ifaa Projekt humAIne work lab

BMAS-Forschungsprojekt humAIn work lab

Künstliche Intelligenz und der Wandel von Arbeit

Management und Führung

Die Gestaltung und Implementierung von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen ist mit umfangreichen Möglichkeiten verbunden und kann dazu beitragen, Produktivitäts­potenziale zu heben. Dazu ist ein passendes Handeln von Management und Führung erforderlich. Die damit verbundenen Heraus­forderungen erforscht das ifaa im Projekt humAIn work lab. Übertragbare Empfehlungen werden ermittelt, für die betriebliche Praxis handlungs­leitend aufbereitet und bereitgestellt.

  • Laufzeit des Projekts: September 2020 – September 2023
  • Fördernummer: EXP.01.00010.20
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Projektpartner

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Ihre Ansprechpartner

Sven Hille Leitung Fachbereich Arbeitszeit und Vergütung ifaa

Dipl.-Päd.
Sven Hille

Leitung Fachbereich Arbeitszeit und Vergütung
Telefon: +49 211 542263-34
Telefax: +49 211 542263-37

Yannick Peifer Wissenschaftlicher Mitarbeiter Fachbereich Unternehmensexzellenz ifaa

Yannick Peifer, M. Sc.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Telefon: +49 211 542263-22
Telefax: +49 211 542263-37

Publikationen

  • Peifer Y, Jeske T, Hille S (2022) Artificial Intelligence and its Impact on Leaders and Leadership. Procedia Computer Science, Volume 200, S. 1024-1030. www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050922003106

    Abstract

    An increasing networking of IT systems as well as the use of cyber-physical systems in the industrial environment are raising the current amount of data. To process this enormous amount of data and derive conclusions companies use Artificial Intelligence (AI) more frequently. The increasing application and use of AI have a significant impact on socio-technical work systems. In particular, challenges and requirements for leaders and leadership can be identified. Accordingly, leaders and leadership are crucial for implementing and using AI successfully. This and the dynamic development of AI require further research on its impact on leaders and leadership for supporting companies with practice-proven guidelines and recommendations. For developing those a comprehensive analysis of existing literature has been conducted and will be the basis for further steps. The literature analysis’ results were grouped into four main clusters: Strategic Transformation Process, Qualification and Competencies, Culture and Human-AI Interaction. The results are presented in detail and an outlook on the further steps of research and development will be given.

    Zuordnung der Publikation: humAIn work lab, KI/Lernende Systeme, Yannick Peifer, Sven Hille, Tim Jeske, Maschinelles Lernen, Deep Learning
  • Peifer Y, Jeske T, Hille S (2022) Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz auf Führungskräfte und Führung. In: GfA (Hrsg) Technologie und Bildung in hybriden Arbeitswelten. Bericht zum 68. Arbeitswissenschaftlichen Kongress vom 02. - 04. März 2022, ISBN 978-3-936804-31-7, GfA-Press, Sankt Augustin, Beitrag C.3.8

    Abstract

    Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) stellt Unter-nehmen vor Herausforderungen und hat zugleich einen wachsenden Ein-fluss auf die Arbeitsgestaltung. Der vermehrte Einsatz von KI verändert hierbei die Anforderungen, denen sich Führungskräfte gegenübersehen. Zum gegenwärtigen Zeitpunkt fehlt es Unternehmen noch an Unterstützung durch praxisnahe Handlungsempfehlungen. Diese werden im Rahmen des Forschungsprojektes humAIn work lab erarbeitet. Als Grundlage dazu wurde der aktuelle Forschungsstand mittels einer umfangreichen Literatur-analyse erhoben und anhand von fünf Kategorien strukturiert: (1) Erfolgs-faktoren des Einführungsprozesses, (2) Beschäftigungs- und Prozessaus-wirkungen, (3) KI-Qualifizierung und Kompetenzentwicklung, (4) Führungs-situation und Unternehmenskultur sowie (5) Mensch-KI-Interaktion. Die Vorgehensweise und Ergebnisse sowie ein Ausblick auf die weiteren Schritte sind im Beitrag detailliert dargestellt.

    Zuordnung der Publikation: humAIn work lab, KI/Lernende Systeme, Yannick Peifer, Sven Hille, Tim Jeske, Maschinelles Lernen, Künstliche Neuronale Netze, Führungskräfte, künstliche Intelligenz, Führung