Künstliche Intelligenz (KI) kann die Montage verbessern, indem sie menschliche Bewegungen vorhersagt und den Arbeitsplatz entsprechend gestaltet. Mithilfe probabilistischer Modelle wie der Gaußschen Mischmodelle (GMMs) antizipieren KI-Systeme die Bewegungen des Bedieners, um die Koordination mit Robotern zu verbessern. Diese Vorhersagesysteme werfen jedoch ethische Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Fairness und Datenschutz gemäß EU AI Act auf. Dieser Artikel stellt eine Methode vor, die probabilistische Bewegungsmodellierung mit ethischer Bewertung mittels Z-Inspection® integriert. Eine Fallstudie unter Verwendung des Werkerassistenzsystem zeigt, wie multimodale Sensorik (Bewegung, Blick) und interpretierbare Modelle eine vorausschauende Unterstützung ermöglichen. Der Ansatz geht von der ethischen Bewertung zu einer ethisch informierten Arbeitsgestaltung über und liefert übertragbare Prinzipien sowie eine konfigurierbare Bewertungsmatrix.

KI-Systeme stellen aufgrund ihrer dynamischen, undurchsichtigen und ethisch sensiblen Natur eine Herausforderung für das konventionelle Chanage-Management dar. Dieser Artikel wendet etablierte Change-Management-Modellen auf KI-spezifische Herausforderungen an und veranschaulicht den resultierenden Anpassungsbedarf anhand eines realen Anwendungsfalls. Die daraus resultierenden Erkenntnisse werden durch sechs Interviews mit Expertinnen und Experten aus der Praxis untermauert. Zusammen bilden sie die Grundlage für die Entwicklung der Job Change Acceptance Toolbox (JOCAT), einem modularen, praxisorientierten Hilfsmittel, das die Umsetzung von humanzentrierten, ethischen und nachhaltigen KI-bezogenen Veränderungsprozessen unterstützen soll.

In Zeiten des demografischen Wandels, der mit einem wachsenden Pflegebedarf und Fachkräftemangel einhergeht, rücken KI-basierte Technologien zunehmend in den Fokus pflegebezogener Innovationen. Erwartet werden Entlastung, Zeitersparnisse und eine höhere Attraktivität des Pflegeberufs. Der Beitrag untersucht am Beispiel der KI-gestützten Dokumentation von Aufnahmegesprächen, inwiefern solche Systeme Arbeits- und Pflegequalität verbessern können. Im Zentrum stehen die Perspektiven von Pflegekräften und -expert:innen. Die Ergebnisse zeigen Potenziale zur Entlastung, Steigerung der Dokumentationsqualität und Freisetzung zeitlicher Ressourcen für die direkte Pflege. Voraussetzung ist eine humanzentrierte, kontextsensibel gestaltete Implementierung.

Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) transformiert Arbeitspraktiken in der industriellen Qualitätskontrolle grundlegend. Dieser Beitrag untersucht, wie technische Ansätze zur Datenqualität und Modelltransparenz einen ethischen KI-Einsatz unterstützen – insbesondere die Handlungsfähigkeit, das Vertrauen und eine nachhaltige Arbeitsgestaltung in automatisierten Oberflächeninspektionssystemen (ASIS). Wir identifizieren Herausforderungen wie Datenineffizienz, variable Modellzuverlässigkeit und begrenzte KI-Expertise, die ein menschenzentriertes Design sowie verantwortungsvolles Datenmanagement erfordern. Gemeinsam mit ASIS-Anbietern entwickelte und mit ASIS-Anwendern getestete Pilotlösungen zeigen, dass KI-Systeme Fachpersonal effektiv unterstützen und deren Fähigkeiten erweitern müssen. Wir schlagen technische Lösungen zur Erkennung von Anomalien, Label-Fehlern und Domain Drift vor, um die Modellzuverlässigkeit zu erhöhen. Transparenz in der Datenqualität stärkt ...

Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in Arbeitsprozesse verspricht erhebliche Effizienzsteigerungen, doch Unternehmen stehen dabei vor zahlreichen ethischen Herausforderungen, die den Beteiligten zunächst oft nicht bewusst sind – von Intransparenz in der Entscheidungsfindung über algorithmische Verzerrungen bis hin zu Risiken einer verfrühten Automatisierung. Dieser Beitrag stellt das Design und die Validierung von tachAId vor, einem interaktiven Beratungstool, das darauf abzielt, menschenzentrierte ethische Überlegungen in die Entwicklung von KI-Lösungen einzubetten. Es wird eine Validierungsstudie vorgestellt, die für zwei unterschiedliche industrielle KI-Anwendungen mit variierendem KI-Reifegrad durchgeführt wurde. tachAId lenkt die Aufmerksamkeit gezielt auf kritische ethische Überlegungen im gesamten Lebenszyklus von KI-Lösungen, die bei einer technisch orientierten Entwicklung möglicherweise übersehen werden. Die Ergebnisse zeigen jedoch auch eine zentrale ...

Die digitale Transformation des Gesundheitswesens verändert die logopädische Versorgung nachhaltig. Smarte Technologien und Künstliche Intelligenz (KI) eröffnen neue Möglichkeiten, um die Qualität der Therapie zu sichern, Versorgungsengpässe zu adressieren und Patienten stärker in Übungsprozesse einzubinden. Gleichzeitig erweitern diese Entwicklungen das Rollenverständnis von Logopäden, die neben ihrer therapeutischen Kernaufgabe zunehmend digitale Systeme als unterstützende Werkzeuge einsetzen. Aufbauend auf einer Machbarkeitsstudie zur KI-gestützten Anwendung ISi-Speech-Sprechen im Realsetting der Parkinson-Komplextherapie (PKT) werden in diesem Beitrag zentrale Herausforderungen der Implementierung smarter Technologien skizziert.

Künstliche Intelligenz (KI) bietet ein erhebliches Potenzial zur Verbesserung der industriellen Qualitätskontrolle, doch eine erfolgreiche Implementierung erfordert die sorgfältige Berücksichtigung ethischer und menschlicher Faktoren. Dieser Artikel untersucht, wie automatisierte Oberflächeninspektionssysteme eingesetzt werden können, um menschliche Fähigkeiten zu erweitern und gleichzeitig eine ethische Integration in die Arbeitsabläufe zu gewährleisten. Im Rahmen einer Design-Science-Research-Untersuchung (DSR) wurden zwölf Interessenvertreter aus sechs Organisationen auf drei Kontinenten befragt und zwölf soziotechnische Designanforderungen abgeleitet. Diese sind in Vorbereitungs- und Implementierungs-/Betriebsphasen unterteilt und befassen sich mit menschlichem Handeln, Mitarbeiterbeteiligung und verantwortungsvollem Wissensmanagement. Zu den wichtigsten Ergebnissen zählen die entscheidende Bedeutung einer sinnvollen Mitarbeiterbeteiligung während der ...

Im Zuge der rasanten Verbreitung assistiver KI-Tools wie ChatGPT, Gemini oder Copilot sind Unternehmen gefordert, sich mit den Chancen und Herausforderungen von künstlicher Intelligenz zu beschäftigen. Der Beitrag gibt auf Basis von zwei Praxisbeispielen einen Einblick, wie Unternehmen mithilfe betriebsspezifischer Risiko- und Potenzialanalysen bei der Entwicklung von Leitlinien für einen fairen und verantwortungsvollen KI-Einsatz vorgehen können.

Erklärbare künstliche Intelligenz (XAI)-basiertes Nudging ist zwar ethisch komplex, kann jedoch eine vorteilhafte Alternative zu starren, algorithmisch generierten Fertigungsplänen darstellen, um sowohl die Planungsautonomie von Fertigungsmitarbeitenden als auch die Gesamtleistung des übergeordneten Fertigungssystems zu verbessern. Dieser Artikel präsentiert eine Laborstudie, die das erfolgreiche Nudging von 28 Studierenden des Studiengangs Wirtschaftsingenieurwesen in einer Fertigungssimulation demonstriert. Die Studie zeigt, dass die Übereinstimmung der von den Studierenden ausgewählten Bearbeitungsreihenfolge von Fertigungsaufgaben mit einer vordefinierten Bearbeitungsreihenfolge durch Nudging um 9 % zunimmt. Durch den Einsatz von XAI werden die Präferenzen der Studierenden analysiert und Deadlines sowie Prioritäten in der Simulation angepasst. Der Artikel diskutiert die ethischen Fragen des Nudging, darunter potenzielle Manipulation, Scheinautonomie und die Reduzierung von ...