Autor: Steffen Kinkel

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.

Künstliche Intelligenz wird oft in einem Atemzug mit der Industrie 4.0 genannt, doch die genaue Rolle von KI ist dabei unklar. Ist KI nur eine weitere I4.0-Technologie oder ein essenzieller „Befähiger“ für andere I4.0-Technologien? Sechs Expertinnen und Experten haben bewertet, wie stark sich KI auf 41 I4.0-Technologien auswirkt. KI könnte in der Tat ein eintscheidender Faktor sein, um das volle Potenzial der Industrie 4.0 zu entfalten.

Globale Liefer- und Wertschöpfungsketten sind komplex und hochgradig vernetzt. Ein temporärer Ausfall eines einzelnen Lieferanten aufgrund von Naturkatastrophen, politischen Konflikten oder Pandemien kann weitreichende Folgen für Wertschöpfungsprozesse an vielen anderen Standorten haben. Der Beitrag skizziert strategische Optionen für Unternehmen, um die Resilienz ihrer Wertschöpfungsketten zu verbessern. Mögliche Optionen sind die Ausweitung lokaler oder globaler Lieferketten, die regionale Konzentration oder globale Diversifizierung der eigenen Produktionskapazitäten von Unternehmen sowie das Insourcing oder Outsourcing von Wertschöpfungsaktivitäten. Anhand der Daten von 314 deutschen Unternehmen des verarbeitenden Gewerbes wird der Zusammenhang des Einsatzes verschiedener digitaler Technologien und Organisationskonzepte mit der Umsetzung der verschiedenen Wertschöpfungsoptionen untersucht.

Kollaborierende Roboter (sog. Cobots) gelten als Zukunftstechnologie für produzierende Unternehmen. Sie zeichnen sich durch die Fähigkeit aus, eine sichere Hand-in-Hand-Zusammenarbeit mit Menschen ohne physische Trennung zu ermöglichen. In der Praxis finden sich zwar erste Anwendungsfälle, in denen Menschen mit Cobots interagieren, nur selten handelt es sich dabei allerdings um Kollaboration im engeren Sinne. Entsprechend stellt sich die Frage, welche Rolle die Kollaborationsfähigkeit von Cobots in der unternehmerischen Praxis spielt und wodurch der Mangel an kollaborierenden Anwendungsfällen begründet ist. Antworten darauf lieferten qualitative empirische Untersuchungen bei vier kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) im Rahmen des BMBF-Verbundprojekts ProBot.