Menschzentrierte KI-Anwendungen in der industriellen Produktion

Autoren: Braun, Pokorni, Knecht

Kategorie: Technikfolgen und -abschätzung

Chair: Landau

Beitragskurzfassung:
Im Projekt »KI-Fortschrittszentrum Lernende Systeme« wurden anhand von 11 interdisziplinären Experteninterviews sowie von 3 Workshops ein aktueller Umsetzungsstand von Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) in vornehmlich mittelständischen Produktionsunternehmen ermittelt. Die Schwerpunkte der Interviews lagen auf den realisierten KI-Anwendungen, deren betriebliche Einführungsstrategien, förderlichen bzw. hemmenden Faktoren, sowie dem menschlichen Beitrag.

Ein prioritäres betriebliches KI-Anwendungsfeld liegt in der Mustererkennung zwecks Prozess-optimierung und Qualitätssicherung. Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) agieren bei KI-Innovationen noch eher zurückhaltend. So weist ein überwiegender Anteil der betrachteten Anwendungen einen vergleichsweise geringen Funktionsumfang auf. Unternehmensleitungen betrachten die Implementierung einer KI-Anwendung oftmals noch als eine Erfahrungsmöglichkeit ohne Renditeerwartung. Demzufolge verfügen nur wenige KMU über eine differenzierte KI-Strategie. Eng bemessene Personalkapazitäten sowie eine unzureichende Verfügbarkeit von prozessrelevanten Datenbeständen können sich als hinderlich für die Umsetzung von komplexen Anwendungen erweisen. So streben KMU bevorzugt einen Einsatz standardisierter Funktionsmodule (z. B. Messgeräte mit Mustererkennung) an, um den Implementierungsaufwand für Anwendungen zu reduzieren.

Elemente einer menschzentrierten Gestaltung betrieblicher KI-Systeme liegen auf normativer, strategischer und operativer Ebene. Normative Aspekte betreffen u. a. sozialverträgliche Erfassungs- und Nutzungsrechte von Daten entlang der (über-) betrieblichen Wertschöpfungs-ketten. Strategische Aspekte sind hinsichtlich Partizipation, Qualifizierung, Motivation und ELSI-Kriterien zu betrachten. Operative Aspekte finden sich bei der Integration von maschinen- und informationstechnischem Prozesswissen im Rahmen des Machine Learning, die ihrerseits eine lernförderliche Gestaltung der Arbeitsprozesse voraussetzen.

Auf Grundlage der Experteninterviews werden zusammenfassend die Bedeutung einer menschzentrierten Gestaltung von KI-Systemen erörtert sowie Gestaltungsfelder klassifiziert.

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Raum 5
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Braun, Pokorni, Knecht