Skills, Artificial Intelligence and Labour

Die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) und insbesondere des Maschinellen Lernens (ML) verändert Arbeit und Qualifikationsanforderungen. Das Projekt untersucht diesen Wandel, indem es (1) die Herausforderungen von ML-Systemen für die Arbeitspraxis analysiert; (2) die Qualifikationsanforderungen für verschiedene Beschäftigtengruppen, die mit ML-Technologien arbeiten, untersucht (Datenkuratoren, Entwickler und Benutzer); und (3) Konzepte für die Gestaltung der Arbeit, der Qualifizierung und qualifikationsförderlicher ML-Systeme (mit Schwerpunkt auf Transparenz und Erklärbarkeit) entwickelt. Diese Ziele werden auf der Basis eines interdisziplinären Co-Design-Ansatzes angegangen. Ein internationales Team von Forschern aus der Arbeitssoziologie, den Lernwissenschaften, dem Ingenieurwesen und den Informationswissenschaften forscht gemeinsam in drei Untersuchungsfeldern: (i) Mikroarbeitsplattformen, (ii) Bauwesen und (iii) Fertigung. Im Sinne des Co-Design-Konzepts werden qualitative und quantitative Analysemethoden mit einem partizipatorischen Ansatz kombiniert, der nicht nur Forscher, sondern auch Praktiker (Manager, Ingenieure, Arbeiter) und ein breites Feld von Experten aus Wissenschaft, Bildungseinrichtungen, Staat und Wirtschaft einbezieht. Zu den Ergebnissen werden gehören: die Analyse der Herausforderungen von ML für Arbeitsgestaltung und Qualifizierung, eine Typologie von benötigten Qualifikationen und Lernaktivitäten für die Arbeit mit ML-Lösungen, Empfehlungen und Prinzipien für die Gestaltung von qualifikationsförderlichen ML-Technologien sowie Lern- und Qualifizierungsansätzen für Arbeitsplätze, an denen ML eingesetzt wird.