KI und Wissensarbeit – Implikationen, Möglichkeiten und Herausforderungen

Sie betreiben qualitative Forschung zu den Auswirkungen von KI in der betrieblichen Praxis. Warum bearbeiten Sie gerade dieses Thema?

KI-Technologien ermöglichen bessere Lösungen für viele Aufgaben der Wissensarbeit als dies bisherige Technologien vermögen. Sie stellen radi­kal neue Werkzeuge für Mitarbeiter*innen in sehr breit gestreuten Anwen­dungsfel­dern bereit. Gleichzeitig äußern sich aktuell viele kritische Stimmen zu den Risiken von KI-Anwen­dungen. Um Technologien so zu gestalten, dass sie An­forderungen an gute Arbeit gerecht werden und effektive Lösungen im Unternehmen er­mög­lichen, brauchen wir ein gutes Verständnis von den Einsatzszenarien der KI-Technologien.

Worum geht es genau in Ihrem Forschungsprojekt?

Ausgangspunkt ist die Frage, wie Menschen, die jetzt schon mit KI-Anwendungen arbeiten, ihre Arbeit wahrnehmen. Besonders interessieren wir uns für drei Themen: die Intention der Unter­­nehmen bei der Einführung der Anwendun­gen, die Entwicklungs- und Implementierungs-­pro­zesse und die individuellen und organisato­rischen Fähigkeiten, die mit der Anwendung in Zusammenhang stehen. Die vorhandene Forschung zum Technologieeinsatz am Arbeitsplatz bietet Anlass zur An­nahme, dass der Einsatz von KI am Wissensarbeitsplatz ein wichtiges Forschungsfeld mit neuen Implikationen bietet.

Wie genau gehen Sie vor, und warum haben Sie diesen Ansatz gewählt?

In der ersten Phase des Projektes sammeln wir viele KI-Praxis­fälle und bekommen ein besseres Verständnis davon, welche Bandbreite von KI-Einsatzszenarien derzeit in deutschen Organisationen vorzufinden ist. Dabei untersuchen wir, welche Themen die Stakeholder im Unternehmen beson­ders häufig im Kontext von KI ansprechen. In der zweiten Phase führen wir Interviews mit verschiedenen Expert*innen, die unser Verständ­nis der Einsatzszenarien und des organisationalen Kontexts vertiefen. In der dritten Phase gehen wir in die Organisationen, um vertiefende Fallstudien durchzuführen. Dort begleiten wir KI-Anwender*innen intensiv und beziehen Entwickler*innen, Projektleiter*innen und andere relevante Stakeholder mit ein. In der abschließenden Phase werden wir schließlich Pilotworkshops mit Personen aus Organisationen, KI-Anwender*­innen und anderen Multiplikator*innen organisieren, um die Erkennt­nisse aus unserer Forschung mit der Praxis zu diskutieren.

Forschende erwarten, dass die Rolle von Künstlicher Intelligenz in der Arbeitswelt in den kommenden Jahren stark zunehmen wird. Foto: SFIO CRACHO/Shutterstock.com

Welche Erkenntnisse konnten Sie bereits gewinnen?

Die Projekte, von denen unsere Interviewpartner*­innen berichten, sind in der Mehrheit aus zwei Richtungen motiviert: Erstens nennen viele überwältigende Arbeitsbelastung für Wissensarbeitende als Ausgangspunkt. Zweitens erklären viele, dass KI-Anwendungen Teil der Digitalisierung ihres Geschäftsmodells sind und damit zukünftig einen entscheidenden Beitrag zur Wettbewerbsfähigkeit leisten sollen.

Die meisten Unternehmen in unserem Sample berichten, dass sie bereits seit Längerem eine Digitalisierungsstrategie verfolgen und davon bei dem Einsatz von KI profitieren würden. Diese haben oft bereits vor einigen Jahren Spezialist*­innen wie beispielsweise Data Scientists rekrutiert und Digitalisierungskompetenzen in Teams gebündelt. In unseren betrachteten Praxisfällen ging eine Initiative für die KI-Projekte sehr häufig von ebendiesen Teams aus. Auffallend häufig nutzen die zuständi­gen Teams keine Lösun­gen von Dritt­anbietern, sondern entwickeln ihre KI-Anwendungen selbst und nutzen dafür oft Open-Source-Software. Als Einschränkung ist zu beachten, dass unsere Unternehmen bereits mit KI Erfolge erzielen konnten und wir keine Berichte zu gescheiterten KI-Projekten oder Unternehmen mit großen internen Diskussionen oder Herausforderungen erhalten konnten.

Was sind die wichtigsten kommenden Entwicklungen für KI in der Arbeitswelt, und worauf sollten Politik, Gewerkschaften, Unternehmen und Beschäftigte achten?

KI-Anwendungen unterstützen, verändern und ersetzen menschliche Tätigkeit schon jetzt in vielen komplexen Tätigkeiten. Erstens können wir feststellen, dass die Einsatzszenarien in unserer Fallsammlung allesamt eher spezifische und stark abgegrenzte Aufgabengebiete betreffen und nicht die Kombinationen mehrerer, unterschiedlicher Tätigkeiten. Berufsprofile sind hingegen normalerweise Kombinationen von unterschiedlichen Tätigkeiten. Es wird wichtig sein, zu beobachten, welche Berufsprofile stärker betroffen sind, um die Beschäftigten frühzeitig zu begleiten. Zweitens sehen wir Einsatzszenarien von KI, bei denen die neue Technologie die Fähig­keiten der Wissens­arbeiter*innen erweitert, und andere, bei denen Teilaufgaben gänzlich auto­matisiert werden und der Bedarf an den entsprechenden menschlichen Fähigkeiten abnimmt. Wenn möglich, sollten Unternehmen versuchen, den KI-Einsatz so zu gestalten, dass die Anwendungen menschliche Fähigkeiten unterstützen und zu deren Weiterentwicklung beitragen. Drittens zeigen viele der befragten Unternehmen im Kontext KI explizite Bemühungen zum Training vorhandener Mit­arbeiterinnen und Mit­arbeiter, um ihren Bedarf an Expertise für Data Science und maschinelles Lernen zu decken. Wenn Unternehmen Effizienzgewinne durch KI zum Nutzen aller Beteiligten einsetzen, indem sie die zusätzlichen Ressourcen für Training verwenden, ist das Konfliktpotenzial für den weiteren Ausbau der Anwendungen gering. Der hohe Bedarf an Fachexpert*innen ist zudem ein Argument für lebenslanges Lernen.

Als Forschende tun wir uns schwer mit Voraus­sagen für die Zukunft. Wenn aber KI-Anwen­dun­gen dem Diffusionsmuster folgen, wie wir es von anderen Technologien wie PC, Mobiltelefon oder Internet kennen, werden wir nach ein paar Jahren langsamer Zuwächse eine Beschleunigung der Verbreitung erleben, wenn zusätzlich Inno­vationen auf den Markt kommen sollten, die komplementär zu KI-Anwendungen eingesetzt werden können.