sich flexibel an die von Auftrag zu Auftrag variierenden Arbeitsschritte an. Dazu programmieren die Beschäftigten nach Bedarf die selbst(mit)lernenden Roboterwerkzeuge eigenhändig direkt vor Ort vor, indem sie ihnen die Abläufe zeigen, bei denen sie unterstützen können.

Sichere und vielfältige Zusammenarbeit Klassische Robotersysteme werden von ausgebildeten Fachleuten für spezifische Aufgaben konzipiert, aufgebaut, programmiert und getestet. Dieser Prozess dauert typischerweise mehrere Monate und verursacht immer wieder hohe Kosten, die sich oft nur in der Massenproduktion rechnen. Lernfähige Roboterwerkzeuge hingegen ermöglichen eine flexiblere Teil-Automatisierung. Sie arbeiten zuverlässig mit den Menschen zusammen – und zwar dort, wo sie gerade gebraucht werden. Dazu passen sie sich dem Menschen und seinem Arbeitsumfeld an – und nicht umgekehrt.

KI im Einsatz gegen Pandemien und ihr Folgen

Ein anderes Anwendungsfeld von KI ist z.B. einer Pandemie und ihrer Folgen. Wie das funktioniert, hat Frank Kirchner, Inhaber des Lehrstuhls für Robotik an der Universität Bremen, Wissenschaftlicher Direktor des Robotics Innovation Center (DFKI GmbH) und Leiter der Arbeitsgruppe Lebensfeindliche Umgebungen der Plattform Lernende Systeme verdeutlicht:

Durch intelligente Robotik könnte aus technischer Sicht bereits ein deutlich größerer Grad an Automatisierung realisiert sein, als es der Fall ist – und in der Pandemie zu großen Entlastungen des dringend benötigten Personals führen. Ein Beispiel dafür sind Krankenhäuser und Pflegeeinrichtungen, wo intelligente Roboter Fachkräfte bei der Reinigung, dem Verteilen von Essen, beim Desinfizieren oder dem Hin- und Herschieben von Betten entlasten könnten. In der Landwirtschaft könnten intelligente Feldroboter Arbeiten verrichten, die Erntehelfer aus anderen Ländern erledigen – sei es bei der Ernte oder dem Ausbringen von Saatgut bei Einzelpflanzen wie Erdbeeren oder Spargel. Wenn z.B. Erntehelfer nicht mehr problemlos einreisen können, lässt sich das große Entlastungspotenzial von KI-basierten Robotern gut erkennen. Ein weiterer Bereich ist die Energieversorgung. Hier ließen sich durch den Einsatz von intelligenten Inspektionsrobotern wichtige Infrastrukturen auch ohne menschliches Personal betreiben und überwachen. Das gilt etwa für Ölförderanlagen, die unter Umständen geräumt werden müssen, wenn vor Ort eine Infektion auftritt. Aber auch im Bereich der erneuerbaren Energien – etwa bei Offshore-Windparks – ist eine permanente Überwachung nötig, die derzeit Fachkräfte leisten müssen. Entlastung könnte hier eine intelligente Automatisierung bringen – beispielsweise durch (teil)autonome Unterwasserroboter, mit denen eine Kommunikation im Notfall sogar vom Homeoffice aus möglich ist.

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Kriterien für die Gestaltung der MMI bei KI

Wie also lässt sich eine solche menschengerechte Mensch-Maschine-Interaktion gestalten? Für eine menschengerechte MMI sind verschiedene Kriterien relevant, die konkret auf die Gestaltung der KI-Systeme im Arbeitskontext abzielen. In der vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) initiierten Plattform Lernende Systeme wurde interdisziplinär von Vertreterinnen und Vertretern aus Unternehmen, Wissenschaft und Gewerkschaften/Verbänden ein Kriterienkatalog erarbeitet. Der Katalog umfasst insgesamt zwölf Kriterien, die sich zu vier Clustern bündeln lassen:

Cluster 1: Schutz des Einzelnen

  1. Sicherheit und Gesundheitsschutz
  2. Datenschutz und verantwortungsbewusste Leistungserfassung
  3. Vielfaltssensibilität und Diskriminierungsfreiheit

Cluster 2: Vertrauenswürdigkeit

  1. Qualität der verfügbaren Daten
  2. Transparenz, Erklärbarkeit und Widerspruchsfreiheit
  3. Verantwortung, Haftung und Systemvertrauen

Cluster 3: Sinnvolle Arbeitsteilung

  1. Angemessenheit, Entlastung und Unterstützung
  2. Handlungsträgerschaft und Situationskontrolle
  3. Adaptivität, Fehlertoleranz und Individualisierbarkeit

Cluster 4: Förderliche Arbeitsbedingungen

  1. Handlungsräume und reichhaltige Arbeit
  2. Lern- und Erfahrungsförderlichkeit
  3. Kommunikation, Kooperation und soziale Einbindung

Der Katalog gleicht gängige Kriterien der Arbeits- und Technikgestaltung mit den speziellen Herausforderungen von KI-Systemen ab, wie zum Beispiel Erklärbarkeit, Verantwortungszuschreibung etc. Mit dem Fokus auf die MMI kommen darüber hinaus noch neue Nuancen und Faktoren hinzu, die speziell die Qualität der Interaktion ausmachen. Zwei solcher Kriterien sollen hier exemplarisch herausgegriffen und kurz umrissen werden:

Handlungsträgerschaft und Situationskontrolle (Kriterium 8)

Bei der Interaktion mit lernender KI werden die Beschäftigten mit einer in der Regel neuen Situation konfrontiert: Die Systeme sind derart gestaltet, dass sie auch selbsttätig auf die Beschäftigten zugehen oder auf diese reagieren während sie parallel im Hintergrund arbeiten. Sie können ihre Nutzer*innen zu einem vorherbestimmten und teilweise auch zu einem neu hervorgebrachten Handeln „auffordern“ bzw. „nötigen“, so dass das KI-System dem Menschen in bestimmten Situationen als eine Art „Akteur“ gegenübertritt. Damit wird ein Teil der Handlungsträgerschaft bzw. Situationskontrolle auf die Seite des technischen Systems verlagert. Zugleich ist ein ausreichendes Maß an Situationskontrolle wesentlich für die Handlungsfähigkeit, Motivation und auch Gesundheit der Beschäftigten.

Dieses Konfliktverhältnis ist dann gelöst, wenn durch die Übergabe der Handlungsträgerschaft an das technische System, die Handlungsfähigkeit des Menschen nicht eingeschränkt, sondern erweitert wird – im Sinne eines Komplementaritätsverhältnisses. Um interaktiv und komplementär „arbeitsteilig“ zu kollaborieren, müssen die Handlungsträgerschaft und entsprechende Übergaben zudem eindeutig geklärt sein. In der Interaktion muss nachvollziehbar sein, wer gerade was zu einem gemeinsamen Prozess beiträgt, bei wem die Situationskontrolle für den jeweiligen Teilprozess liegt und wo oder wie die Teilprozesse aneinander anschließen. Dabei ist es erforderlich, entsprechende Regeln zu definieren und Möglichkeiten zu schaffen. Dies ist notwendig für eine mögliche Verantwortungszuschreibung und eine Entlastung der Situation von unklaren Risiken. Eine transparente und beeinflussbare Handlungsträgerschaft ist Dreh- und Angelpunkt für eine komplementäre „Arbeitsteilung“ zwischen Mensch und KI-System.

Lern- und Erfahrungsförderlichkeit (Kriterium 11)

Mensch und KI-Systeme unterscheiden sich bei Erwerb, Verarbeitung und Speicherung, Reproduktion und Abrufen sowie Anwenden von Wissen. Entsprechend lernen sie unterschiedlich, können sich dabei aber wechselseitig bestärken. Hierfür muss erstens die Interaktion mit KI-Systemen für die Beschäftigten lern- und erfahrungsförderlich gestaltet werden, indem die Aneignung von Wissen und Erfahrung im Nutzungsprozess ermöglicht wird. Zweitens muss es den Beschäftigten ermöglicht werden, die Lerninhalte (Datenqualität) und das Lernverhalten (Verknüpfungen) des intelligenten Systems interaktiv zu validieren und ggf. zu korrigieren. Auf diese Weise können auch die Passgenauigkeit und Leistungsfähigkeit des KI-Systems verbessert werden.

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Eine wechselseitig lernförderliche Gestaltung erhöht zudem die Wahrscheinlichkeit, dass Menschen bereit sind, ihr Wissen und ihre Erfahrungen in KI-Systeme einzubringen. Ein solcher komplementärer Ansatz bietet insbesondere für die Bearbeitung komplexer Situationen große Chancen, indem maschinell gelernte Inhalte und menschliches Erfahrungswissen sinnvoll integriert werden. Gerade wenn KI-Systeme weitreichende und relevante Tätigkeiten übernehmen und Arbeit im Wandel ist, ist eine lern- und erfahrungsförderliche Gestaltung der Mensch-Maschine-Interaktion von großer Bedeutung – um Wissen, Erfahrungen und Kompetenzen sowie Handlungsfähigkeit zu erhalten, aber auch um Innovation aus den Arbeitsprozessen heraus zu fördern.

Blick in die Zukunft der KI: Wie geht es weiter?

Ziel ist es, einen wichtigen Impuls für die nachhaltige, menschenzentrierte und zukunftsorientierte Gestaltung der Mensch-Maschine-Interaktion bei Künstlicher Intelligenz zu geben. Dabei ist die Grundhaltung der Suche nach Ergänzungsmöglichkeiten von Mensch und KI in der MMI (und darüber hinaus) zentral. Selbst bei harten „disruptiven“ Veränderungen und Branchenumbrüchen können die betroffenen Beschäftigten dann „mitgenommen“ werden, wenn nach neuen Komplementaritätsverhältnissen gesucht wird und Entwicklungsoptionen angeboten sowie Arbeit wie Technik entsprechend gestaltet werden.

Eine solche Perspektive macht die digitale Transformation insgesamt greifbarer, da sie Zukunftsoptionen für die Menschen und die Technologieentwicklung gleichermaßen anbietet und nicht zwangsläufig eine digitale Spaltung voraussetzt: in wenige Hochqualifizierte für manche kreativen und sozialen Tätigkeiten und viele Geringqualifizierte für die Tätigkeiten, deren Automatisierung sich (noch) nicht lohnt. Sie stellt dem Leitbild der möglichst vollautomatisierten „Smart Factory“ die Vision einer „Smart Empowered Factory“ aus dezentralen Mensch-Technik-Kollaborationseinheiten auf allen Arbeitsebenen gegenüber. Eine solche Organisation wäre agiler bzw. flexibler, könnte auf ein breiteres Setting an technischen Funktionalitäten und menschlichen Kompetenzen, Wissen und Erfahrungen zurückgreifen und wäre mindestens ebenso realistisch umzusetzen – nicht zuletzt um neuen „CIM-Ruinen“ an gescheiterten KI-Automatisierungsprojekten vorzubeugen.


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