Frau Bullinger-Hoffmann, welche konkreten Auswirkungen Künstlicher Intelligenz auf industrielle Arbeitsprozesse sehen Sie und welche Entwicklungen erwarten Sie in den kommenden Jahren?
Die Auswirkungen von KI auf industrielle Arbeitsprozesse lassen sich in vier Entwicklungsszenarien einordnen: Substitution menschlicher Arbeit, die Polarisierung sowie die Anreicherung von menschlichen Tätigkeiten und schließlich die Innovation. Bei der Substitution geht es darum, dass KI menschliche Arbeit ersetzen kann, beispielsweise beim Verfassen von stark standardisierten Texten wie Werbetexten für neue Produktgenerationen. Der Anteil dieser Tätigkeiten ist insbesondere in der Industrie sehr gering. Eine Polarisierung tritt z. B. dann auf, wenn hochqualifizierte Mitarbeitende ein Sprachmodell trainieren, mit dessen Unterstützung dann weniger qualifizierte Mitarbeiter im Kundenservice für Fertigungsmaschinen tätig werden und vergleichbar kompetent auftreten. In der industriellen Fertigung ist vor allem mit einer Anreicherung von menschlicher Tätigkeit zu rechnen. Man denke sich etwa eine KI, die einer Arbeitsplanerin verschiedene technisch mögliche und in Echtzeit bewertete Handlungsoptionen präsentiert, die die Planerin aufgrund ihrer Erfahrung abwägt und die beste auswählt. Nicht zu vergessen ist, dass durch den Einsatz von KI gänzlich neue, bisher in der industriellen Arbeit kaum oder wenig benötigte Jobprofile entstehen oder stärker nachgefragt werden. So wird es zukünftig etwa Fachleute brauchen, die Data-Analytics-Plattformen aufbauen und betreuen könnten oder KI-Robotiker, die von Anfang an die Schnittstelle zwischen Mensch, Roboter und KI humanzentriert gestalten.
Welche Maßnahmen der Arbeitsgestaltung müssen umgesetzt werden, um die Integration von Künstlicher Intelligenz in industrielle Arbeitsumgebungen zu erleichtern und dabei die Arbeitsbedingungen und die Arbeitszufriedenheit der Mitarbeiter zu verbessern?
Damit KI in industriellen Arbeitsprozessen von den Mitarbeitenden akzeptiert wird, ist neben einem frühzeitigen Einbezug der späteren Nutzer die wahrgenommene Handlungsfreiheit von großer Bedeutung. Fühlen sich die Menschen von der KI bevormundet, wird diese nicht mehr als unterstützendes, sondern als einschränkendes Element wahrgenommen. Dabei ist es Aufgabe der Führungsebene, KI- Entwicklung und -Einsatz von Anfang an mit den späteren Nutzenden zu diskutieren und gemeinschaftlich Lösungen zu finden. Dies erfordert Engagement: Gerade wenn es um Weiterbildung geht, kommt es in kleinen und mittleren Unternehmen schnell zu Engpässen. Daher sind auch z. B. Hochschulen gefragt, die Angebote zum humanzentrierten KI-Einsatz entwickeln. Diese sollten neben den technischen Lösungen und Empfehlungen zur gemeinschaftlichen Umsetzung auch einfache Befähigungskonzepte für die KMU enthalten.
Angesichts des Klimawandels und der steigenden Energie- und Ressourcenknappheit steht die Industrie unter wachsendem Druck, sich rasch in Richtung Klimaneutralität zu entwickeln. Wie können die Potenziale von Industrie 4.0 genutzt werden, um eine ökologisch nachhaltige Wertschöpfung der industriellen Arbeit zu erreichen? Welche Rolle spielt hierbei Künstliche Intelligenz?
Die unter Industrie 4.0 zusammengefassten Technologien ermöglichen u.a. eine Echtzeitüberwachung und -steuerung von Produktionsanlagen. Durch die kontinuierliche Optimierung von Prozessen können Energieverluste minimiert und der Materialverbrauch reduziert werden. Auch Lieferprozesse können durch die datenbasierte Vernetzung mit weniger Emissionen gestaltet werden, bis hin zu einer Kreislaufwirtschaft, bei der Abfälle des einen Produzenten als Input für eine andere Fertigung dienen. KI beschleunigt diesen Vorgang weiter, weil sie die kontinuierliche Optimierung auf Basis maschinellen Lernens ermöglichen kann.
Künstliche Intelligenz und industrielle
Arbeit – Perspektiven und Gestaltungsoptionen
In der neuen Expertise „Künstliche Intelligenz und industrielle Arbeit“ des Forschungsbeirats Industrie 4.0 zeigen das Fraunhofer IEM und das Fraunhofer IML Gestaltungsoptionen und Handlungsfelder auf, wie KI in der deutschen Industrie erfolgreich eingesetzt werden kann. Ziel ist sowohl eine Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit als auch eine Aufwertung von Arbeitsplätzen. Der KI-Einsatz beinhaltet Produktionsabläufe planen, Montagetätigkeiten übernehmen, Steuerungen programmieren oder Lager organisieren.
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