Potenzial: Management

Das für die industrielle Instandhaltung erforderliche implizite Wissen ist durch den demografischen Wandel und die zunehmende Komplexität technischer Systeme zunehmend gefährdet. Dieser Beitrag stellt Tacit-TALK vor, ein sprachbasiertes System, das implizites Wissen mithilfe KI-gestützter Gespräche externalisiert. Gesprochene Eingaben werden transkribiert, mithilfe von Large Language Models (LLMs) analysiert und in einem Wissensgraphen gespeichert, der neue Erkenntnisse mit bereits vorhandenen Organisationsdaten verknüpft. Der Beitrag basiert auf einer Design-Science-Research-Methodik, der auf der soziotechnischen Theorie aufbaut und für die Instandhaltung in der Halbleiterindustrie instanziiert wurde. Daraus werden Gestaltungsprinzipien für die KI-gestützte Erfassung impliziten Wissens abgeleitet, die auf einer wertorientierten Einbindung von Stakeholdern beruhen. Zudem wird eine Referenzarchitektur vorgestellt, die Large Language Models mit Wissensgraphen kombiniert, und es ...

Künstliche Intelligenz (KI) bietet in der industriellen Produktion vielfältige Potenziale, bringt jedoch auch Herausforderungen hinsichtlich der Akzeptanz der Beschäftigten mit sich. KI-Demonstratoren sind daher von zentraler Bedeutung, da sie praktische Erfahrungen mit KI ermöglichen. Allerdings fehlen bislang systematisch identifizierte Anforderungen an Demonstratoren, die gezielt Akzeptanz fördern und negative Emotionen adressieren. Mithilfe eines mehrstufigen Forschungsdesigns werden 69 Anforderungen identifiziert, die in funktionale Anforderungen, Qualitätsanforderungen und Randbedingungen strukturiert sind.

Die Nutzung von Erfahrungswissen ist für Unternehmen ein zentraler Erfolgsfaktor. Der vorliegende Beitrag analysiert anhand von vier betrieblichen Fallstudien die technischen, organisatorischen und personellen Herausforderungen beim Einsatz von Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Systemen. Die Ergebnisse zeigen, dass der Erfolg solcher Systeme maßgeblich von der strategischen Entwicklung und Pflege der Wissensbasis sowie von der Einbindung der Beschäftigten abhängt.

Unternehmen sind zunehmend gefordert, Fach- und Arbeitskräftemangel bei steigenden Anforderungen an Produktivität, Flexibilität und Innovationsfähigkeit zu bewältigen. Während sich das Arbeitskräfteangebot nur begrenzt erweitern lässt, rückt die produktivitätsorientierte Gestaltung von Arbeitssystemen stärker in den Fokus. Autonome Systeme bieten hier erhebliches Potenzial. Ihr Einsatz erfordert neben technischen Anpassungen vor allem Veränderungen in Organisation, Kompetenzen und Arbeitsgestaltung. Im Beitrag werden empirisch fundierte Änderungsbedarfe in bestehenden Arbeitssystemen sowie damit verbundene wirtschaftliche Potenziale analysiert.

Die MTM-Methoden sind ein bewährter Standard zur Analyse und Gestaltung menschlicher Arbeitsabläufe. Arbeitsplaner stehen bei der Anwendung jedoch weiterhin vor der Herausforderung, diese Methoden richtig und effizient anzuwenden. Künstliche Intelligenz – insbesondere Large Language Models – hat das Potenzial, hier einen wichtigen Beitrag zu leisten. Beim Einsatz von KI ergeben sich jedoch berechtigte Fragen hinsichtlich der Verlässlichkeit und Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse. Der vorgestellte Ansatz kombiniert LLMs mit einem regelbasierten Algorithmus, um gezielt wichtige Informationen aus textlichen Prozessbeschreibungen, wie Arbeitsanweisungen, zu extrahieren, die für MTM-Analysen erforderlich sind. Anschließend werden diese entsprechend dem MTM-Regelwerk in Analysen übersetzt. Dieses Vorgehen trägt dazu bei, dass die Ergebnisse für den Anwender nachvollziehbar aus den Eingangsdaten abgeleitet werden.

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 ...

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 ...