Wie KI den Fachkräftemangel revolutioniert!

Hype oder „for real“? Medial ist bei Künstlicher Intelligenz (KI) spätestens mit ChatGPT der Durchbruch in der allgemeinen Wahrnehmung erfolgt. Aber welchen Einfluss kann sie auf den Fachkräftemangel haben? Bereits 50 % der Befragten sehen im KI-Einsatz eine vielversprechende Lösung. Im Vergleich zu den anderen Strategien sind das die geringsten Zustimmungswerte. Auf der anderen Seite erscheint diese Zustimmung aber überraschend hoch – schließlich wird die neue Technologie bisher kaum tiefgreifend angewendet und große Erfahrungswerte fehlen. Deshalb – und wegen ihres enormen technischen Potenzials – starten wir unsere Serie mit ihr. Denn es gibt sehr verschiedene Wege KI zu nutzen. Unserer Erfahrung nach sind zwei Strategieansätze sinnvoll.

Zum einen ist der Einsatz von speziellen KI-Lösungen bei komplexen Aufgaben, die ein hohes Fach-Know-how erfordern, besonders erfolgsversprechend. Beispiele sind:

• Qualitätsprüfung und Prozessoptimierung: KI kann bei der Qualitätsprüfung, vorausschauenden Wartung, adaptiven Regelungssystemen und der Prozessoptimierung unterstützen, was zu einer intelligenteren und nachhaltigeren Produktion führt.
• KI-gestützte Produktentwicklung: Durch den Einsatz von fortgeschrittenen Algorithmen und Simulationen kann KI die Produktentwicklung beschleunigen, Zeit und Geld für Tests einsparen und innovative Produkte hervorbringen.

• Analyse von Markt- und Kundendaten: KI kann bei der Analyse von Markt- und Kundendaten helfen, um schnell auf Veränderungen zu reagieren und wichtige Geschäftsentscheidungen zu unterstützen

Der Einsatz von speziellen KI-Lösungen hat somit das Potenzial, komplexe Aufgaben effizienter und präziser zu bewältigen.

Der andere Strategieansatz ist, einfache und repetitive Aufgaben durch generative KI zum Großteil zu automatisieren. Das entlastet Mitarbeitende bei Routinetätigkeiten oder zeitintensiven Aufgaben wie z. B. Backoffice-Abläufe, Vertrieb, Finden von Informationen oder Programmieren. So bleibt mehr Zeit für kreative und innovative Arbeit.

Mögliche Use-Cases sind:

• Informationen in Berichten von Servicetechnikern/Produktionsmitarbeitenden/Qualitätsmitarbeitenden schneller auffinden oder zusammenfassen lassen (sprachübergreifend)
• Anfragen oder Leistungsverzeichnisse an Firmen automatisch in Angebote mit den eigenen Produkten bringen
• Überführung von unternehmensspezifischen Daten und das Wissen erfahrener Mitarbeitender in Textform in ein Large Language Model (LLM) – also eine Art unternehmenseigenes ChatGPT. Das Unternehmenswissen bleibt damit reproduzierbar und innerhalb der eigenen IT-Landschaft.

Die Technologie ist kein direkter Ersatz für menschliche Fachkräfte und reicht allein nicht aus, um den Fachkräftemangel zu lösen. Sie ist aber eine wichtige Komponente, um bestehende Mitarbeitende zu entlasten.

KI in der Produktion: Neue Wege mit Augmented Reality

Auch in der Produktion kann KI mit Augmented Reality (AR) bei Montagen und motorisch-optischen Kontrollen unterstützen. Gerade in Jobs, die nicht vollständig automatisiert werden können und in denen viele erfahrene Mitarbeitende in den Ruhestand gehen, kann die Kombination von KI und AR dazu beitragen, das Know-how der scheidenden Expert:innen im Unternehmen zu bewahren. Die Systeme bieten Feedback und Hilfestellungen, um Fehler zu vermeiden und Aufgaben effizienter zu erledigen, was wiederum hilft, neue Mitarbeitende schneller zu befähigen.

Tipp:

Ist das Zusammenwirken von KI und AR ein Modell für Ihr Unternehmen? Das können Sie mit uns herausfinden.

Die Herausforderung: Kompetenzen im Wandel durch KI

Doch lassen Sie uns realistisch sein. KI entlastet nicht nur, sondern bringt auch neue Herausforderungen mit sich:

• Datenverarbeitung und -integration: Die zunehmende Menge an Daten erfordert effiziente Methoden zur Datenerfassung, -verarbeitung und -integration, um den vollen Nutzen aus KI-Anwendungen zu ziehen.
• Technologiebarrieren: In der Industrie 4.0 existieren Technologiebarrieren, die die Generierung und Verarbeitung von Informationen einschränken, wie z.B. die Heterogenität von Maschinen und fehlende Unterstützung für Data Scientists.
• Domänenwissen und Datenqualität: Die fehlende Integration von Domänenwissen in KI-Systeme und Probleme mit inkompatiblen, inkonsistenten und unvollständigen Datensets erschweren die Anwendung von KI insbesondere in der Produktion.
• Mensch-Maschine-Interaktion: Die Integration von KI in bestehende Arbeitsabläufe erfordert eine sorgfältige Planung, um die Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu optimieren und die Akzeptanz der Mitarbeiter zu gewährleisten.
• Sicherheit und Datenschutz: Der Einsatz von KI in der Produktion wirft Fragen zur Sicherheit und zum Datenschutz auf, da sensible Unternehmensdaten verarbeitet werden.

Generell – und insbesondere im Produktionsbereich – wird KI einen Wandel von Kompetenzen bewirken, weg von körperlich-ausführender Arbeit immer mehr zu steuernden Tätigkeiten. Hier ist es entscheidend, die Belegschaft durch gezielte Schulungen und Weiterbildungen auf diese Veränderungen vorzubereiten.

Hörtipp:

Im Podcast Nordwest Digital spricht unser KI-Experte Thorsten Wujek mit Podcaster Bernd Tepe zu den Einsatzmöglichkeiten von KI in der Produktion. Hören Sie gern rein!

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