Veröffentlichungen

In diesem Kapitel wird der Kompetenz- und Qualifizierungsbedarf aufgrund der Entwicklung und Einführung einer KI anhand eines Praxisbeispiels erläutert. Zukunftskompetenzen sowie notwendige fachlich-technische Kompetenzen werden aufgeführt, unabhängig davon, ob ein System selbst entwickelt oder eingekauft wurde.

In diesem Kapitel werden verschiedene betriebliche Anwendungsbeispiele für KI vorgestellt. Ausgehend von der Beschreibung der Unternehmen, sowie deren Herausforderungen und Bedarfe, werden sowohl bereits erprobte als auch zum Zeitpunkt der Beitragserstellung in der Konzeption und Entwicklung befindliche technische Lösungen erläutert. Das Kapitel schließt mit zusammengefassten Erkenntnissen und einem Fazit.

Künstliche Intelligenz ist eine Zukunftstechnologie für den Metall- und Elektrobereich, gleichzeitig fehlen flächendeckend dazu passende Lernszenarien für die berufliche Aus- und Weiterbildung. Dieser Beitrag stellt für den Bereich der Smart Maintenance ein Lernszenario und ein Workshopkonzept mit Qualifizierungsmöglichkeiten zur KI in der beruflichen Bildung sowie Ergebnisse einer ersten Erprobung des Workshops vor.

KI-Technologien sind Methoden und Verfahren, die es technischen Systemen ermöglichen, selbständig Probleme zu lösen und aus Daten und Aktionen zu lernen und somit scheinbar intelligent Routinen auszuführen. Die derzeit am häufigsten eingesetzte Methode ist das sogenannte maschinelle Lernen, bei der Berechnungsschritte automatisiert und ohne explizite Programmierung eines konkreten Lösungswegs durchgeführt werden. KI ist aber nur eine von vielen technologischen Entwicklungen, die derzeit die Arbeitswelt wesentlich beeinflussen, und kann eingeordnet werden in einen stufenweisen Entwicklungs- und Transformationsprozess, den ein Unternehmen oder eine Organisation durchlaufen kann, angefangen bei der Nutzung von Informationstechnologien, über die Vernetzung dieser IT-Komponenten, die Aggregation von Daten zu Informationen, bis hin zur hochgradigen Automatisierung von Entscheidungs- und Umsetzungshandlungen. Auch die KI-Automation selbst muss in verschiedene Stufen abgegrenzt werden: Beginnend bei einer assistierten Entscheidung können KI-Systeme unterschiedlich gestaltet sein und in der höchsten Autonomiestufe ein autonomes Entscheidungssystem darstellen, das nahezu autark und dauerhaft ohne die Bedienung durch einen menschlichen Benutzer die Kontrolle über Entscheidungen für eine große und komplexe Anwendungsdomäne übernimmt. In diesem Zusammenhang ist die Kritikalität der Anwendungsdomäne, in der ein KI-System eingesetzt wird, entscheidend. Für eine Bewertung und Einstufung hilft die Kritikalitätspyramide der von der Bundesregierung 2018 beauftragten Datenethikkommission (DEK).