KI wirkt Fachkräftemangel entgegen
Redaktion: Lernende Systeme - Die Plattform für Künstliche Intelligenz
PRESSEMITTEILUNG
München/gc. Fachkräfteengpässe bedrohen Wettbewerbsfähigkeit und Wohlstand in Deutschland. Künstliche Intelligenz (KI) kann einen Beitrag zur Fachkräftesicherung leisten. Mithilfe der Technologie lassen sich etwa Beschäftigte entlasten und die Integration von Menschen mit Beeinträchtigungen in den Arbeitsmarkt unterstützen.
Ein aktuelles Whitepaper der Plattform Lernende Systeme zeigt anhand von Praxisbeispielen das Potenzial sowie die Herausforderungen des KI-Einsatzes in Wirtschaft und Verwaltung. Es benennt die notwendigen Rahmenbedingungen für die KI-unterstützte Fachkräftesicherung, etwa die Förderung von KI-Kompetenzen bereits in der Schule oder Investition in Daten- und Recheninfrastrukturen.
Der Fachkräftemangel schlägt sich bereits heute in vielen Branchen und Berufen nieder. So waren laut aktueller Studien im vierten Quartal 2022 1,9 Millionen Stellen unbesetzt. Insbesondere in der Pflege, im Bau, in der Kinderbetreuung oder Kraftfahrzeugtechnik werden Fachkräfte knapp – aber auch KI-Expertinnen und -Experten fehlen in den Unternehmen. Mit dem Renteneintritt der Babyboomer wird sich die Situation noch verschärfen. Die demografische Entwicklung und der strukturelle Wandel unserer Arbeitswelt erforderten neue Strategien und innovative Lösungsansätze, heißt es im Whitepaper „KI für die Fachkräftesicherung nutzen“ der Plattform Lernende Systeme.
Der Einsatz von KI kann Fachkräftegenpässen entgegenwirken. KI-Systeme am Arbeitsplatz können Tätigkeiten automatisieren, auf diese Weise Beschäftigte entlasten und die Produktivität im Unternehmen steigern. Die Autorinnen und Autoren des Whitepapers betonen, dass vor allem das bislang ungenutzte Arbeitsmarktpotenzial in der Bevölkerung zu heben sei. KI kann dabei unterstützen, Langzeitarbeitslose, Menschen mit Beeinträchtigungen und zugewanderte Fachkräfte in den Arbeitsmarkt zu integrieren, etwa durch KI-Lösungen zur Überwindung von Sprachbarrieren. KI-Tools ermöglichen auch neue Arbeitsmodelle. Beschäftigte, die aufgrund der Betreuung von Kindern oder pflegebedürftigen Angehörigen in Teilzeit arbeiten, können ihre Tätigkeit unter flexibleren Arbeitsbedingungen eher ausweiten.
Demografisch bedingt scheidet in den nächsten Jahren eine ganze Generation an Fachkräften aus dem Arbeitsleben aus. Mit ihr verlasse wertvolles Erfahrungswissen die Betriebe, das oft nur in den Köpfen und Körpern der Beschäftigten vorhanden sein, heißt es in dem Whitepaper. KI-basierter Wissenstransfer kann zum Erhalt dieses impliziten Wissens beitragen. So könnte ein Assistenzsystem mittels unterschiedlicher Sensoren die Arbeitsschritte von Beschäftigten erfassen, das Erfahrungswissen dahinter lernen speichern und an die neuen Generationen von Fachkräften weitergeben.
KI-Kompetenzen und Recheninfrastruktur notwendig
„KI wird Fachkräfteengpässe zwar nicht im Alleingang beseitigen können. Der Einsatz der Technologie kann aber einen wesentlichen Beitrag zur Sicherung der Fachkräftebasis in Wirtschaft und Verwaltung leisten, wenn wir die passenden Rahmenbedingungen schaffen. Wichtig ist es jetzt, die aktuelle sowie künftige Generation der Beschäftigten auf die Zusammenarbeit mit KI vorzubereiten und den Mittelstand bei der Einführung von KI zu unterstützen“, so Christoph Schmidt, Präsident des RWI Leibniz-Instituts für Wirtschaftsforschung sowie Mitglied der Arbeit/Qualifikation, Mensch-Maschine-Interaktion der Plattform Lernende Systeme.
Die Autorinnen und Autoren des Whitepapers empfehlen, bereits in den Schulen ein grundlegendes Verständnis von KI zu fördern, etwa im Informatikunterricht. Die KI-basierte Automatisierung wird auch die Weiterqualifizierung der heutigen Beschäftigten erfordern. KI-Anwendungen brauchen zudem leistungsstarke Daten- und Recheninfrastrukturen, in die Wirtschaft und öffentliche Hand investieren sollten.
Über das Whitepaper
Das Whitepaper „KI für die Fachkräftesicherung nutzen. Lösungsansätze für Automatisierung, Teilhabe und Wissenstransfer“ wurde von Mitgliedern der Arbeitsgruppe Arbeit/Qualifikation, Mensch-Maschine-Interaktion der Plattform Lernende Systeme verfasst. Es steht zum kostenfreien Download zur Verfügung.
Originalpublikation:
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