Augmented Intelligence soll Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter künftig in Entscheidungssituationen unterstützen

Wie lässt sich Arbeitsstress durch die gezielte Kombination von menschlichen und maschinellen Fähigkeiten reduzieren?

Dieser Fragestellung widmet sich das neue Forschungsprojekt „AIXPERIMENTATIONlab: Augmented Intelligence Experimentation Laboratory – Augmented Intelligence zur Mitarbeiterunterstützung in Entscheidungssituationen“ am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen. In dem auf drei Jahre angelegten Projekt soll zur Beantwortung
dieser Frage ein institutionalisiertes Format für die Gestaltung, Entwicklung, Nutzung und Diffusion von menschzentrierten Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) geschaffen werden. Das Maschinenbau Netzwerk Bergisch Land unterstützt das Forschungsprojekt als assoziiertes Partnernetzwerk.

Dabei sollen die relativen Vorzüge von Methoden der Künstlichen Intelligenz mit den relativen Vorzügen menschlicher Urteilskraft in einen guten Entscheidungsprozess gebracht werden, der die arbeitspsychologische
Belastung und Beanspruchung von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern in Arbeitsbereichen des Service und Kundendienstes reduziert. In Kooperation mit Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern der Hochschule für angewandte Wissenschaften Augsburg forscht am WZL das Team von Prof. Dr.-Ing. Robert Schmitt praxisorientiert mit Mitarbeitenden und Führungskräften betrieblicher Anwenderunternehmen (HEIM & HAUS Bauelemente Produktionsgesellschaft mbH, HUH; Aumüller Aumatic GmbH, AUM; aixtema GmbH, AIX) sowie Zugehörigen der Gewerkschaft ver.di an einer gemeinsamen Lösung.

 

Abhilfe gegen Informationsüberlastung, vermehrte Beanspruchung und Belastung durch Stress

Der Untersuchungsraum wird durch typische Arbeitsbereiche der Anwenderunternehmen aufgespannt: Durch die stetig steigende Menge an internen Produkt- und Produktbegleitdaten sowie externen Felddaten und Kundeninformationen, kommt es bereits heute zu einer Informationsüberlastung. Zusätzlich sind die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter mit externen Faktoren, wie Kundenerwartungen an schnelle Reaktionszeiten, konfrontiert, die als belastend wahrgenommen werden. Zusammengenommen führen diese Entwicklungen vermehrt zur Beanspruchung, welche sich insbesondere in kurzfristigen Entscheidungssituationen in Form von Stress und Abwehrhaltung der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter zeigt.

Durch die partizipative Entwicklung menschzentrierter KI-Anwendungen zur Entscheidungsunterstützung werden diese Problemstellungen adressiert. Im Vordergrund steht dabei die Gestaltung einer aus Sicht der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter „optimalen“ Mensch-KI-Schnittstelle.

Die praxistauglichen KI-Anwendungen werden zunächst im AIXPERIMENTATIONlab entwickelt und erprobt. Anschließend werden sie bei HUH, AUM und AIX im betrieblichen Alltag angewendet. In diesem Zusammenhang werden empirisch belegbare Hinweise im Hinblick auf Belastungs- und Beanspruchungswirkungen durch menschzentrierte KI-Anwendungen gesammelt. Die Erkenntnisse werden in ein Transformationskonzept übertragen, das alle relevanten Aspekte der KI-Einführung in betrieblichen Arbeitssystemen berücksichtigt.

 

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