Mitarbeiter im Mittelpunkt

Die Vermittlung der Komplexität und Vielschichtigkeit der Energiewende an ein breites Publikum ist eine Herausforderung. Dieser Beitrag zeigt auf, wie interaktive Serious Games auf einem Multitouch-Tisch dazu beitragen können, Zusammenhänge erfahrbar und begreifbar zu machen. Spiele und Tisch wurden in verschiedenen Gesprächskontexten eingesetzt. Diese werden hier in drei Fallvignetten dargestellt, die auf teilnehmender Beobachtung der unterschiedlichen Einsätze, situierter und gemeinsamer Reflexion basieren. Die Vignetten zeigen, wie Interaktion epistemische Prozesse anstoßen, Perspektivwechsel ermöglichen und kollektives Denken fördern kann, das für gesamtgesellschaftliche Zukunftsgestaltung notwendig ist.

Nachhaltigkeitsfördernde Transformationsprozesse sind in allen Sektoren notwendig, wenn wir innerhalb der planetarischen Grenzen bleiben wollen. Dies gilt auch für den Industriesektor als bedeutender Emittent von Treibhausgasen. Mitarbeiter benötigen neue Kompetenzen, um diese komplexe Aufgabe der industriellen Transformation zu bewältigen. Diese reichen von der CO2-Äquivalenzbilanzierung bis zur Entwicklung und Bewertung von Transformationsszenarien einschließlich technischer Maßnahmen. Das hier entwickelte Lernmodul greift diese Kompetenzanforderungen auf und zeigt am Beispiel der ETA-Fabrik, wie ein kompetenzorientiertes Lernmodul für die industrielle Transformation aufgebaut sein kann. Es umfasst im Wesentlichen vier Phasen: Datenerhebung und CO2-Äquivalenzbilanzierung, Ursachenanalyse, Maßnahmenentwicklung und Maßnahmenbewertung.

Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) transformiert Arbeitspraktiken in der industriellen Qualitätskontrolle grundlegend. Dieser Beitrag untersucht, wie technische Ansätze zur Datenqualität und Modelltransparenz einen ethischen KI-Einsatz unterstützen – insbesondere die Handlungsfähigkeit, das Vertrauen und eine nachhaltige Arbeitsgestaltung in automatisierten Oberflächeninspektionssystemen (ASIS). Wir identifizieren Herausforderungen wie Datenineffizienz, variable Modellzuverlässigkeit und begrenzte KI-Expertise, die ein menschenzentriertes Design sowie verantwortungsvolles Datenmanagement erfordern. Gemeinsam mit ASIS-Anbietern entwickelte und mit ASIS-Anwendern getestete Pilotlösungen zeigen, dass KI-Systeme Fachpersonal effektiv unterstützen und deren Fähigkeiten erweitern müssen. Wir schlagen technische Lösungen zur Erkennung von Anomalien, Label-Fehlern und Domain Drift vor, um die Modellzuverlässigkeit zu erhöhen. Transparenz in der Datenqualität stärkt ...

Die digitale Transformation des Gesundheitswesens verändert die logopädische Versorgung nachhaltig. Smarte Technologien und Künstliche Intelligenz (KI) eröffnen neue Möglichkeiten, um die Qualität der Therapie zu sichern, Versorgungsengpässe zu adressieren und Patienten stärker in Übungsprozesse einzubinden. Gleichzeitig erweitern diese Entwicklungen das Rollenverständnis von Logopäden, die neben ihrer therapeutischen Kernaufgabe zunehmend digitale Systeme als unterstützende Werkzeuge einsetzen. Aufbauend auf einer Machbarkeitsstudie zur KI-gestützten Anwendung ISi-Speech-Sprechen im Realsetting der Parkinson-Komplextherapie (PKT) werden in diesem Beitrag zentrale Herausforderungen der Implementierung smarter Technologien skizziert.

In Zeiten des demografischen Wandels, der mit einem wachsenden Pflegebedarf und Fachkräftemangel einhergeht, rücken KI-basierte Technologien zunehmend in den Fokus pflegebezogener Innovationen. Erwartet werden Entlastung, Zeitersparnisse und eine höhere Attraktivität des Pflegeberufs. Der Beitrag untersucht am Beispiel der KI-gestützten Dokumentation von Aufnahmegesprächen, inwiefern solche Systeme Arbeits- und Pflegequalität verbessern können. Im Zentrum stehen die Perspektiven von Pflegekräften und -expert:innen. Die Ergebnisse zeigen Potenziale zur Entlastung, Steigerung der Dokumentationsqualität und Freisetzung zeitlicher Ressourcen für die direkte Pflege. Voraussetzung ist eine humanzentrierte, kontextsensibel gestaltete Implementierung.

Künstliche Intelligenz (KI) kann Produktivität und Qualität steigern, dies erfordert aber ein gelungenes Zusammenspiel aus individuellen und organisationalen Kompetenzen. Diese Studie untersucht die Auswirkungen von KI-Integration auf Arbeitsergebnisse und Team-Problemlösung. In einer Laborumgebung erarbeiten Teilnehmende medizinische Empfehlungen mit zunehmender KI-Unterstützung. Erste Ergebnisse zeigen, dass Teams schneller werden, aber die Qualität abnimmt. Dies geht mit einer verringerten Fall-Durchdringung einher, wenn KI scheinbar gesicherte Erkenntnisse liefert, die jedoch nicht zur Lösung führen. Die Studie unterstreicht die Notwendigkeit von KI-Kompetenz in realistischen Lernsettings und die Bedeutung des kritisch-reflexiven Denkens für einen verantwortungsvollen KI-Einsatz.