Zusammenfassung
Künstliche Intelligenz begleitet heute schon viele Menschen im Alltag. Auch in das Arbeits- und Betriebsumfeld wird KI zukünftig deutlich stärker Einzug erhalten und so zur Wirtschaftlichkeit und Innovationsfähigkeit des Industriestandorts Deutschlands beitragen. Die Einführung von KI-Systemen wird bei den Benutzenden häufig noch kritischer gesehen als bisherige Automatisierungs- und Digitalisierungsmaßnahmen, da insbesondere Autonomieverluste und fehlendes Verständnis für das Verhalten des KI-Systems befürchtet werden. Dem entgegenwirken kann die ganzheitliche, soziotechnische Systemgestaltung, mit der Arbeit in den Facetten Mensch, Technik und Organisation gleichzeitig gestaltet wird. Dieser Abschnitt motiviert dies ausführlicher und gibt einen Überblick über das Gesamtwerk.
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Literatur
Bauer W, Schlund S, Marrenbach D, Ganschar O, BITKOM (Hrsg), IAO (Hrsg) (2014) Industrie 4.0 – Volkswirtschaftliches Potenzial für Deutschland. BITKOM, Berlin
Berg A (2021) Künstliche Intelligenz – Wo steht die deutsche Wirtschaft? https://www.bitkom.org/sites/default/files/2021-04/bitkom-charts-kunstliche-intelligenz-21-04-2021_final.pdf. Zugegriffen: 30. Mai 2023
Bitcom e. V. (2021) Ergebnisse einer repräsentativen Befragung im Auftrag des Digitalverbands Bitkom. https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Kuenstliche-Intelligenz-kommt-in-Unternehmen-allmaehlich-voran. Zugegriffen: 5. Dez. 2022
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) (Hrsg) (2020) Charta für Lernen und Arbeiten in der Industrie 4.0. BMWi, Berlin
Deckert R, Meyer E (2020) Digitalisierung und Künstliche Intelligenz. Springer Gabler, Wiesbaden, S 18
Dukino C, Friedrich M, Ganz W, Hämmerle M, Kötter F, Meiren T, Neuhüttler J, Renner T, Schuler S, Zaiser H (2019) Künstliche Intelligenz in der Unternehmenspraxis – Studie zu Auswirkungen auf Dienstleistung und Produktion. Bauer W, Ganz W, Hämmerler M, Renner T (Hrsg). Fraunhofer Verlag, Stuttgart
Eisele O (2020) Robotic process automation (RPA) – Mensch-Roboter-Kollaboration in indirekten Bereichen. Zahlen | Daten | Fakten. ifaa – Institut für angewandte Arbeitswissenschaft. https://www.arbeitswissenschaft.net/angebote-produkte/zahlendatenfakten/ue-zdf-rpa. Zugegriffen: 13. Juni 2023
Enquete-Kommission Künstliche Intelligenz (2020) Eingesetzt durch den Deutschen Bundestag (Bundestagsdrucksache (19/23700). Bericht der Enquete-Kommission Künstliche Intelligenz – Gesellschaftliche Verantwortung und wirtschaftliche, soziale und ökologische Potenziale. https://dserver.bundestag.de/btd/19/237/1923700.pdf. Zugegriffen: 6. Dez. 2022
Frost M, Jeske T, Terstegen S (2019) Die Zukunft der Arbeit mit Künstlicher Intelligenz gestalten. ZWF Z Wirtschaft Fabrikbetrieb 114(6):359–363
Georgieff A und Hyee R (2022) Artificial Intelligence and Employment: New Cross-Country Evidence. Front. Artif. Intell. 5:832736. doi: https://www.doi.org/10.3389/frai.2022.832736
ISG (2018): RPA in Europe – Enterprise plans, budgets and organizational impact. https://isg-one.com/docs/default-source/default-document-library/2018-q1-rpa-study-emea-aa.pdf. Zugegriffen: 5. Dez. 2022
Johnson DG, Verdicchio M (2017) AI anxiety. J Am Soc Inf Sci 68(9):2267–2270. https://doi.org/10.1002/asi.23867
Metternich J, Biegel T, Cassoli BB, Hoffmann F, Jourdan N, Rosemeyer J, Stanula P, Ziegenbein A (2021) Expertise des Forschungsbeirats der Plattform Industrie 4.0 Künstliche Intelligenz zur Umsetzung von Industrie 4.0 im Mittelstand. Forschungsbeirat der Plattform Industrie 4.0/acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften (Hrsg), München
Mütze-Niewohner S, Hacker W, Hardwig T, Kauffeld S, Latniak E, Nicklich M, Pietrzyk U (Hrsg) (2021) Projekt- und Teamarbeit in der digitalisierten Arbeitswelt. Springer Vieweg, Berlin
Mütze-Niewohner S, Nitsch V (2020) Arbeitswelt 4.0. Frenz W (Hrsg) Handbuch Industrie 4.0 : Recht, Technik, Gesellschaft. Springer, Berlin, S 1187–1217
Niehues S, Harlacher M (2023) Arbeitswelt gestalten. Potenziale Künstlicher Intelligenz für die Fachkräftesicherung. Der Textilhersteller Essedea und das Projekt WIRKsam. WERKWANDEL 1:52–55
Rammer C, Bertschek I, Schuck B, Demary V, Goecke H (2020) Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Deutschen Wirtschaft – Stand der KI-Nutzung im Jahr 2019. Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) (Hrsg), Berlin
Schröter L, Höfers P (2022) Praxishandbuch Künstliche Intelligenz: Handlungsanleitungen, Praxistipps, Prüffragen. Bund, Frankfurt, Checklisten
Stowasser S, Suchy O, Huchler N, Müller N, Peissner M, Stich A, Vögel HJ, Werne J (2020). Einführung von KI-Systemen in Unternehmen. Gestaltungsansätze für das Change-Management. Whitepaper aus der Plattform Lernende Systeme, München
Vocelka A, Langensiepen F, Beismann S (2021) Digital Governance als CSR-Kompass für künstliche Intelligenz. In: Altenburger R, Schmidpeter R (Hrsg) CSR und Künstliche Intelligenz. Springer Gabler, Berlin, S 56
Wirtz BW, Weyerer JC (2019) Künstliche Intelligenz: Erscheinungsformen, Nutzungspotenziale und Anwendungsbereiche. Wirtschaftswissenschaftliches Studium 48(10): 4–10
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Harlacher, M., Shahinfar, F., Peifer, Y., Eisele, O., Jeske, T. (2023). Künstliche Intelligenz – Chance für Wirtschaft und Arbeitsgestaltung. In: Stowasser, S. (eds) Künstliche Intelligenz (KI) und Arbeit . ifaa-Edition. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-67912-8_1
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