Projektbeschreibung
Intelligente und generalisierbare Systemarchitektur für Augmented Intelligence-Anwendungen
Mit dem AIXPERIMENTATIONLAB wird ein institutionalisiertes Format für die Gestaltung, Entwicklung, Nutzung und Diffusion von menschzentrierten Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) geschaffen.
Innerhalb des AIXPERIMENTATIONLAB (Augmented Intelligence Experimentation Laboratory – Augmented Intelligence zur Mitarbeiterunterstützung in Entscheidungssituationen) werden menschzentrierte Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt, erprobt und in den betrieblichen Alltag integriert.
Die relativen Vorzüge von KI-Methoden werden mit den relativen Vorzügen menschlicher Urteilskraft zu einem guten Entscheidungsprozess kombiniert, der die arbeitspsychologische Belastung und Beanspruchung von Mitarbeitenden in Arbeitsbereichen des Service und Kundendienstes reduziert. Durch die stetig steigende Menge an internen Produkt- und Produktbegleitdaten sowie externen Felddaten und Kundeninformationen, kommt es bereits heute zu einer Informationsüberlastung. Zusätzlich sind die Mitarbeitenden mit externen Faktoren (z. B. Kundenerwartung an schnelle Reaktionszeiten) konfrontiert, die als belastend wahrgenommen werden. Zusammengenommen führen diese Entwicklungen vermehrt zur Beanspruchung, welche sich insbesondere in kurzfristigen Entscheidungssituationen zeigt. Durch die partizipative Entwicklung menschzentrierter KI-Anwendungen zur Entscheidungsunterstützung werden die Problemstellungen adressiert. Die Erkenntnisse finden Eingang in ein Transformationskonzept, das alle relevanten Aspekte der KI-Einführung in betriebliche Arbeitssysteme berücksichtigt. Hierbei stehen die Arbeitsbereiche „Service- und Kundendienst“ der im Forschungsprojekt einbezogenen Anwenderunternehmen im Fokus.
Über eine mehrschichtige und modularisierbare Systemarchitektur wird die Generalsierbarkeit von KI-Anwendungen erreicht. Nutzer-, Algorithmik- und Datenbankschichten werden explizit getrennt. Informationsflüsse innerhalb der Anwendung werden flexibel und durch das System lernend verknüpft, um so eine optimale Nutzung spezialisierter Algorithmen mit der notwendigen Flexibilität der Bedienung im Arbeitsalltag zu kombinieren.
Insgesamt wird erwartet, dass der humanzentrierte Gestaltungsansatz einer KI-Anwendung zur Entscheidungsunterstützung zu einer Reduzierung der Belastung und Beanspruchung beitragen kann und so die Arbeitssituation von Mitarbeitenden insgesamt verbessert wird.
