Zusammenfassung
Der Beitrag skizziert Grundüberlegungen zu einem Konzept komplementärer Arbeitsgestaltung. Es wird die These aufgestellt, dass KI potenziell neue Wertschöpfungskonzepte ermöglicht, die auf Rationalisierung durch Komplementarität und nicht durch Ersatz von Arbeit (Substitution) abzielen. Durch erhöhte Adaptivität sind neue, komplementäre Formen der Zusammenarbeit zwischen KI und Menschen möglich. Mit Automatisierungsgrenzen wird begründet, weshalb Komplementaritäten dauerhaft nötig und funktional sind. Für eine komplementäre Arbeitsgestaltung fehlen jedoch sowohl entsprechende Organisationskonzepte als auch Leitbilder. Auf Basis konzeptioneller Überlegungen und empirischer Fallstudien skizziert der Beitrag ein erstes Grundgerüst einer komplementären Arbeitsgestaltung auf den Ebenen Mensch-Maschine-Interaktion, Arbeitsorganisation und Managementstrategie.
Praktische Relevanz: Unternehmen stehen vor der Herausforderung, KI (seien es Software-Assistenten oder kollaborative Roboter), in die bestehende Arbeitspraxis zu integrieren. Geschieht dies jedoch allein mit Blick auf Rationalisierung durch Substitution von Arbeit, werden die besonderen Potenziale von KI, die in ihrer spezifischen Flexibilität und Adaptivität liegen, nicht vollständig genutzt. Denn KI ermöglicht auch neue Formen der Interaktion und Organisation – und damit neue Wertschöpfungskonzepte. Mit dem Grundgerüst einer komplementären Arbeitsgestaltung liefert der Beitrag einen Denkanstoß und eine Heuristik, um traditionelle Pfade zu hinterfragen und neue Optionen zu reflektieren – mit Blick auf Rationalisierungsstrategien wie auch auf die Humanisierung von Arbeit.
Abstract
Companies face the challenge of integrating AI (be it software assistants or collaborative robots) into existing work practices. However, if this is done solely with a view to rationalization through the substitution of work, the special potential of AI, which lies in its specific flexibility and adaptivity, will not be fully exploited. This is because AI also enables new forms of interaction and organization—and thus new value creation concepts. With the basic framework of a complementary work design, this article provides food for thought and a heuristic for questioning traditional paths and reflecting on new options—with a view to rationalization strategies as well as to the humanization of work.
Practical Relevance: AI-based technologies, be it software assistants or collaborative robots, make new forms of work organization necessary and possible. The article expands the view on rationalization strategies by distinguishing between substitution and complementarity. Especially for the integration of AI into work contexts, the changed interaction between employees and semi-autonomous systems becomes a crucial factor—not only with regard to the humanization of work, but also with regard to productivity-enhancing forms of work organization. Here, the article provides an impulse for thought and a heuristic to consider and design rationalization through the use of AI in a more differentiated way.
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Notes
Künstliche Intelligenz (KI) wird häufig offen definiert als die informationstechnische Lösung einer Aufgabe, für die dem allgemeinen Verständnis nach Intelligenz notwendig ist; eine einheitliche Definition existiert nicht (Vgl. Gabler Wirtschaftslexikon 2018; für eine arbeitssoziologische Einordnung siehe Huchler 2022). Im Fokus des Beitrags stehen neue Arbeitsteilungs- und Interaktionspotenziale, die sich mit lernender Software (Machine Learning) und kollaborativen Robotern (die mit Menschen zugleich an einem Gegenstand arbeiten können) ergeben.
Automatisierung bezeichnet die Ermöglichung einer technisch selbsttätigen Durchführung von Prozessen inklusive ihrer Steuerung und Regelung (vgl. Weller 2008). Selbsttätig meint hier unabhängig vom menschlichen Eingreifen. In der Folge wird Automatisierung oft (zu) eng als Loslösung des Menschen aus dem Arbeitsprozess verstanden (Böhle 1998).
Im Folgenden wird dennoch weiter von Automatisierung gesprochen und Autonomie wesentlich weiter gefasst (vgl. Kap. 2–4).
Erste Versuche, einer solchen Integration sammeln sich aktuell um den Begriff der „Industrie 5.0“.
Z. B. Organisation der Trennung, was automatisch und was händisch bearbeitet wird, Qualitätssteigerung der schwierigen händischen Fälle, Qualitätsüberwachung der automatisierten Bearbeitung, neue Angebote und Kundenschnittstellen durch die digitale und schnellere Bearbeitung etc.
Bei den Dienstleistern und/oder Aufbau von KI-Kompetenzen im Haus, ständige Anpassungen des Systems (Schnittstellen, Datenqualität, Interpretationen etc.).
Zur Unterscheidung von Daten, Information und Wissen siehe Schmiede (2006, S. 472 f.).
Ein solches Handeln wird auch als ‚situiertes‘ Handeln (vgl. Suchman 2007) bezeichnet.
In einer interdisziplinären Expertengruppe aus Wirtschaft, Wissenschaft und Verbänden der Plattform Lernsysteme des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) wurden Gestaltungskriterien für die Mensch-Maschine-Interaktion bei KI formuliert (Huchler et al. 2020).
Das Reflexionskonzept „Humanizing AI Man-Machine-Interaction (HAI-MMI)“ wurde im Rahmen des Projekts „Nachhaltige KI-Menschzentrierte Gestaltung der Mensch-Maschine-Interaktion“ (HBS-KI) (gefördert durch die Hans-Böckler-Stiftung, 2020–2021) weiterentwickelt und evaluiert. Dies geschah mittels qualitativer Leitfadeninterviews (Bogner et al. 2009) mit 23 KI-Experten aus Wissenschaft und Unternehmen, die aufgezeichnet, transkribiert und computergestützt qualitativ ausgewertet wurden (qualitative Inhaltsanalyse orientiert an den Prinzipien der Grounded Theory (Strauss und Corbin 1990)).
Im Rahmen des Projekts EmPReSs (gefördert durch das Bayerische Institut für Digitale Transformation, 2020–2022) wurden bisher zahlreiche Dokumente gesichtet, leitfadengestützte Interviews mit fünf Entwicklern und zwei Projektleitern sowie zahlreiche weitere Gespräche geführt, ein Expert*innen-Workshop durchgeführt und Beobachtungen an Prototypen gemacht. Die Interviews wurden qualitativ ausgewertet. Die Erhebung weiterer Vergleichsfälle und die Begleitung der Einführung bei einem Anwender (mit Beobachtungen, Interviews und Reflexionsworkshops) stehen noch aus. Sukzessive werden Fallstudien (Yin 2014; Pongratz und Trinczek 2010) aufgebaut und mit weiteren Fallstudien verglichen.
Zu den Motivationen bezüglich der Einführung kollaborativer Roboter siehe ähnlich auch Pfeiffer (2019).
Eine andere Einführung ist dagegen daran gescheitert, dass in einen Kompetenzbereich der Beschäftigten eingegriffen wurde, in dem diese (manuell) schneller und genauer sind und so der Nutzen nicht erkennbar war.
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Huchler, N. Komplementäre Arbeitsgestaltung. Grundrisse eines Konzepts zur Humanisierung der Arbeit mit KI. Z. Arb. Wiss. 76, 158–175 (2022). https://doi.org/10.1007/s41449-022-00319-5
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