Zwischen Potenzial und Praxis

Im Maschinen- und Anlagenbau besteht großes Interesse daran, mittels KI betriebliche Arbeitsprozesse zu optimieren. Häufig äußern Unternehmen den Wunsch, KI einzusetzen, ohne jedoch konkrete Vorstellungen zu den Anwendungsfällen zu haben.

Nutzerfeedback als Schlüssel

Selbst Greg Brockman, Mitgründer von OpenAI, hat keine definitive Antwort darauf, wo KI tatsächlich Arbeitsprozesse optimieren kann. OpenAI ist Betreiber des bekanntesten KI-Sprachmodells ChatGPT.

In zahlreichen Vorträgen betont Brockmann die Bedeutung von Nutzerfeedback, um KI-Anwendungen gezielt weiterzuentwickeln. Beispielsweise erkannte das Entwicklerteam von OpenAI erst durch Rückmeldungen, dass ChatGPT als Programmierhilfe genutzt wird. Dies führte zur Weiterentwicklung des Modells in diesem Bereich. Mit Projekten wie „Evals“ ermöglicht OpenAI mittlerweile Dritten, spezifische Anwendungsfälle zu definieren und die KI daraufhin zu evaluieren. Das Projekt „Evals“ dient dazu, die Fähigkeiten und Grenzen von KI-Modellen systematisch zu testen und zu bewerten.

Automatisierung von Routinearbeiten

In der beruflichen Bildung haben sich Einsatzmöglichkeiten für KI in den Phasen des didaktischen Prinzips der vollständigen Handlung bewährt. Dieser Zyklus prägt die Ausbildung sowohl im Betrieb als auch in Berufsschulen. Lehrende und Lernende durchlaufen gemeinsam die Phasen der Analyse, Planung, Realisierung, Kontrolle und Bewertung. KI kann dabei unterstützen, indem sie Routinearbeiten übernimmt und Zeit für die eigentliche Konzeptionierung schafft. Im Folgenden werden die Phasen und mögliche KI-Anwendungsfälle vorgestellt, wobei der Schritt „Realisieren“ aufgrund der geforderten Eigenleistung Lernender entfällt.

Analysieren: Automatisierte Informationsaufbereitung

In dieser Phase werden die Aufgabe und ihr Kontext vorgestellt. Die Lernenden müssen zusätzliche Informationen beschaffen, um Lösungsansätze zu formulieren. Hier kann KI wertvolle Unterstützung leisten: Sie kann Bilder für Präsentationen und Arbeitsblätter generieren, Fachartikel zur Recherche erstellen sowie FAQ-Referenzen bereitstellen. Zudem kann KI Fachtexte aus Stichworten formulieren oder Abschnitte vervollständigen, Themenübersichten und Zusammenfassungen generieren sowie Projektideen mit fiktiven Vertretern der Generation Z zum Brainstorming nutzen. Auch die Anpassung von Aufgabenstellungen an das Leistungsniveau der Lernenden und die Umwandlung von Fachartikeln in Fragesequenzen sind mögliche Einsatzbereiche von KI in dieser Phase.

Planen und Entscheiden: KI optimiert mit Fallbeispielen und Pro-und-Contra-Listen

Nach der Analyse folgt die Planungs- und Entscheidungsphase, in der Teilprobleme identifiziert und mögliche Lösungswege entwickelt werden. In dieser Phase kann KI unterstützend tätig werden, indem sie Fallbeispiele generiert, Pro-und-Contra-Listen erstellt, Lösungsansätze überprüft und Arbeitspläne entwirft.

Kontrollieren und Bewerten: KI generiert Testfragen, Code-Reviews und Lernkarten

Die abschließenden Phasen dienen der Qualitätskontrolle. Lernende vergleichen ihr Ergebnis mit dem ursprünglichen Plan und bewerten den Gütegrad. Hier kann KI wertvolle Unterstützung bieten, indem sie Fragebögen und Testfragen erstellt, Code-Reviews durchführt, Lernkarten generiert und Qualitätsmerkmale recherchiert.

Unerwartete Lösungen

Die systematische Integration von KI in alle Arbeitsphasen eröffnet nicht nur neue Anwendungsfälle, sondern auch unerwartete Lösungen. Beispielsweise verlaufen Code-Reviews (SPS, G-Code, Python) mittels KI oft sachlicher, als in Diskussionen mit vielen Meinungen. Die Potenziale von KI bieten eine vielversprechende Möglichkeit, die betriebliche Aus- und Weiterbildung effizienter und effektiver zu gestalten.