Potenzial: Qualifizierung

Die Vermittlung der Komplexität und Vielschichtigkeit der Energiewende an ein breites Publikum ist eine Herausforderung. Dieser Beitrag zeigt auf, wie interaktive Serious Games auf einem Multitouch-Tisch dazu beitragen können, Zusammenhänge erfahrbar und begreifbar zu machen. Spiele und Tisch wurden in verschiedenen Gesprächskontexten eingesetzt. Diese werden hier in drei Fallvignetten dargestellt, die auf teilnehmender Beobachtung der unterschiedlichen Einsätze, situierter und gemeinsamer Reflexion basieren. Die Vignetten zeigen, wie Interaktion epistemische Prozesse anstoßen, Perspektivwechsel ermöglichen und kollektives Denken fördern kann, das für gesamtgesellschaftliche Zukunftsgestaltung notwendig ist.

Nachhaltigkeitsfördernde Transformationsprozesse sind in allen Sektoren notwendig, wenn wir innerhalb der planetarischen Grenzen bleiben wollen. Dies gilt auch für den Industriesektor als bedeutender Emittent von Treibhausgasen. Mitarbeiter benötigen neue Kompetenzen, um diese komplexe Aufgabe der industriellen Transformation zu bewältigen. Diese reichen von der CO2-Äquivalenzbilanzierung bis zur Entwicklung und Bewertung von Transformationsszenarien einschließlich technischer Maßnahmen. Das hier entwickelte Lernmodul greift diese Kompetenzanforderungen auf und zeigt am Beispiel der ETA-Fabrik, wie ein kompetenzorientiertes Lernmodul für die industrielle Transformation aufgebaut sein kann. Es umfasst im Wesentlichen vier Phasen: Datenerhebung und CO2-Äquivalenzbilanzierung, Ursachenanalyse, Maßnahmenentwicklung und Maßnahmenbewertung.

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 ...

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 (KI) kann Produktivität und Qualität steigern, dies erfordert aber ein gelungenes Zusammenspiel aus individuellen und organisationalen Kompetenzen. Diese Studie untersucht die Auswirkungen von KI-Integration auf Arbeitsergebnisse und Team-Problemlösung. In einer Laborumgebung erarbeiten Teilnehmende medizinische Empfehlungen mit zunehmender KI-Unterstützung. Erste Ergebnisse zeigen, dass Teams schneller werden, aber die Qualität abnimmt. Dies geht mit einer verringerten Fall-Durchdringung einher, wenn KI scheinbar gesicherte Erkenntnisse liefert, die jedoch nicht zur Lösung führen. Die Studie unterstreicht die Notwendigkeit von KI-Kompetenz in realistischen Lernsettings und die Bedeutung des kritisch-reflexiven Denkens für einen verantwortungsvollen KI-Einsatz.

Der demografische Wandel verstärkt den Arbeits- bzw. Fachkräftemangel in der produzierenden Industrie, wodurch das Thema Wissensmanagement für viele Unternehmen an Bedeutung gewinnt. Insbesondere die Erhebung und Konservierung impliziten Wissens stellt eine Herausforderung dar. Die vorliegende Studie beleuchtet, inwieweit Large Language Models (LLMs) im Bereich der Wissenserhebung mit Experteninterviews sinnstiftend unterstützen können. Drei Experten testen und bewerten den entwickelten Chatbot. Die Ergebnisse des Interviews sind vielversprechend, die Zusammenfassung hingegen zeigt Verbesserungspotenziale.

Die zunehmende Komplexität industrieller Umgebungen erfordert neue Kompetenzen, insbesondere in der Interaktion mit digitalen Systemen. Traditionelle Ausbildungsmethoden reichen für den effektiven Transfer von angewandtem Wissen oft nicht aus. Um diese Lücke zu schließen, wurde ein Experiment durchgeführt, bei dem Augmented Reality (AR) und papierbasierte Anleitungen in einem Produktionsszenario verglichen wurden. Die Ergebnisse zeigen: Teilnehmer, die mit AR lernten, führten den Produktionsprozess deutlich schneller und mit weniger Fehlern durch. Darüber hinaus berichteten die Lernenden, die AR nutzten, von einer höheren Benutzerfreundlichkeit und einer geringeren kognitiven Belastung während des Trainings.

Dashboards spielen eine Schlüsselrolle für fundierte Unternehmensentscheidungen. Dieser Beitrag zeigt anhand von Erkenntnissen eines Action-Research-Prozesses, wie unternehmensspezifische Lösungen systematisch entwickelt und Fehlinvestitionen vermieden werden können. Als kritisch erweisen sich insbesondere die Bereitstellung von IT-Kapazitäten, die Sicherung des Datenzugriffs, die Ausformulierung von Anforderungen und die Erarbeitung des Datenmodells.