Die International Federation of Robotics sagt voraus, dass 1,7 Milliarden neue Roboter bis zum Jahr 2020 weltweit die Produktion transformieren werden. Deutschland hatte im Jahre 2016 im produzierenden Gewerbe bereits eine hohe Roboterdichte von 301 Robotern pro 10.000 Arbeitnehmer. Die Automobilindustrie setzt derzeit die höchste Anzahl von Robotern ein.
Die Elektro- und Elektronikindustrie und die Metallund Maschinenindustrie haben seit 2010 den Einkauf von Industrierobotern jährlich um 25 Prozent erhöht. Insgesamt wurden seit Mitte der 1990er Jahre 131.000 Industrieroboter in Deutschland installiert.
Mit dem zunehmenden Einsatz von intelligenten Robotern, die keine Bedienung durch den Menschen mehr erfordern, verändert sich der Arbeitsmarkt. Es gibt Anzeichen, dass die klassischen Tätigkeitsprofile in der Industrie zunehmend wegfallen. Diese werden aber laut einer Studie von Holger Bonin und Kollegen durch neue Jobs mit neuen Tätigkeitsprofilen kompensiert. Es findet also eine Umstrukturierung auf dem Arbeitsmarkt statt, die sicher eine veränderte Nachfrage nach bestimmten Qualifikationen mit sich bringen wird. Weniger nachgefragt werden standardisierte Tätigkeiten werden, wie zum Beispiel Maschinen bedienen. Tätigkeiten, die nicht oder nur schwer automatisierbar sind, werden weniger betroffen sein, wie beispielsweise Tätigkeiten im Zusammenhang mit Fortbildung, Kooperation und Management. In einer Fabrik ist dadurch der Job des Hausmeisters, der viel Interaktion mit Menschen erfordert, weniger von der Automatisierung betroffen als der des Maschinen- und Anlagenführers.
Der nächste Schritt ist die flächendeckende Einführung von »Industrie 4.0«. Dies bezeichnet das Zusammenspiel der realen mit einer virtuellen Produktion. Hersteller werden Roboter in Netzwerke einbinden, die dann in der ganzen Fabrik Maschin gefragt werden standardisierte Tätigkeiten werden, wie zum Beispiel Maschinen bedienen. Tätigkeiten, die nicht oder nur schwer automatisierbar sind, werden weniger betroffen sein, wie beispielsweise Tätigkeiten im Zusammenhang mit Fortbildung, Kooperation und Management. In einer Fabrik ist dadurch der Job des Hausmeisters, der viel Interaktion mit Menschen erfordert, weniger von der Automatisierung betroffen als der des Maschinen- und Anlagenführers. Der nächste Schritt ist die flächendeckende Einführung von »Industrie 4.0«. Dies bezeichnet das Zusammenspiel der realen mit einer virtuellen Produktion. Hersteller werden Roboter in Netzwerke einbinden, die dann in der ganzen Fabrik Maschinen und Systeme verknüpfen. Dort, wo intelligente Robotik-Systeme im Einsatz sind, ist »Industrie 4.0« bereits heute Realität. In Logistik- Unternehmen werden beispielsweise Tablets eingesetzt, mit denen der Mitarbeiter beim Blick auf ein Paket zusätzliche Informationen über dieses Paket sehen kann (»Augmented Reality«).
Einen Effekt hat der Einsatz von Künstlicher Intelligenz – hier in Form von Industrierobotern – auf die relevanten Beschäftigungsgruppen wie Maschinen- und Anlagenführer schon gehabt: Es hat zu geringeren Löhnen geführt. Dies könnte einer Studie von Wolfgang Dauth und Kollegen zufolge auf eine Kompromisshaltung der Gewerkschaften zurückzuführen sein: Lieber einen geringeren Lohn in Kauf nehmen, aber dafür Arbeitsplätze sichern.en und Systeme verknüpfen. Dort, wo intelligente Robotik-Systeme im Einsatz sind, ist »Industrie 4.0« bereits heute Realität. In Logistik- Unternehmen werden beispielsweise Tablets eingesetzt, mit denen der Mitarbeiter beim Blick auf ein Paket zusätzliche Informationen über dieses Paket sehen kann (»Augmented Reality«). Einen Effekt hat der Einsatz von Künstlicher Intelligenz – hier in Form von Industrierobotern – auf die relevanten Beschäftigungsgruppen wie Maschinen- und Anlagenführer schon gehabt: Es hat zu geringeren Löhnen geführt. Dies könnte einer Studie von Wolfgang Dauth und Kollegen zufolge auf eine Kompromisshaltung der Gewerkschaften zurückzuführen sein: Lieber einen geringeren Lohn in Kauf nehmen, aber dafür Arbeitsplätze sichern.
Szenario 2050
Welchen Einfluss hat KI im Jahr 2050 auf den Arbeitsalltag von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern?
JÖRN GRAHL ist Professor für »Digital Transformation and Analytics« an der WiSo-Fakultät. Er leitet die Seminare »Digital Tranformation« und »Data Science for Business Students«.
CLAES NEUEFEIND ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Linguistik mit dem Schwerpunkt »Sprachliche Informationsverarbeitung «. Er leitet die Seminare »Künstliche Intelligenz« und »Information Retrieval«.
Neuefeind: Ich freue mich darauf, wenn mich KI-Programme in Zukunft bei bestimmten Tätigkeiten unterstützen werden. So zum Beispiel die Erstellung von semi-formalisierten Texten. Heute gibt es das schon für Sport- und Wetterberichte. In nicht allzu ferner Zukunft wird es mehr Vorlagen geben, so auch für die Darstellung von Forschungsergebnissen. Aus geisteswissenschaftlicher Sicht möchte ich dabei allerdings die Bedeutung von Stil und Stilistik hervorheben. Hier wird die KI uns auch so schnell nichts vormachen können.
Weitere Unterstützung erwarte ich durch den Bereich des »Text Mining«: Hier können KI-Programme auf eine große Menge an Daten zugreifen und Hypothesen generieren. So können neue Zusammenhänge aufgedeckt und neue interdisziplinäre Perspektiven entstehen. Aber auch hier gilt: Es obliegt dem Wissenschaftler, ob er diese Hypothesen für plausibel einstuft und es für einen Mehrwert hält, diesen nachzugehen. Denn Aufgaben wie das Hinterfragen und Interpretieren von Ergebnissen, die sinnhafte Verknüpfung von neuen Aspekten und nicht zuletzt die Auswahl und der Einsatz geeigneter KI-Programme wird weiterhin in der Hand des Wissenschaftlers liegen. Dabei wird der Einsatz von KI-Programmen kein Buch mit sieben Siegeln sein: Die Nutzung von Programm-Bibliotheken und modularer Analysesoftware wird hochspezielles IT-Wissen nicht mehr nötig machen. Außerdem wird das Wissen um KI dann kein Fachwissen mehr sein, sondern in vielen Bereichen zur methodischen Grundausbildung gehören.
Grahl: Trends zeichnen sich schon ab. Die allermeisten Forscherteams werden 2050 mit großen Datensätzen umzugehen wissen. Mindestens einer im Team ist Datenmensch, kann also Daten effizient verarbeiten, damit rechnen, Analysen fahren und Theorie und Empirie zusammenbringen. Die Tools dafür ändern sich, keine Ahnung, was 2050 gerade benutzt wird. Gute Forschung ist ein komplexes Produkt. Sie ist nur in kleinen Teilen automatisierund quantifizierbar. Viel ist Urteilsfindung und Abwägen. In diesem Zusammenhang gibt es auch einen Trend, dem ich nicht folgenden würde: dass eine starke Künstliche Intelligenz die Rolle klassischer Theorie und Statistik (oder Ökonometrie) einschränkt oder untergräbt. Die meisten KI-Methoden sind per Konstruktion schwach in der Identifikation von kausalen Zusammenhängen. Und sie können die Welt nicht erklären, auch dann nicht, wenn wir mal alle Daten der Welt verarbeitet haben. Manchmal liefert Künstliche Intelligenz nicht die richtige Art von Ergebnissen, und sie liefert auch kaum Argumente. Keine Antwort auf das »Warum?«. Und das »Warum?« steht nun mal oft im Zentrum der Forschung. Damit ist Forschung wohl »safe«. Außerdem ist 2050 das KI-Thema schon durch! Wer weiß was dann das »next big thing« ist. Beamen? Umsiedlung auf Mars oder Mond?