Arbeit 4.0 − Logistische Arbeitswelt von morgen

Künstliche Intelligenz rückt vermehrt in den Fokus der beruflichen Weiterbildung zur Personalisierung der individuellen Lernreisen. Gleichzeitig sind Audioformate ein wünschenswertes Format der Lernenden, das zunehmendes Interesse erhält. Ein Konzept eines KI-gestützten Audioformates, sowie Potenziale des Zusammenspiels von künstlicher Intelligenz und Audio bleiben jedoch bislang unberücksichtigt und erfordern daher eine konzeptionelle Betrachtung über die möglichen Gestaltungsmöglichkeiten.

Künstliche Intelligenz (KI) bietet in der industriellen Produktion vielfältige Potenziale, bringt jedoch auch Herausforderungen hinsichtlich der Akzeptanz der Beschäftigten mit sich. KI-Demonstratoren sind daher von zentraler Bedeutung, da sie praktische Erfahrungen mit KI ermöglichen. Allerdings fehlen bislang systematisch identifizierte Anforderungen an Demonstratoren, die gezielt Akzeptanz fördern und negative Emotionen adressieren. Mithilfe eines mehrstufigen Forschungsdesigns werden 69 Anforderungen identifiziert, die in funktionale Anforderungen, Qualitätsanforderungen und Randbedingungen strukturiert sind.

Foundation-Modelle verändern zunehmend die Art und Weise, wie in der Industrie mit Robotern gearbeitet wird. Statt komplexe Programme Zeile für Zeile zu schreiben, können Programmierer künftig stärker mit KI-Systemen zusammenarbeiten, Aufgaben beschreiben und die generierten Lösungen prüfen. Damit verschiebt sich ihre Rolle von der reinen Code-Erzeugung hin zu konzeptionellen, überwachenden und validierenden Tätigkeiten. Der Beitrag zeigt, welche neuen Möglichkeiten große KI-Modelle für die Roboterprogrammierung eröffnen und welche Veränderungen dies für Arbeit und benötigte Kompetenzen in der industriellen Praxis mit sich bringt.

Reicht es aus, Mitarbeitende im Umgang mit KI-Werkzeugen zu schulen oder erfordert die KI-Organisation völlig neue Kompetenzen? Der Beitrag stellt ein Digital-Enablement-Modell mit drei Kompetenzdimensionen vor und zeigt anhand eines am Fraunhofer IAO erprobten Upskilling-Programms, wie Organisationen die KI-Adoptionslücke nachhaltig überwinden können.

Zertifizierungen für humanzentrierten KI-Einsatz gewinnen an Bedeutung – als Differenzierungsmerkmal im Wettbewerb, als Antwort auf regulatorische Erwartungen und als Instrument zur Gestaltung eines menschgerechten Arbeitsumfelds. Doch woran lässt sich erkennen, ob ihre Anforderungen wirklich ankommen? Auf Basis von Experteninterviews aus etablierten Zertifizierungsfeldern zeigt dieser Beitrag: Die entscheidende Frage wird nicht im Audit beantwortet, sondern in der Zeit zwischen den Audits. Nicht das Zertifikat entscheidet, sondern die Bereitschaft von Führung und Organisation, sich dem Prozess ernsthaft zu stellen.

Komplementoren spielen eine zentrale Rolle bei der Wertschöpfung in digitalen Ökosystemen, verfügen jedoch nur über begrenzten Einfluss und müssen sich durch dynamische Fähigkeiten anpassen. Aufbauend auf dem „Profiting From Innovation“-Rahmenwerk untersucht diese Studie, wie sich integrative Fähigkeiten bei Komplementoren durch kooperative Routinen manifestieren. Auf Basis einer systematischen Literaturrecherche von in Scopus indexierten Studien aus den Jahren 2020 bis Mitte 2025, die die Mikrofundierung „Orchestrierung von Ökosystemakteuren“ untersuchen, identifizieren wir zwei Routinecluster. Zum einen kooperieren Komplementoren untereinander durch die Auswahl geeigneter Partner, Koalitionsbildung, Ressourcenteilung und Risikoverteilung, während sie gleichzeitig kritische Ressourcen schützen. Zum anderen kooperieren sie mit Plattformbetreibern durch Interaktion über verschiedene Kanäle, Qualitätssignalisierung, Einhaltung von Governance-Vorgaben, Integration ...