humanzentrierte KI

Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) transformiert Arbeitspraktiken in der industriellen Qualitätskontrolle grundlegend. Dieser Beitrag untersucht, wie technische Ansätze zur Datenqualität und Modelltransparenz einen ethischen KI-Einsatz unterstützen – insbesondere die Handlungsfähigkeit, das Vertrauen und eine nachhaltige Arbeitsgestaltung in automatisierten Oberflächeninspektionssystemen (ASIS). Wir identifizieren Herausforderungen wie Datenineffizienz, variable Modellzuverlässigkeit und begrenzte KI-Expertise, die ein menschenzentriertes Design sowie verantwortungsvolles Datenmanagement erfordern. Gemeinsam mit ASIS-Anbietern entwickelte und mit ASIS-Anwendern getestete Pilotlösungen zeigen, dass KI-Systeme Fachpersonal effektiv unterstützen und deren Fähigkeiten erweitern müssen. Wir schlagen technische Lösungen zur Erkennung von Anomalien, Label-Fehlern und Domain Drift vor, um die Modellzuverlässigkeit zu erhöhen. Transparenz in der Datenqualität stärkt ...

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 ...

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.

Humanzentrierter KI (HCAI) kommt insbesondere in sicherheitskritischen Anwendungsbereichen große Bedeutung zu. Eine notwendige Voraussetzung für die Realisierung ist die Balance von menschlicher Kontrolle und Automatisierung durch Adaptionsfähigkeit. Für die Gestaltung auf der Ebene von Arbeitssystemen fehlt es jedoch an systematischen Ansätzen. In diesem Beitrag wird deshalb eine neue Methode entwickelt, welche transdisziplinäre Teams bei der Exploration von Gestaltungsräumen leiten kann. Basierend auf einem erweiterten Arbeitssystemmodell und Design-Structure- sowie Domain-Mapping-Matrizen können Interdependenzen strukturiert erfasst und analysiert werden. Die Anwendung in einem realweltlichen Arbeitsszenario der zerstörungsfreien Prüfung demonstriert das Potenzial für Komplexitätsreduktion, die Förderung eines gemeinsamen Verständnisses sowie die frühzeitige Identifizierung kritischer Schnittstellen. Die Methode stellt somit einen theoretisch fundierten, praktisch ...