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Mensch-Technik-Interaktion

Grenzen der Künstlichen Intelligenz: Warum der qualifizierte Mensch unverzichtbar bleibt

| 15. November 2022 | Kommentare

Um 20 Uhr im Zug Richtung Köln: Personen auf den Gleisen, für etwa 200 Fahrgäste endet ihre Zugfahrt vorläufig auf dem tristen Bahnsteig eines rheinischen Kleinstadtbahnhofs. Situationen wie diese dürfte jeder von uns aus eigener Erfahrung kennen.

Die Bahn informiert zwar minutengenau via App und Internet über den Stand der Dinge, aber der Frust und Unmut der im Feierabendverkehr Gestrandeten nimmt von Minute zu Minute zu. In diesem Alltagsbeispiel stoßen intelligente Technologien und nüchterne Information an klare menschliche Grenzen: Sie können den tatsächlichen Bedarf an Information und Ansprache der Kunden nicht befriedigen. Dieses leider verbreitete Beispiel zeigt: Technologien wie Künstliche Intelligenz müssen im menschlichen Kontext funktionieren – und brauchen dafür mitunter menschliche Unterstützung.

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Triple KI: Zu Risiken und Nebenwirkungen für den Menschen

| 16. März 2022 | Kommentare
Blogreihe Data Science
Blogreihe Data Science
Triple KI – Data Science durchgängig gedacht! Claudia Dukino und Damian Kutzias promovieren zu der Frage, wie datenbasierte Projekte erfolgreich zu anwendbaren KI-Lösungen umgesetzt werden können. In einer gemeinsamen Blogreihe bündelt das KI-Tandem seine Kompetenzen und Forschungsergebnisse und veranschaulicht, wie die Verzahnung von Prozessen, Tätigkeiten und Technologien von der Ideengenerierung bis hin zur Inbetriebnahme neuer Lösungen in Unternehmen Mehrwerte schaffen kann.

Lange Zeit wurde von den Medien die Angst geschürt, dass KI (Künstliche Intelligenz) über kurz oder lang unsere Arbeit übernehmen wird. Es ist eine Tatsache, dass durch die zunehmende Digitalisierung, Augmentierung und Automatisierung mittels KI einige Jobs ihre Daseinsberechtigung verlieren und durch Technik ersetzt werden können. Dies trifft beispielsweise in der Produktion zu, wenn es darum geht, schwere Tätigkeiten zu unterstützen oder Qualitätssicherung für Produkte zu übernehmen. Es gibt aber auch Beispiele, wo Mehrwerte durch KI entstehen, ohne gleich Jobs zu kosten: In den sachbearbeitenden Bereichen eines Unternehmens sind bspw. häufig Entlastungen bei den Routinen des täglichen Arbeitsaufkommens von den Mitarbeitenden gewünscht. Solche Unterstützungen sind an vielen Stellen notwendig, um dem hohen Aufkommen an Anfragen, Prüfungen von Unterlagen, Auswahlprozessen oder Anforderungen in Logistik und Online-Handel angemessen begegnen zu können. Niemand wartet gern und der Anspruch von außen ist oftmals eine umgehende Reaktion, z. B. auf eine Anfrage.

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Triple KI: Zu Risiken und Nebenwirkungen der Technik

| 15. März 2022 | Kommentare
Blogreihe Data Science
Blogreihe Data Science
Triple KI – Data Science durchgängig gedacht! Claudia Dukino und Damian Kutzias promovieren zu der Frage, wie datenbasierte Projekte erfolgreich zu anwendbaren KI-Lösungen umgesetzt werden können. In einer gemeinsamen Blogreihe bündelt das KI-Tandem seine Kompetenzen und Forschungsergebnisse und veranschaulicht, wie die Verzahnung von Prozessen, Tätigkeiten und Technologien von der Ideengenerierung bis hin zur Inbetriebnahme neuer Lösungen in Unternehmen Mehrwerte schaffen kann.

»Hilfe, ich wurde gehackt!«, »Mein System wurde von einem Virus befallen!« oder »Jemand hat meine Daten abgegriffen und entschlüsselt!«. Wer kennt diese Fälle nicht zumindest aus dem näheren Umfeld oder den Nachrichten? Kriminelle Vorkommnisse wie die Geiselnahme von Daten zur Erpressung sind leider keine Seltenheit im digitalen Zeitalter. Doch wie verhält es sich mit künstlicher Intelligenz (KI), wenn es um Schutz und Sicherheit geht?

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Testen trotz Corona: Eine Anleitung für Remote Usability Tests

| 19. Mai 2020 | Kommentare

First-Science-KIT: IAO-Blogreihe zum Corona Krisenmanagement
First-Science-KIT: Blogreihe zum Corona Krisenmanagement
Die Coronakrise fordert von uns allen ganz neue Herangehensweisen und Lösungen im beruflichen Miteinander. Das Fraunhofer IAO hat deshalb eine Blogreihe gestartet, mit der wir schnell anwendbare Praxistipps weitergeben, gut funktionierende Beispiele vorstellen und Lösungswege während und aus der Krise aufzeigen wollen.

Zukunftsfähige Produkte, die Kund*innen langfristig überzeugen, entstehen nicht per Zufall. In normaleren Zeit würden Sie Ihre Software oder Ihr Produkt mit Kund*innen testen – nur wie soll das nun noch funktionieren, wenn jeder alleine zu Hause sitzt? Mehr lesen »

Der Mensch im Roboterauto

| 11. Juli 2017 | Kommentare

Stellen wir uns vor, wir sind in einem selbstfahrenden Auto der Zukunft unterwegs. Das Auto hat weder Lenkrad noch Gaspedal. Während uns das Fahrzeug selbstständig zu unserem gewünschten Ziel fährt, können wir die Freizeit im Auto nutzen, um zu schlafen, zu essen, zu lesen oder auch zu arbeiten. Gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO forscht Audi im Rahmen des Projekts »25. Stunde« nach den idealen Arbeitsbedingungen im selbstfahrenden Auto. Für das Laborexperiment in Stuttgart baute der Autohersteller eigens einen Simulator für vollautomatisiertes Fahren – mit variablem Innenraum und ohne Lenkrad. Kathrin Pollmann und Dr. Mathias Vukelic aus der Abteilung Human-Computer Interaction und Neuroarbeitswissenschaft haben das Experiment im Vehicle Interaction Lab am Fraunhofer IAO durchgeführt.
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Intuitive Software: Ein Fall für Superhelden?

| 21. März 2016 | Kommentare

In der glänzenden Werbewelt für Unternehmenssoftware ist alles ganz einfach: Kaum ist das neue System installiert, werden zuvor von Papierdokumenten geplagte Mitarbeiter zu freudestrahlenden Produktivitäts- und Innovationsweltmeistern. Von Arbeit scheint man fast schon nicht mehr sprechen zu können. Die Realität dürfte in vielen Fällen anders aussehen. Manchmal wird man den Eindruck einfach nicht los, dass die Unternehmenssoftware es sich zur Aufgabe gemacht hat, einem die Arbeit schwer zu machen. Oder man wundert sich, wieso Kollegen nach immer denselben Bedienungstricks und Kniffen fragen, um das eingesetzte System zu überlisten. Beides sind typische Anzeichen für mangelnde Usability – die Software und ihr Einsatzgebiet passen einfach nicht zusammen.
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