• September 14, 2018

Augmented Intelligence und die Zukunft der Arbeit

Daniel Araya, PhD

Von der Ausbreitung von Sharing-Plattformen wie Airbnb und Uber bis hin zum Aufkommen von Blockchain-Netzwerken und fortgeschrittener Robotik verändert sich die Art der Arbeit ständig.

Ein großer Teil dieser Veränderung beruht auf künstlicher Intelligenz (KI).

KI ist heute die Basis für eine breite Palette von Mainstream-Technologien wie Websuche, medizinische Diagnose, Smartphone-Anwendungen und seit kurzem auch für autonome Fahrzeuge.

Laut MIT-Forschern bewegen wir uns in ein "Second Machine Age, ein zweites Maschinenzeitalter", in dem durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien die Arbeit in verschiedenen Branchen automatisiert wird. Die Studien zur Automatisierung variieren in den Ergebnissen, aber die Forscher an der Universität Oxford gehen davon aus, dass in den kommenden Jahrzehnten bis zu 57 % der Arbeitsplätze in den OECD-Ländern automatisiert werden könnten. Tatsächlich geben die Forscher von Gartner an, dass bereits im Jahr 2025 ein Drittel aller Arbeitsplätze in Software und Roboter umgewandelt werden könnten.

Angesichts der inhärenten Fähigkeit der Technologie, Arbeit zu automatisieren, liegt es nahe, dass die Entwicklung der richtigen Arten von Lern- und Entwicklungssystemen (L&E) für die Zukunft der Arbeit von grundlegender Bedeutung ist. Wie Gartner erklärt, ist die Notwendigkeit, aktuelle und neue Technologien zu nutzen, heute eine treibende Kraft des Wandels in allen Branchen. Leider verstehen zu wenige Unternehmen welche ausgleichenden Investitionen notwendig sind, um diese Herausforderungen zu bewältigen.

Erweitern der kreativen Arbeit

Wenn alles, was zur geistigen Routine gehört oder vorhersehbar geworden ist, auf einen Algorithmus reduziert werden kann, signalisiert dies die Notwendigkeit einer tiefgreifenden Veränderung in unseren Lernsystemen. Über die Grundfertigkeiten und -kapazitäten hinaus werden fortgeschrittene Kompetenzen, die auf vernetzter Zusammenarbeit, digitaler Kompetenz und kreativer Innovation beruhen, immer wichtiger für das Wirtschaftswachstum und die Mobilität.

Nach Angaben von Gartner werden AI-Bots bis zum Jahr 2020 85 % der Kundenservice-Interaktionen antreiben und das jährliche Wirtschaftswachstum um bis zu 33 Billionen Dollar steigern. Aufbauend auf dieser Einschätzung prognostiziert PwC, dass Chatbots die Einstellungskosten durch Einbeziehung von Sentimentanalysen und Computerlinguistik, die den Auswahlprozess beschleunigen, deutlich senken werden. Natürlich hängt der Erfolg davon ab, dass die Verzerrungen bei der Entwicklung von algorithmischen Systemen reduziert werden.

Es liegt auf der Hand, dass der Anteil der sicheren Arbeitsplätze und der Routinetätigkeiten in der verarbeitenden Industrie und im Dienstleistungssektor zurückgeht. Auch wenn der Anteil von anspruchsvollen Tätigkeiten und höherer kognitiver Fähigkeiten zunimmt. Diese Interpretation von Arbeitstrends wird auch von der Forschung in Europa unterstützt. Laut eines Berichts der britischen Denkfabrik Nesta bleibt die kreative Arbeit die einzige strategische Antwort auf Automatisierung und Robotik. Sicherlich sind kreative Berufe einfach widerstandsfähiger gegen Automatisierung.

Dieser Argumentation folgend, argumentiert Richard Florida, dass Kreativität das bestimmende Prinzip unserer Zeit ist. Seiner Ansicht nach stellen Wellen von "schöpferischer Zerstörung (creative destruction)" nun grundlegende Annahmen über das Management unserer Gesellschaft und ihrer Institutionen in Frage.

L&E umgestalten: Erweiterte Intelligenz (Augmented Intelligence)

Eine der Schlüsselfragen, mit denen wir heute konfrontiert sind, ist die Frage, wie L&E-Systeme in Unternehmen die KI nutzen können, um die menschliche Arbeit zu verbessern. Jenseits der bürokratischen Systeme des Industriezeitalters müssen die Arbeitnehmer heute besser darauf vorbereitet sein, die Technologie zur Lösung komplexer realer Herausforderungen einzusetzen. Abseits starrer Lehrpläne erleben wir eine grundlegende Verlagerung der Kräfteverhältnisse hin zu personalisiertem Lernen.

Durch den Einsatz von maschinellen Lernsystemen müssen sich die L&E-Systeme von Unternehmen zunehmend auf "Experience Design" und "Design Thinking" konzentrieren, um eine engere Abstimmung mit experimentellen und datengesteuerten Workflow-Lösungen zu erreichen. Die enorme Datenmenge, die die KI sammelt und analysiert, kann wichtige Erkenntnisse für die Entwicklung und Erstellung maßgeschneiderter Lernprogramme liefern.

Anstatt L&E in Bezug auf die Bedürfnisse einer routinemäßigen Arbeit zu gestalten, muss das betriebliche Lernsystem die kreativen Fähigkeiten von Arbeitnehmern mit fortschrittlichen Computertechnologien in der Entwicklung von "Augmented Intelligence" verbinden. Dies ist ein Schritt von der skalierbaren Effizienz hin zum skalierbaren Lernen. Es ist auch ein Umdenken in der Mentalität weg von der Fachkompetenz oder dem "Wissen" zum Lernen als Design Thinking.

KI + Design Thinking

Wenn wir uns vom Zeitalter der Information in ein Zeitalter der erweiterten Intelligenz  bewegen, steigt die Nachfrage nach einer tiefgreifenden Verlagerung des Schwerpunkts in der Lern- und Personalentwicklung. Anstatt davon auszugehen, dass der Zweck von L&E-Systemen einfach der Transfer von festgelegtem Wissen ist, erleichtert Design Thinking die Entwicklung der unternehmerischen Veranlagung und Fähigkeiten, die zur Anpassung an den schnellen sozialen und technologischen Wandel notwendig sind.

Das bedeutet, dass die L&E-Systeme der Unternehmen von der professionellen Ausbildung bis hin zum personalisierten Lernen im Kontext autonomer Kreativität und Problemlösung alle Bereiche abdecken müssen. Genau das macht den unverwechselbaren Vorteil von Unternehmen wie IDEO, Apple, und Google aus. Design Thinking verkörpert Grundprinzipien, die der Nobelpreisträger Herbert Simon erstmals beschrieben hat: Einfühlungsvermögen in die Benutzer, Definition von Benutzerbedürfnissen, Ideen, Prototypen und schließlich Testlösungen.

Im Zentrum des Design Thinking steht die Kultivierung der Neugier, um bestehende Voraussetzungen zu hinterfragen und Lösungen zu finden. Anders ausgedrückt: Design Thinking ist eine Methode zur Lösung von Problemen mit Hilfe von Strategien, die von Designern verwendet werden. Der Wert von Design Thinking liegt darin, dass es neben den beeindruckenden Fähigkeiten intelligenter Maschinen auch die menschlichen Fähigkeiten erweitert. Design Thinking nutzt Elemente aus Werkzeugkastens eines "Digital Designers": Empathie, Experimentierfreude und Intuition zum Erreichen innovativer Lösungen.

Lernen für das Zeitalter der erweiterten Intelligenz (Age of Augmentation)

Auch wenn vorhergesagt wird, dass die KI die menschlichen Fähigkeiten über eine Reihe von Fähigkeiten hinweg erreichen und sogar übertreffen kann, so wird sie doch auch die Arbeitsleistung erhöhen. Wissensarbeiter, die Technologie wirksam nutzen können, um kreatives Arbeiten und Lernen durch Design Thinking zu entwickeln, werden in dieser neuen Ära einen Wettbewerbsvorteil haben. Die einfache Wahrheit ist, dass Computer, selbst wenn diese sich durch viele logische Funktionen auszeichnen, einfach nicht so effizient und effektiv sind wie Menschen bei Aufgaben, die Flexibilität und Urteilsvermögen erfordern.

Der Wert von Computern für die menschlichen kognitiven Fähigkeiten ist deren Fähigkeit zur Erhöhung der menschlichen Intelligenz, insbesondere die einzigartige menschliche Fähigkeit für Design und Innovation. Die ständig wachsende Integration von menschlicher Intelligenz, neuronalen Netzwerken und Cloud-basierten großen Daten führt zu Veränderungen in der Art von L&E-Systemen. Durch das Ersetzen von Mitarbeitern, die beispielsweise routinemäßige, technische Aufgaben ausführen, wird die KI den Vorteil von Mitarbeitern mit ergänzenden Fähigkeiten beschleunigen: Problemlösung, Führung, Empathie und Kreativität.

Wie der Bericht von Deloitte  „Global Human Capital Trends“ erklärt, müssen L&E-Systeme ihre Komplexität reduzieren, um die Produktivität zu steigern. Dies bedeutet, die Mitarbeiter in den Mittelpunkt des Lernens im Kontext des Design Thinking zu stellen. Konkret bedeutet dies, die KI und andere bahnbrechende Technologien zu nutzen, um die Mitarbeiter in die Lage zu versetzen, Probleme kreativ zu erkennen und zu lösen, sobald sie auftreten.

Wir stehen am Rand einer Vierten industriellen Revolution. Neben (1) Dampf, (2) Elektrizität und dem (3) Mikrochip wird diese Vierte industrielle Revolution durch Big Data, maschinelles Lernen und Automatisierung angetrieben. Wie bei früheren technologischen Revolutionen wird die Arbeit an neue Bedürfnisse, neue Märkte und neue Lernsysteme angepasst.

Über den Experten

Daniel Araya
PhD, Technologieberater und Berater der Regierung
Daniel Araya ist ein Technologieberater und Berater der Regierung mit einem besonderen Interesse an technologischer Innovation, Politik und Lernen. Er ist Sharing Cities Policy Fellow und schreibt regelmäßig für verschiedene Medien wie Futurism, The Brookings Institution, Singularity Hub und Medium. Zu seinen neuesten Büchern gehören: Augmented Intelligence (2018), und Smart Cities as Democratic Ecologies (2015). Er hat an der University of Illinois in Urbana-Champaign promoviert und ist Absolvent des Graduiertenprogramms der Singularity University im Silicon Valley.
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