Transformation in der Automobilindustrie

Da Industrie 4.0 und Künstliche Intelligenz die Fähigkeiten von Organisationen neu gestalten, müssen traditionelle Schulungssysteme an die sich wandelnden Qualifikationsanforderungen angepasst werden. In diesem Beitrag wird Trendiation vorgestellt – eine strukturierte Methodik zur Umsetzung neuer Trends in umsetzbare Strategien – als systematischer Ansatz für diese Herausforderung. Anhand einer workshopbasierten Anwendung, die sich mit Edutainment, Human-Centered Design und Workforce Transformation befasst, zeigen wir, wie Organisationen von der abstrakten Trendidentifizierung zu konkreten Qualifikationsanforderungen und priorisierten Schulungsinitiativen gelangen können. Die Methode erzeugt eine nachvollziehbare Ergebniskette, die Trenddefinition, Bewertung von Kompetenzlücken und Implementierungspläne umfasst. Aus Sicht der Teilnehmer zeichnet sich der Ansatz durch hohe Klarheit und praktischen Nutzen aus. Durch die Verbindung von prospektivischer Trendanalyse und ...

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 ...

KI-Systeme stellen aufgrund ihrer dynamischen, undurchsichtigen und ethisch sensiblen Natur eine Herausforderung für das konventionelle Chanage-Management dar. Dieser Artikel wendet etablierte Change-Management-Modellen auf KI-spezifische Herausforderungen an und veranschaulicht den resultierenden Anpassungsbedarf anhand eines realen Anwendungsfalls. Die daraus resultierenden Erkenntnisse werden durch sechs Interviews mit Expertinnen und Experten aus der Praxis untermauert. Zusammen bilden sie die Grundlage für die Entwicklung der Job Change Acceptance Toolbox (JOCAT), einem modularen, praxisorientierten Hilfsmittel, das die Umsetzung von humanzentrierten, ethischen und nachhaltigen KI-bezogenen Veränderungsprozessen unterstützen soll.

Im Rahmen des vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) geförderten regionalen Kompetenzzentrums „humAIne“ wurde mit dem Instrument der Mitbestimmungsdialoge ein Verfahren entwickelt, mit dem ein gemeinsames Verständnis über die komplexen Herausforderungen bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) zwischen Management, Beschäftigten und Interessenvertretungen schrittweise im Dialog erarbeitet wird. Erfahrungen aus Projektpartnerbetrieben – wie Doncasters Precision Castings-Bochum GmbH (DPC) – zeigen exemplarisch auf, wie mit den Mitbestimmungsdialogen nicht nur rechtlich verbindliche Regelungen zu einer handhabbaren, betrieblich verankerten, nachhaltigen Praxis der Mitbestimmung bei KI entwickelt, sondern zugleich auch kontinuierliche Qualifizierungsprozesse für alle beteiligten Akteursgruppen im Sinne des Art. 4 und 5 des EU AI Act angestoßen werden.

Die Einführung von Systemen der Künstlichen Intelligenz (KI) in Betrieben stellt neue Anforderungen an Regulierung und Mitbestimmung. Mit dem EU AI Act gelten seit 2025 verbindliche Vorgaben, die national mit dem Betriebsverfassungsgesetz (BetrVG) verknüpft werden müssen. Das regionale Kompetenzzentrum HUMAINE hat hierzu eine Muster-Betriebsvereinbarung KI (MBV KI) nach § 77 BetrVG entwickelt, die betriebliche Mitbestimmungsrechte stärkt und die europäische Regulierungspraxis praxisnah umsetzt. Flankiert durch Mitbestimmungsdialoge ermöglicht die MBV KI eine betriebsspezifische Anpassung für einen verantwortungsvollen und humanzentrierten KI-Einsatz. Der Beitrag zeigt am Beispiel ausgewählter Teile der MBV KI, wie eine Rahmen-Betriebsvereinbarung KI konkret gestaltet werden kann und diskutiert die Übertragbarkeit auch auf Betriebe ohne Betriebsrat. Die so vorgestellte MBV KI leistet einen Beitrag zur nachhaltigen, sozialpartnerschaftlich abgesicherten Gestaltung der ...

Systeme der Künstlichen Intelligenz (KI) unterstützen Mitarbeitende zunehmend bei komplexen Entscheidungsprozessen. Dazu müssen Mitarbeitende die Vertrauenswürdigkeit von KI-basierten Empfehlungen valide beurteilen. KI-Ethik-Labels sollen Mitarbeitenden bei dieser Einschätzung helfen und die Entwicklung vertrauenswürdiger KI-Lösungen befördern. Die AI Ethics Impact Group entwickelte hierfür ein Label, das auf dem VCIO-Framework (Values, Criteria, Indicators, Observables) basiert und dezidiert relevante ethische Werte adressiert. Jedoch sind solche Labels noch wenig verbreitet, weshalb kaum Erfahrungswerte aus der praktischen Anwendung vorliegen. Damit bleiben die praktische Umsetzbarkeit und der Nutzen von KI-Labels unklar. Der geplante Beitrag bietet einen Überblick über existierende Labels für KI-Systeme, beleuchtet das VCIO-Framework in der Anwendung auf einen konkreten Anwendungsfall aus der Praxis und leitet Handlungsempfehlungen für die Gestaltung ethischer KI ab.