AI@Work

Ziel dieses Sondierungsprojektes im Ausmaß von ca. 200.000 Euro war es, ein technisches Konzept für Teamarbeit zwischen Mensch und KI-Systemen samt Anforderungen aus verschiedenen Bereichen der digitalisierten Arbeitswelt zu erarbeiten. Im Gegensatz zum Paradigma einer 100 % Automatisierung beruht AI@Work auf der gegenteiligen Auffassung, dass höhere Effizienz und Effektivität nur durch abgestimmte Teamarbeit zwischen KI und Mensch erzielt werden kann.

Der methodische Ansatz beruht dabei zunächst auf der Analyse von Stärken und Schwächen von KI-Systemen im Vergleich zu menschlichen Bedienern bzw. Ingenieuren. KI-Systeme haben ihre Stärke vor allem im sogenannten Scale-Up, also dem skalierbaren Verarbeiten von Daten zwecks Vorhersage, Optimierung etc.; allerdings fehlt es aktuellen KI-Systemen an der Flexibilität im Umgang mit veränderten Rahmenbedingungen oder beim Fehlen von Daten. Beim Menschen ist es genau umgekehrt und so bietet es sich an, die jeweiligen Schwächen bzw. Stärken im Sinne einer Teamarbeit zu kombinieren. Team-Intelligenz ist allerdings eine neue Kategorie und Herausforderung in der KI-Forschung. Damit ein Team gut funktioniert, braucht es vor allem das Wissen, wer wofür in welchem Kontext, in welchem Ausmaß und in welcher Rolle zuständig ist. Auch wenn diese Rollenverteilung vorab festgelegt wurde, braucht es Flexibilität in der Umsetzung. Teamintelligenz zeichnet sich gerade durch diese Flexibilität aus. Um diese Flexibilität zu ermöglichen, braucht es Kommunikation zwischen den Akteuren und vor allem eine gemeinsame Verständigungsbasis (Common Ground), um Missverständnisse zu vermeiden. Ein wichtiges Ergebnis von diesem Projekt war das technische Konzept mittels sogenannter Wissensgraphen (Knowledge Graph) und deren Verwendung für Maschinelles Lernen (Relational Machine Learning). Dieses Konzept war der Ausgangspunkt für das im Anschluss erfolgreich eingereichte europäische Projekt „TEAMING.AI" (teamingai-project.eu) mit einem Projekt-Volumen von 5.7 Mio Euro unter Leitung des SCCH. TEAMING.AI ist auf Teamarbeit in der Produktion zugeschnitten, wobei außerdem Fragen der Auditierbarkeit und Ergonomie sowie Sicherheit behandelt werden. Wie eine internationale Studie zeigt, ist es gerade der Aspekt der Dynamik in der Teamarbeit, der eines der größten Herausforderungen darstellt. Mit einer neuen Methode zur schnellen Aktualisierung von Wissensgraphen und der entsprechenden Einbettungen in maschinelle Lernalgorithmen, zeigt der Ansatz von AI@Work bzw. TEAMING.AI eine wesentliche technische Innovation zur Lösung der Dynamik-Problematik auf.

Dieses Projekt ist ein Beitrag zu einer mensch-zentrierten, ethisch-verträglichen und transparenten Einbindung von Mensch und Künstlicher Intelligenz in der Arbeitswelt. Mit diesem Konzept erhalten Fachkräfte eine zusätzliche aufwertende Rolle bei der Überwachung und Verbesserung solcher Systeme und ermöglichen so ein höheres Ausmaß an Flexibilität in einer sich schnell wandelnden Arbeitswelt mit zunehmenden Anforderungen an geringen Los-Größen und personalisierten Produkten.

Konsortialführung

• Software Competence Center Hagenberg GmbH (SCCH)

Weitere Konsortialpartner

• Industrie 4.0 Österreich – die Plattform für intelligente Produktion
• Institut für Arbeitsforschung und Arbeitspolitik an der Johannes Kepler
• APOLLO.AI GmbH, Wirtschaftsuniversität Wien
• PROFACTOR GmbH