AG 2: Arbeit/Qualifikation, Mensch-Maschine-Interaktion

Lernende Systeme verändern die Mensch-Maschine-Interaktion, indem sie Menschen in immer mehr Situationen unterstützen und Aufgaben (teil-)automatisieren. Entscheidend ist, dass ihr Einsatz am Nutzen für Menschen und Gesellschaft ausgerichtet bleibt. KI-basierte Assistenzsysteme entlasten bereits bei monotonen oder körperlich belastenden Aufgaben und unterstützen zunehmend auch bei komplexeren Tätigkeiten und Entscheidungen in Produktion, Sacharbeit, Beratung und sozialen Berufen. Es entstehen neue Formen der Zusammenarbeit, etwa aus Menschen, Robotern und softwarebasierten Assistenzsystemen. So ändern sich Tätigkeiten, Jobprofile und Kompetenzanforderungen. Daher braucht es geeignete Rahmenbedingungen und Qualifizierungsmöglichkeiten. Die Schnittstellen der KI-Systeme müssen für Beschäftigte nachvollziehbar und zugänglich sein.

Themen und Organisation der Arbeitsgruppe

Die Arbeitsgruppe „Arbeit/Qualifikation, Mensch-Maschine-Interaktion“ widmet sich der menschzentrierten Gestaltung der zukünftigen Arbeitswelt sowie Fragen der Mensch-Maschine-Interaktion. Sie bildet gleichzeitig die Schnittstelle zum Thema Produktion und Industrie 4.0.

Mitglieder der Arbeitsgruppe

Prof. Dr. phil. Lars Adolph
Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin

Dr. Andreas Angerer
XITASO GmbH

Prof. Dr.-Ing. Jan Christian Aurich
Technische Universität Kaiserslautern

Klaus Bauer
TRUMPF Werkzeugmaschinen GmbH & Co. KG

Prof. Dr. Wilhelm Bauer
Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO

Prof. Dr. Eva Bittner
Universität Zürich

Prof. Dr. Angelika C. Bullinger-Hoffmann
Technische Universität Chemnitz

Prof. Dr.-Ing. Barbara Deml
Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Prof. Dr. Andreas Dengel
DFKI GmbH

Oliver Dietrich
IG Metall Bezirksleitung NRW

Prof. Dr. Michael Heister
Bundesinstitut für Berufsbildung (BIBB)

Dr. Norbert Huchler
Institut für Sozialwissenschaftliche Forschung e. V. (ISF München)

Dr. Nadine Müller
Vereinte Dienstleistungsgewerkschaft (ver.di)

Dr. Rahild Neuburger
Ludwig-Maximilians-Universität München

Pierre Prasuhn
Fraunhofer Gesellschaft (für das Lenkungskreis-Mitglied Holger Hanselka)

Prof. Dr.-Ing. Annika Raatz
Leibniz Universität Hannover

David Reger
NEURA Robotics GmbH

Nadine Reißner
KUKA

Prof. Dr. Dr. h. c. Christoph M. Schmidt
RWI – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung

Katharina Schüller
STAT-UP Statistical Consulting & Data Science GmbH

Prof. Dr. Jochen J. Steil
Technische Universität Braunschweig, Gauss Robotics GmbH

Andrea Stich
Infineon Technologies AG

Prof. Dr.-Ing. Sascha Stowasser
ifaa-Institut für angewandte Arbeitswissenschaft e.V.

Oliver Suchy
DGB Bundesvorstand

Olivia Trager
Bundesvereinigung der Deutschen Arbeitgeberverbände BDA

Prof. Dr. Uta Wilkens
Ruhr-Universität Bochum

Von den aufgeführten Personen liegt uns ein schriftliches Einverständnis zur Veröffentlichung ihrer Daten gemäß DSGVO vor. Diese Mitgliederliste stellt einen Auszug dar und wird laufend vervollständigt.

Leitfragen der Arbeitsgruppe

Arbeit / Qualifizierung

Welchen Nutzen haben Lernende Systeme für Beschäftigte und Unternehmen?
Welche Auswirkungen haben sie auf die Arbeitswelt (z.B. Arbeitsmarkt, Arbeitsverdichtung, Jobprofile)?
Welche Branchen oder Tätigkeiten sind besonders vom Wandel betroffen?
Welche neuen Kompetenzen erfordern Lernende Systeme von den Beschäftigten? Welche Qualifizierungsansätze ergeben sich daraus?
Wie sieht gute und menschengerechte Arbeit im KI-Zeitalter aus?
Wie sieht gute Führung mit KI-Hilfsmitteln und für die Zusammenarbeit mit KI aus?
Wie kann KI zu mehr Teilhabe in der Arbeitswelt beitragen?
Wie kann die Transformation hin zur digitalen Arbeitswelt gestaltet werden?

Mensch-Maschine-Interaktion

Wie kann die Rollenverteilung zwischen Mensch und Maschine im Sinne der menschlichen Selbstbestimmung gestaltet werden?
Welche Prinzipien der Mensch-Maschine-Interaktion sind dafür notwendig / wünschenswert (Stichwort Human-Centered-Design/Schnittstellen)?
Wie lassen sich Transparenz, Steuerbarkeit, Erklärungsfähigkeit, Privacy und Wartbarkeit von Lernenden Systemen sichern?
Wohin geht die Reise bei der Entwicklung von Mensch-Maschine-Schnittstellen?