KompAKI ist durch Mitarbeiter*innen der h_da mit zwei Beiträgen bei dem Frühjahrskongress der GfA 2022 vertreten
Mitarbeiter*innen der Hochschule Darmstadt (h_da) haben im Rahmen von KompAKI die Gestaltung und Vielfalt von KI-Arbeitssystemen untersucht und sich mit der Auswirkung von KI-Arbeitssystemen auf die Arbeitsfähigkeit von Mitarbeitenden auseinandergesetzt. Die Erkenntnisse ihrer Forschung werden in zwei Beträgen im diesjährigen 68. Frühjahrskongress der Gesellschaft für Arbeitswissenschaften (GfA) vertreten sein. Der Kongress findet vom 02.03 – 04.03.22 statt und setzt ihren Fokus auf das Thema „Technologie und Bildung in hybriden Arbeitswelten“.
Die Gesellschaft für Arbeitswissenschaften (GfA) ist eine wissenschaftliche Vereinigung von Forschern, Praktikern, Interessensvertretungen, behördlichen Vertretern sowie allen Interessierten mit dem Ziel, die Arbeitswissenschaft zu fördern. Die GfA versteht sich dabei in besonderem Maße als Plattform für alle interessierten gesellschaftlichen Gruppen und zur Integration von Wissenschaft und Praxis. Mit der Veranstaltung des 68. Frühjahrskongresses 2022 schafft die GfA unter anderem einen Raum für den arbeitswissenschaftlichen Diskurs zu Fragen und Lösungen zu innovativen Arbeitsprozessen.
Zu diesem Diskurs gehört die Berücksichtigung von aktuellen und zukünftigen Dynamiken in der Arbeitswelt, die durch die stätig voranschreitende Digitalisierung vorangetrieben werden. Vor allem gewinnt der Einsatz von KI-basierten Arbeitssystemen zunehmend an Bedeutung, zumal sich Unternehmen durch die Anwendung solcher Technologien neue Chancen und eine Steigerung ihrer Wettbewerbsfähigkeit erhoffen.
Wenn Unternehmen daraus schlussfolgern, dass eine bloße Einführung von KI-Arbeitssystemen sich als wirtschaftlicher Selbstläufer etabliert, gilt dies jedoch als riskant, da diese Annahme der Vielseitigkeit und Komplexität von KI-Arbeitssystemen nicht gerecht wird und zudem die Bedeutung für die Anwender – die für eine erfolgreiche Nutzung notwendig sind – nicht berücksichtigt. Unternehmen müssen sich demnach heutzutage der Herausforderung stellen, ein für ihre Anforderungen geeignetes KI-System zu identifizieren und eine erfolgreiche Nutzung durch die Anwendenden (bzw. Mitarbeitenden) und deren Bedürfnisse zu berücksichtigen.
Hierzu haben Mitarbeiter*innen der h_da (Jung & von Garrel) unter der Berücksichtigung einer soziotechnischen Perspektive die Vielfalt diverser Mensch-Maschine-Kollaborationen im Kontext des Einsatzes von KI-basierten Lösungen untersucht. Auf Basis der Merkmale von menschlichen Arbeitstätigkeiten sowie der Ausgestaltung von KI-Systemen, wurde ein morphologischer Kasten erarbeitet, der durch eine Kombination die Vielfalt KI-basierter Arbeitssysteme widerspiegelt. Der morphologische Kasten stellt somit eine Orientierungshilfe dar, um tätigkeitsorientierte KI-basierte Arbeitssysteme charakterisieren, die Komplexität und Vielfalt auf ein überschaubares Maß zu reduzieren und potentielle KI-Arbeitssysteme zu entwickeln oder zu beschreiben. Mit dem morphologischen Kasten bieten Jung & von Garrel ein überschaubares Fundament, mit welchem in weiteren Forschungsvorhaben die Akzeptanz von KI-Arbeitssystemen vor dem Hintergrund der vielfältigen KI-Ausgestaltungen, näher untersucht werden soll.
Um die Sicht der KI-Anwender zu berücksichtigen, untersuchten des weiteren Werens & von Garrel inwiefern sich KI-Arbeitssysteme auf die Arbeitsfähigkeit von Mitarbeitenden auswirken. Sie identifizierten die Besonderheiten einer KI in der Mensch-Maschine-Interaktion und verdeutlichten, das KI-Arbeitssysteme Komponenten der Arbeitsfähigkeit (Gesundheit, Kompetenzen, Werte, Arbeit) beeinflussen können. Um die Auswirkungen von KI-Arbeitssystemen auf die Arbeitsfähigkeit dezidiert messen zu können, haben Werens & von Garrel eine Analyse durchgeführt, um ein Messinstrument zu identifizieren, welches alle Aspekte der Arbeitsfähigkeit unter Berücksichtigung des KI-Arbeitskontextes erhebt. Bei ihrer Analyse konnte jedoch kein Messinstrument ausfindig gemacht werden, welches die gestellten Kriterien ausreichend berücksichtigt. Aus diesem Grund wird aktuell ein quantitatives Messinstrument erstellt, welches alle Komponenten der Arbeitsfähigkeit vor dem Hintergrund einer KI-Einführung messen soll, um Prognosen zur Entwicklung der Arbeitsfähigkeit durch den Einsatz von KI-Arbeitssystemen stellen zu können.
Die Forschungsarbeit die im Rahmen dieser beiden Projekte vorgestellt wurden, sollen eine effiziente sowie erfolgreiche Einführung und Nutzung von KI-Arbeitssystemen in der heutigen Arbeitswelt fördern, zumal Themen rund um KI-Implementierungen den zukünftigen Diskurs von Arbeitswelten prägen werden.
