Nuremberg Campus of Technology Lehrstuhl für Soziologie Technik Arbeit Gesellschaft Die Arbeitswelt im Wandel Gute Arbeit durch mehr Beteiligung und Mitbestimmung Vortrag bei der AfA Betriebsräte-Sommertagung Mit Arbeit spielt man nicht am 15. Juli 2019 in Potsdam Prof. Dr. Sabine Pfeiffer Gestaltungsbedarf lukasok - Fotolia.com Industrie 4.0 und Industrie 4.0 und Web 2.0 Mobile Geräte Industrie 4.0 und Web 2.0 Mobile Geräte Industrie 4.0 und CPS Internet of Things Deep CPS Internet of Things Künstliche Intelligenz Additive Verfahren Robotik Wearables Big Data Meta- daten Autonomiegrad Additive Verfahren Robotik Wearables Gestaltungsbedürftigkeit Gestaltungsverantwortung Big Data Machine Künstliche Intelligenz Agentenbasierte Systeme Deep Machine Agentenbasierte Systeme Autonomer Transport Autonomer Transport Meta- daten
Image inspired by Schneider/Ziyal 2019 KI/ML Diskurs: Zwischen Dramatisierung (Black Box), Prokrastinierung (Ethik, Grundeinkommen) und Banalisierung (Strom des 21. Jh.). Die Botschaft ist immer: Keine Gestaltung. KI Machine Deep Algorithmus Warum Gestaltung und Partizipation gerade bei KI/ML möglich und nötig ist und warum sie faktisch relevanter wird. CONTEXT is KING Daten Problem Lernen Lösung
Perfektes KI Team laut CIO Was wirklich wichtig wäre Was gerade so läuft KI-Forscher AI-SW-Entwickler AI-SW-Entwickler A truely innovative manager Data Scientist Projekt Manager U Ex Designer Change Manager Data Scientist Experte aus Sachgebiet Some IT guy Any Open Source ML-Algorythm Was wirklich alle auch und vor allem im Management verstehen und lernen müssen. Business Leader um KI interpretieren zu können Experte aus Sachgebiet Experte aus Sachgebiet Experte aus Sachgebiet Any BIG data 100100101 110100010 010010111 100100101 110100010 010010111 100100101 110100010 010010111
Mit der Menge der Daten wächst die Wahrscheinlichkeit Alte Expertensysteme 5 % 95 % Zusammenhänge zu finden. Neue AI/ML-Algorithmen Hebel zur interessenpolitischen Gestaltung. Funktionsgrundlage Verhalten / Bewegung / Handeln / Erfahrung /Gefühle / Vitaldaten Personenbezogene Daten
Wird besser und handlungsfähiger Lernt Neues Wenn die echte Welt diskriminiert gewichte die Lerndaten. Lernt weiter Wird besser und robuster oder lass die Kriterien weg. Wird einseitiger und handlungsunfähiger Lernt nichts Neues Lernt nicht mehr Wird einseitiger und anfälliger Was gerade passiert. 4.0 wird nach 1.0 Logik eingeführt. Management ohne Technikverständnis. Tonangebend sind Consultants in unheiliger Allianz mit den Formalisierern (Code & Controlling) - alle drei ohne Verständnis für die Bedeutung von Kontext. Unmengen Geld in die falsche Richtung. Unökonomische Entscheidungsprämissen. Strategiefähigkeit: Fehlanzeige. Sehen eigenes Personal als Hürde statt Ressource. Gestaltungsansätze lukasok - Fotolia.com
Transparenz schaffen und erhalten Sinnvolle und robuste Nutzung gestalten Kompetenzen erhöhen und erhalten WO kommt KI/ML rein? Beschaffung Einführung Nutzung WIE arbeitet KI/ML? Algorithmus(art). Stell-/Einflußgrößen. Lernsets/-daten. Grenzen. Kontextrelevanz Einbindung wirklicher Kontextkenner*innen. Identifikation echten Mehrwerts. 2%-Adäquanz Erkennungsoption, Redundanzen und Handlungsoptionen schaffen für Fehlerhaftes. Organisation Management und BR KI/MLkompetent machen. Organisationswissen über KI/ ML-Nutzung aufbauen. Beschäftigte Alle KI/ML-kompetent machen. Kontextexpert*innen identifizieren. Die Black Box hat einen Schlüssel. Auch ML ist gestaltbar. Aber anders. Auswahl des Algorithmus, der verwendeten Lernverfahren, der Lerndatensets und der Gewichtungen. Lässt sich alles zum Mitbestimmungsthema machen. WER ist betroffen? Direkt / indirekt Heute / zukünftig Einführung / Nutzung Nicht-Rekursivität KI/ML, Mensch und Organisation müssen auf Dauer lernfähig bleiben. Technikhoheit bewahren. Eigene Cloud und Lerndatensets. OpenSource-Algorithmen nutzen. Eigenes Framework/Libraries. Abwertung beruflich Qualifizierter, älterer, erfahrener Beschäftigter stoppen. Sie sind die unverzichtbaren Kontextgenerierer. Sie sind besser qualifiziert als irgendwo anders in der Welt. Sie sind Innovationsbasis, machen Geschäftsmodelle erfolgreich und 4.0 robust und effizient. Bedenken sind Innovationsressource! Unterstellte Angst ist oft gesunde Skepsis. Probleme thematisierbar machen. Grenzen und Risiken nicht tabuisieren. Das garantiert am Ende robuste Prozesse, die sich rechnen & innovationsfähig halten!
Klassische Verfahren sind nicht die Antwort. BR muss rein in die Technikgestaltung. KVP und andere formalisierte Prozesse passen zu inkrementellen Schritten, nicht für 4.0. Unternehmensberatungen raushalten. Damit hinten was raus kommt: Vorne spielt die Musik! Akzeptanz schaffen ist keine Partizipation. MitarbeiterInnen mitnehmen kommt zu spät. Partizipation fängt sehr viel früher an: Bei der Idee wo/wie 4.0 eingesetzt werden kann. Innovationsmethoden mal anders. Design Thinking auf dem ShopFloor. Zukunfts-LAB mal mit den Azubis. InnovationHub mit den LohnbuchhalterInnen. Das Neue erlebbar machen. Die Dummheit der KI. Die Hypersensibilität des Cobots. Das aufwändige Backend. Die Unwägbarkeit der Datenqualität. Nur wer die Grenzen kennt, kann die Optionen nutzen.
Nuremberg Campus Technology of äten und Fachbereiche 2. Logos 2.3 Anwendungsversionen Lehrstuhl für Soziologie Technik Arbeit Gesellschaft Eigenständige Wege der Gestaltung gehen, nicht den Lemmingen folgen. d Farb-Code chtswissenben ein eigenes lgende zwei akultät bzw. des en Abbildungen d in allen Schreibweise. eichs ist durch tion abgetrennt. verbindlich. bzw. eines genutzt, das sich nebenstehenden tungs-details in h zugeordneten Graustufen positiv Partizipatives Forschungsdesign: Basis-Logo Beschäftigte und Interessenvertretungen Das Logo befähigen der Gesamtinstitution zur kritischen Beurteilung der FAU Potenziale wird in dieser und Anwendung 100 % Grenzen des Nutzens neuer schwarz digitaler auf weißen Grund gesetzt. Technologien für ihre eigene Arbeit. Fakultät und Fachbereich* Analog zu den auf der linken Seite abgebildeten Logos weichen die mittleren Balken der Bildmarke FAU und der Name der Fakultät bzw. des Fachbereichs farblich ab. Beide sind 45 % schwarz. Farbig negativ Basis-Logo Die Farbwerte werden 1:1 umgekehrt. Bild- und Wortmarke sind 100 % weiß, der Farbwert des Hintergrunds entspricht dem auf Seite 14 im obersten Logo definierten Blau. Fakultät und Fachbereich* Wie die Abbildungen zeigen, erhalten nur die mittleren Streifen der Bildmarke FAU den Farb-Code der Fakultät. Der Name der Fakultät bzw. des Fachbereichs ist 100 % weiß. Graustufen negativ Basis-Logo Bild- und Wortmarke sind 100 % weiß und stehen auf einem Umraum. Nicht von technischen Features sondern von arbeitsweltlichen Bugs ausgehen. Wer morgen nicht ersetzt werden will, muss Arbeit heute ganzheitlich und lernförderlich gestalten! Statt Win-Win ungeprüft zu unterstellen: Interessengegensätze offenlegen. Perspektivenwechsel Fakultät und Fachbereich* Wie die Abbildungen zeigen, sind die mittleren Balken der Bildmarke FAU immer 45 % schwarz. Der Name der Fakultät bzw. des Fachbereichs ist 100 % weiß. lukasok - Fotolia.com ke. Nuremberg Campus of Technology he finden Sie Lehrstuhl für Soziologie Technik Arbeit Gesellschaft ausführlich Vielen Dank - ich freu mich auf die Diskussion! sabine.pfeiffer@fau.de @sabinepfeiffer *Für den Fachbereich Rechtswissenschaft und den Fachbereich Wirtschaftswissenschaften gelten dieselben Regeln. www.sabine-pfeiffer.de www.fau.info/design-manual 11