Digitalisierung souverän gestalten

Sowohl die Unternehmen selbst wie auch die Beschäftigten sehen sich mit Herausforderungen durch neue datengestützte Algorithmen, Systeme und Geschäftsmodelle konfrontiert. So stellen Manager Fragen: Haben wir genug Kompetenzen, um diese Technologien wirklich zu verstehen und zu beherrschen? In welche Abhängigkeiten begeben wir uns, wenn wir unsere Daten – wie etwa Betriebsdaten der Maschinen – über externe Plattformen erheben, analysieren und auswerten lassen? Was brauchen wir umgekehrt, um möglichst viel von dieser Datenverarbeitung und -analyse selbst(bestimmt) übernehmen zu können?

Die Beschäftigten fragen sich: Werde ich diese neuen Techniken mit meinen Fähigkeiten und Kompetenzen beherrschen können? Was sind diese Fähigkeiten und Kompetenzen überhaupt wert? Wie kann ich mich sicher fühlen im Umgang mit Technik, deren Funktionsweise ich nicht verstehe?

Es gibt sicherlich keine Zauberformel, die alle diese Fragen zufriedenstellend beantwortet. Es gibt jedoch schon viele einzelne Bausteine, die sich für unterschiedliche betriebliche Situationen mit passenden Lösungsmustern zusammensetzen lassen. Der wichtigste dieser Bausteine, sozusagen das Fundament, ist eine systemische Sichtweise: Die technischen Lösungen, die betrieblichen Organisationsformen sowie Prozesse und nicht zuletzt die Kompetenzen der einzelnen Beschäftigten müssen zusammenpassen. Sie müssen gemeinsam optimiert werden, wenn das Ganze auch in der Praxis funktionieren soll.

Worauf kommt es bei dieser Optimierung an? Es sind im Wesentlichen drei Kriterien, die wichtig sind: Zuerst sind es Transparenz und Erklärbarkeit – der technischen Systeme, wie auch der organisationalen Strukturen. Bei KI-basierenden Systemen ist das gar nicht so einfach, da sie aus sich selbst heraus intransparent sind, letztlich auch für die Entwicklerinnen und Entwickler.

Technische Lösungen ermöglichen es bereits, die fehlende Erklärbarkeit quasi durch die Hintertür wiederherzustellen, beispielsweise indem das Verhalten eines Algorithmus durch ein Flussdiagramm angenähert gezeigt wird. Zwei weitere Kriterien kommen hinzu. Das sind Handlungssicherheit, das heißt, wenn man mit solchen Systemen interagiert, sollte mit hoher Wahrscheinlichkeit genau das passieren, was gewollt war, sowie Handlungsspielraum, die Nutzenden sollten vom System nicht gegängelt werden, etwas zu tun, sondern immer mehrere Handlungsmöglichkeiten zur Verfügung haben.

Was kann man tun, damit die konkrete Gestaltungslösung im Betrieb diese Kriterien erfüllt? Am Institut für Innovation und Technik (iit) ist eine Vorgehensweise entwickelt worden, die Unternehmen dabei hilft, Schritt für Schritt die richtige Lösung zu finden. Speziell für die komplexen technischen Systeme hat Annelie Pentenrieder zusammen mit Kollegen eine Methode ausgearbeitet, mit der Anwender ganz konkrete, grafisch visualisierte Vorstellungen von den Mensch-Technik-Schnittstellen entwickeln können.

Fragen von Organisation und Qualifizierung hängen oft zusammen. Für Anwenderunternehmen, die algorithmische oder KI-basierende Systeme souverän einführen und betreiben wollen, ist ein Rollenkonzept sehr wichtig: Wer orchestriert die ganze Einführung? Wer bringt die vertieften Kompetenzen in den Bereichen IT und Data Science ein? Wer hat das Domänenwissen und kann entscheiden, welche IT-Ansätze passen, und welche nicht? Wer leitet das Ganze von der Managementebene aus?

Für jede dieser Rollen gibt es spezifische Aufgaben und Verantwortungen, nicht zuletzt auch spezifische Kompetenzanforderungen. René Wöstmann hat mit Kollegen von der TU Dortmund und vom RIF Institut für Forschung und Transfer ein solches Rollenkonzept mit allen notwendigen Qualifikationsbausteinen speziell für den Mittelstand (KMU) vorgelegt. Alle diese Konzepte und Methoden kann man nachlesen in einem Buch, das online frei zur Verfügung steht: „New Digital Work – Digital Sovereignty at the Workplace“ (auf Englisch), erschienen im Springer-Verlag .