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Die Kommerzialisierung generativer Künstlicher Intelligenz (KI) durch Systeme wie ChatGPT hat eine neue Ära in der Industrie 4.0 eingeleitet. Die automatische Erstellung neuer Inhalte dank generativer KI ist besonders für die Entwicklung von KI-basierten Tutoring-Systemen (AITS) von Bedeutung, die das digitale Lernen im Rahmen von Bildung 4.0 fördern. Zunächst aber müssen KI-Tutoring-Systeme einer Kategorisierung unterzogen werden, etwa nach Lernmethoden, Anwendungsbereiche und ihren jeweiligen Technologien.

Die Integration von KI in die Industrie 4.0 nimmt stetig zu. Zu den Anwendungen gehören sowohl Single Purpose Anwendungen als auch generative KI-Systeme für die betriebliche Praxis sowie in Lernanwendungen. Neben dem Umgang mit den technischen Herausforderungen, die diese Systeme mit sich bringen, müssen Unternehmen die mit der Technologieintegration verbundenen organisatorischen Veränderungen bewerten, planen und Unterstützungsangebote bereithalten.

Der Wandel in der Produktion bietet die Chance zur Neugestaltung bestehender Wertschöpfungsketten. Besonders die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen ökologischen, sozialen und staatlichen Akteuren wird als Schlüssel für eine nachhaltige Entwicklung angesehen. Wie Unternehmen die dabei entstehenden Interdependenzen am besten meistern, ist jedoch wenig erforscht. Am Beispiel der Landwirtschaft wird untersucht, wie landwirtschaftliche Betriebe Ressourcen entlang der Wertschöpfungskette aktivieren können.

Fortschritte in der Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) eröffnen neue Möglichkeiten für die virtuelle Zusammenarbeit. Bei der Bewältigung der Herausforderungen in den Bereichen Kommunikation, Wissensaustausch und Unternehmensloyalität gilt Shared Leadership als ein modernes, vielversprechendes Konzept. Aus empirischen Befunden zu Shared Leadership in virtuellen Teams lassen sich Empfehlungen dafür ableiten, wie gelungene Führung die Virtualisierung der Teamarbeit unterstützen kann.

Digitale Technologien sind entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit und Innovationsfähigkeit der Industrie. Während die Industrie 4.0 durch eine intelligente Vernetzung von Menschen, Maschinen und Informationssystemen nach mehr Effizienz strebt, konzentriert sich das Konzept der Industrie 5.0 auf den Menschen – und erklärt sein Wohlbefinden sowie seine Identifikationsfähigkeit als entscheidend für den Erfolg der Digitalisierung. Eine Analyse ihrer Erfolgsfaktoren ebnet den Weg zur Implementierung.

Assistenzsysteme verbessern Arbeitsprozesse, verkürzen Lernzeiten und erhöhen die Flexibilität am Arbeitsplatz. In der digitalisierten Industrie 5.0 spielen menschzentrierte, resiliente und nachhaltige Ansätze eine wichtige Rolle, wobei die Nutzerakzeptanz von zentraler Bedeutung ist. Wie gebrauchsfähig die Unterstützung mittels Technologien wie Augmented Reality und KI-Chatbots wirklich ist, kann anhand zweier Nutzerstudien ermittelt werden.

EU-Regelungen fordern von Unternehmen intensivere und transparentere Nachhaltigkeitspraktiken. Damit die Industrie ihre Verantwortung wahrnehmenkann, muss sie viele ihrer Prozesse und Produkte anpassen. Besonders Künstliche Intelligenz (KI) bietet hierbei innovatives Potenzial. Zunächst muss die Technologie jedoch evaluiert werden, wobei der Fokus auf schwacher KI liegt – marktreife Systeme, die spezifische Aufgaben durch Algorithmen und datengestützte Modelle effizient ausführen.

Aufgrund ihres Innovationspotenzials erfordert die Industrie 4.0 neue Lehrinhalte. Derzeit gefragte Kompetenzprofile spiegeln sich in der Berufs- und Hochschulausbildung oft nicht wider. Zudem ist die herkömmliche Weiterbildung meist mit hohen Kosten und einem erheblichen Zeitaufwand verbunden. Effektiver sind da maßgeschneiderte Angebote und die Vermittlung zielgerichteter Handlungs- und Problemlösekompetenzen in einer modularen Lernfabrik.