Künstliche Intelligenz : Plattform Industrie 4.0 startet KI-Projekte zur Besserung der Mensch-Maschine-Zusammenarbeit und Qualitätssicherung

Wieviel Mensch braucht Künstliche Intelligenz? Wie können wir Künstliche Intelligenz überhaupt mitgestalten? Diese und ähnliche Fragen stellen sich immer wieder, wenn es um den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Arbeitswelt geht. Gleich mit zwei Projekten will die Plattform Industrie 4.0 den Weg für einen menschzentrierten Ansatz bei KI-Anwendungen ebnen: „AI for GOOD“ setzt sich damit auseinander, wie KI den Menschen in der Qualitätssicherung helfen kann. Dieses vom AK Digitalisierungsfonds Arbeit 4.0 finanzierte Projekt soll bis Herbst 2020 konkrete Vorschläge für Betriebsvereinbarungen in dieser Hinsicht liefern. Bei „AI@Work“ geht es darum, die Zusammenarbeit mit Maschinen zu verbessern, damit diese den Menschen noch besser bei der Arbeit unterstützen können.

„Künstliche Intelligenz am Arbeitsplatz bietet zahlreiche Chancen, der Mensch nimmt bei der Entwicklung und Umsetzung dieser Technologie eine zentrale Rolle ein. Umso wichtiger ist es, Risiken zu erkennen und zu vermeiden. Deshalb müssen wir die richtigen Rahmenbedingungen schaffen, um die Akzeptanz im Arbeitsalltag zu erhöhen. Mit unseren beiden Projekten wollen wir dazu beitragen, KI-Systeme nicht als Gefahr zu sehen, sondern sie aktiv mitzugestalten“, betont Dr. Kurt Hofstädter, Vorstandsvorsitzender der Plattform Industrie 4.0 Österreich.

Das Projekt „AI for GOOD“ beschäftigt sich mit der menschlichen Komponente bei KI-Anwendungen in der Qualitätssicherung, konkret bei Anwendungen in der Qualitätskontrolle. Vor allem geht es darum, anhand konkreter Beispiele die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine näher zu beleuchten, dabei die ArbeitnehmerInnen-Perspektive stark zu integrieren und Mitarbeitenden und Betrieben gleichermaßen Hilfestellungen für die Praxis zu geben. Dazu werden mehrere Workshops abgehalten, im Rahmen derer Mitgliedsunternehmen ihr Know-how anderen Mitgliedern vorstellen und gemeinsam Leitlinien erarbeiten, die bis Herbst 2020 als Input für Betriebsvereinbarungen vorliegen sollen

Die semantische Analyse von Texten, beispielsweise von E-Mails, kann über bestimmte Begriffe und Formulierungen frühzeitig erkennen, ob sich ein Projekt in die falsche Richtung entwickelt oder ein kritischer Status droht. Mit der Überwachung von Produktionsprozessen und Maschinen lässt sich die Qualitätskontrolle verbessern – so kann bereits in einem frühen Stadium erkannt werden, ob Fehler vorliegen oder auch Vorschläge für das Zeitmanagement der bedienenden Person können generiert werden. Um die Auslastung eines Bürogebäudes zu evaluieren, können die Bewegungsdaten von Personen via Handy-App genutzt werden. An allen drei Beispielen zeigt sich, dass anonymisierte personenbezogene Daten benötigt werden – für deren Nutzung natürlich das Einverständnis der betroffenen Personen eingeholt werden muss. Dafür will „AI for GOOD“ den Boden aufbereiten, indem Rahmenbedingungen erarbeitet werden, die dazu führen, dass MitarbeiterInnen in ihren Arbeiten unterstützt werden und Betriebe KI-Systeme in den Einsatz bringen, um wettbewerbsfähiger zu werden.

Das Projekt „AI@Work“ unter der Leitung des Software Competence Center Hagenberg (SCCH) ist ein FFG Sondierungsprojekt für ein nachfolgendes österreichisches KI-Leitprojekt und beschäftigt sich mit der Akzeptanz von KI am Arbeitsplatz. Wichtig dafür ist, ethische Grundsätze und die Souveränität des Individuums bei der Entwicklung mit einfließen zu lassen. AI@Work hat sich zum Ziel gesetzt, die Interaktion zwischen Menschen und Maschinen zu verbessern – und wie diese als Team besser organisiert werden können. Erforscht werden soll, wie gegenseitige Mängel kompensiert werden, aber auch, wie Menschen KI-Systeme beim Lernen unterstützen können. Dazu werden Use Cases aus unterschiedlichen Bereichen aus der Industrie wie Fertigung, Instandhaltung und chatbot-basierter Kundenservice analysiert. Das interdisziplinäre Team von AI@Work umfasst nicht nur KI-Experten sondern auch Arbeitssoziologen.