Die Ausrichtung an Leitprinzipien wie Nachhaltigkeit, Menschzentrierung und Nachnutzbarkeit sind bei der Entwicklung datenbasierter Assistenzsysteme zentral. Dass dies nicht zum Nachteil der Unternehmen sein muss zeigten Forschungsprojekte auf der KI-Nachhaltigkeitskonferenz des Kompetenzzentrum Künstlich.Menschlich.Intelligent am 29. und 30.06.23 zur Data Week in Leipzig.
Die Entwicklung von datenbasierten Assistenzsystemen zur Prozessoptimierung in der Auftragsabwicklung oder zur bedarfsgerechten Qualifizierung in Montage und Service sind nicht ohne Anpassungsleistungen der Menschen erfolgreich umzusetzen. Das bedeutet für Mitarbeitende und Führungskräfte, dass neue Arbeitsabläufe durchdacht, erprobt und verinnerlicht werden müssen. Neues Wissen zu Bedienkonzepten und Hintergrundprozessen von Algorithmen sind bedarfsgerecht und ressourcenschonend an den Arbeitsplatz zu bringen.
Claudia Graf-Pfohl (ATB) bei der Präsentation des menschzentrierten Vorgehensmodells im PAL-Projekt
KI-Einführung als Eingriff in ein funktionierendes Arbeitssystem
Langfristig bedeutet dies, dass beispielsweise mithilfe eines Assistenzsystems die Abläufe im Betrieb vereinfacht und Erfahrungswissen leichter zugänglich gemacht wird. Die resultierenden Verbesserungen haben auch langfristig und somit nachhaltig positive Auswirkungen auf das Unternehmen und die betroffenen Geschäftsprozesse.
Kurzfristig bedeutet die Einführung eines Assistenzsystem ebenso wie jede andere Änderung eines bestehenden Prozesses erst einmal Mehraufwand an Personal, Zeit und Kommunikation. Datenbasierte Assistenzsysteme sind nicht lediglich als Software einzukaufen und „plug-and-play“ zur Anwendung zu bringen. Damit sie uns im jeweiligen Tätigkeitsbereich unterstützen können müssen wir zuerst das notwendige Wissen über Abläufe und Kompetenzen hinterlegen und vorhandene Daten verknüpfen (Dateninfrastruktur), auf deren Basis die datenbasierte Assistenz dann trainiert werden kann. Zudem sind mit der Integration mehrere Iterationsstufen von Anpassungs- und Lernzyklen verbunden, welche über Abteilungsgrenzen hinweg erforderlich sind. Der erhöhte Kommunikationsaufwand zu Beginn führt langfristig aber auch zu einer stärkeren Bindung der Mitarbeitenden und einer lebhafteren Unternehmenskultur. Veränderungen also, die das Unternehmen langfristig widerstandsfähiger machen und die Belegschaft eint.
„Hier müssen wir hin um Zukunft zu gestalten“ sagte Leiter des Kompetenzzentrums KMI, Dr. Christian Zinke-Wehlmann, zur Eröffnung der Veranstaltung zu Nachhaltigkeit bei KI-Einführung im Unternehmen. Wie das in PAL umgesetzt wird, stellte Claudia Graf-Pfohl (ATB) vor. Gemeinsam mit Carolin Böhme (ICM) und Katrin Meusinger (Silicon Saxony) hat sie herausgearbeitet, dass die Menschzentrierung in bisherigen theoretischen Ansätzen zur Assistenzsystemintegration kaum beachtet wird. Erfolgreiche Umsetzung von Digitalisierung in KMU bedeutet, die Mitarbeitenden und Führungskräfte als Erfolgsfaktoren der Veränderung zu begreifen und einzubinden.
In PAL erfolgt daher die Orientierung an einem Vorgehensmodell (siehe Abbildung 1), welches Mitarbeitenden eines Unternehmens gleichermaßen einbezieht. Hintergrundinformationen wurden im Scientific Report der Hochschule Mittweida veröffentlicht.
Abbildung 1: Begleitung von Geschäftsführung, Führungskräften und Mitarbeitenden zur passgenauen Umsetzung von datenbasierten Assistenzsystemen (vgl. Gröllich et al. 2023)
Die menschzentrierte Einführung neuer Technologien wie ein datenbasiertes Assistenzsystem bieten die Chance,
-Die Unternehmensstruktur langfristig resilient zu gestalten,
-bessere Risikoabschätzung durch konstante Datenerfassung und –auswertung,
-parallel Fachkräfte sichern, binden und qualifizieren zu können
-Vorbehalte und Sorgen ernst zu nehmen und Akzeptanz zu schaffen
Weitere Informationen zur Wissenschaftstagung finden Sie auf den Seiten unseres Schwesterprojektes KMI aus Leipzig. Informieren Sie sich gerne mit Hilfe unserer Erfahrungsberichte aus den Teilprojekten über unseren Newsletter unter https://pal.webspace.tu-dresden.de/newsletterpal/