Robotic Process Automation (RPA) in der Logistik

Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in Arbeitsprozesse verspricht erhebliche Effizienzsteigerungen, doch Unternehmen stehen dabei vor zahlreichen ethischen Herausforderungen, die den Beteiligten zunächst oft nicht bewusst sind – von Intransparenz in der Entscheidungsfindung über algorithmische Verzerrungen bis hin zu Risiken einer verfrühten Automatisierung. Dieser Beitrag stellt das Design und die Validierung von tachAId vor, einem interaktiven Beratungstool, das darauf abzielt, menschenzentrierte ethische Überlegungen in die Entwicklung von KI-Lösungen einzubetten. Es wird eine Validierungsstudie vorgestellt, die für zwei unterschiedliche industrielle KI-Anwendungen mit variierendem KI-Reifegrad durchgeführt wurde. tachAId lenkt die Aufmerksamkeit gezielt auf kritische ethische Überlegungen im gesamten Lebenszyklus von KI-Lösungen, die bei einer technisch orientierten Entwicklung möglicherweise übersehen werden. Die Ergebnisse zeigen jedoch auch eine zentrale ...

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 die Montage verbessern, indem sie menschliche Bewegungen vorhersagt und den Arbeitsplatz entsprechend gestaltet. Mithilfe probabilistischer Modelle wie der Gaußschen Mischmodelle (GMMs) antizipieren KI-Systeme die Bewegungen des Bedieners, um die Koordination mit Robotern zu verbessern. Diese Vorhersagesysteme werfen jedoch ethische Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Fairness und Datenschutz gemäß EU AI Act auf. Dieser Artikel stellt eine Methode vor, die probabilistische Bewegungsmodellierung mit ethischer Bewertung mittels Z-Inspection® integriert. Eine Fallstudie unter Verwendung des Werkerassistenzsystem zeigt, wie multimodale Sensorik (Bewegung, Blick) und interpretierbare Modelle eine vorausschauende Unterstützung ermöglichen. Der Ansatz geht von der ethischen Bewertung zu einer ethisch informierten Arbeitsgestaltung über und liefert übertragbare Prinzipien sowie eine konfigurierbare Bewertungsmatrix.