Kontext und KI: Zum Potenzial der Beschäftigten für Künstliche Intelligenz und Machine-Learning

Kurzbeschreibung

Dieser Artikel beschreibt aufgrund der Daten der BIBB/BAuA-Erwerbstätigenbefragung 2018 die bei Erwerbstätigen benötigten Kompetenzen, um im Rahmen der Digitalisierung die Einbettung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning in Unternehmen zu gestalten.

Annahmen über die Folgen der Digitalisierung

Künstliche Intelligenz und Machine Learning könnten in Arbeitsbereiche vordringen, die bisher als technisch nicht ersetzbar galten. Hier sollen Beschäftigte keine passive Rolle einnehmen, sondern aktiv zu einem sinnvollen Einsatz von künstlicher Intelligenz und Machine Learning in Unternehmen beitragen. Welche Kompetenzen Erwerbstätige dafür benötigen und inwieweit sie darüber bereits verfügen bzw. welche Potentiale Erwerbstätige in Hinblick auf künstliche Intelligenz haben, sind Fragen, denen vorliegende Studie nachgeht.

Kompetenzanforderungen

Beschäftigte benötigen im Hinblick auf küstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in Unternehmen IT- und Statistikkenntnisse sowie anwendungsbezogenes Expertenwissen.

Kompetenzdimensionen

Instrumentell-qualifikatorische Dimension: Fachkenntnisse in PC-Anwendungsprogrammen.

Kognitive Dimension: Informationen sammeln, recherchieren und dokumentieren.

Kreative Dimension: Programmieren.

Zentrale theoretische Annahmen über Kompetenz

Um künstliche Intelligenz und Machine Learning erfolgreich in Unternehmen umzusetzen, erachtet der Text zwei Aspekte als hilfreich. Zum einen schreibt er diejenigen Erwerbstätigen in Bezug auf künstliche Intelligenz Potential zu, die bereits fundiertes Wissen zu IT sowie ein mathematisches und/oder statistisches Verständnis haben (KI-Kompetenz). Zum anderen ist der Anwendungskontext relevant. Denn Beschäftigte, die in ihrer Arbeit stets mit Wandel, Komplexität und Unwägbarkeiten umgehen müssen, sind laut der Autorin in der Lage, künstliche Intelligenz, die in solchen Arbeitsfeldern allein an ihre Grenzen stößt, für einen sinnvollen Einsatz mitzugestalten (Kontext-Kompetenz).

Perspektive der Kompetenzträger*innen auf Kompetenz einbezogen?

keine Angabe

Lebenskontexte der Kompetenzträger*innen einbezogen?

Da sich der Artikel mit dem Potential, das Beschäftigte für den Umgang mit künstlicher Intelligenz und die erfolgreiche Implementierung in Unternehmen mitbringen, befasst, bezieht die Autor*in zum Beispiel Arbeitsanforderungen des jeweiligen Berufsfeldes und damit einhergehend unterschiedliches Vorwissen der Beschäftigten ein.

Herausforderungen der Erfassung von Kompetenz

Die Autor*in beschreibt, dass eine Erfassung von Daten nur eine aktuellen Momentaufnahme ist. Dabei wird gemessen, was gerade interessiert und wichtig ist. Man kann nicht sagen, welche Daten in Zukunft wichtig sind. Weiterhin ist eine Messung nur ein kleiner Ausschnitt einer viel komplexeren Wirklichkeit.

Zentrale empirische Befunde über Kompetenz

Vier Prozent der Beschäftigten verfügen über KI/ML-Fachkompetenz. Das bedeutet, dass sie alle genannten Unterdimensionen von KI/ML-Kompetenz erfüllen. 10,7 Prozent verfügen über KI/ML-Basiskompetenz, was bedeutet, dass sie alle Unterdimensionen erfüllen, jedoch keinen elaborierten Umgang mit IT vorweisen, sondern IT lediglich nutzen.

Quellenangabe

Pfeiffer, S. (2020). Kontext und KI: Zum Potenzial der Beschäftigten für Künstliche Intelligenz und Machine-Learning. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 57(3), 465–479. https://doi.org/10.1365/s40702-020-00609-8