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Digitalisierung
Quelle: obs/Accor Hotellerie Deutschland GmbH

Die Arbeitswelt der Zukunft

Werner Vogels Quelle: PR
Werner Vogels CTO bei Amazon.com

Wir haben eine Vorstellung davon, wie die Digitalisierung und neue Technologien Geschäftsmodelle verändern. Nun gilt es darüber nachzudenken, wie unsere Arbeitswelt aussehen wird und welche Rolle Menschen darin spielen.

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Die Zukunft ist schon da, nur noch nicht gleichmäßig verteilt – das sagte der Science-Fiction Autor William Gibson schon vor 20 Jahren. Wir sehen, wie sich gerade eine Kluft auftut zwischen denen, die Zukunftstechnologien heute schon einsetzen und denen, die dies noch nicht tun. Die Konsequenzen zeigen sich besonders deutlich auf dem Arbeitsmarkt. Viele Arbeitnehmer wissen heute noch nicht, welche Fähigkeiten sie in Zukunft brauchen und wie sie sich diese aneignen sollen.

Vor diesem Hintergrund ist es ganz normal, dass Menschen – sogar junge digital Natives – sich zunehmend verunsichert fühlen: 37 Prozent der Millennials befürchten laut einer Gallup-Studie, durch KI ihren Job in den nächsten 20 Jahren zu verlieren. Gleichzeitig gibt es auch genügend Gründe, optimistisch zu sein. Das Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW) stellte fest, dass Unternehmen, die in die Digitalisierung investieren, deutlich mehr Jobs schaffen, als Unternehmen, die das nicht tun.

Doch wie viele der Jobs, die wir heute kennen, wird es künftig noch geben? Welche menschlichen Tätigkeiten können von Maschinen oder Machine-Learning-(ML-)basierten Systemen übernommen werden? Welche Aufgaben bleiben für den Menschen übrig? Und wird es morgen ganz neue Jobs geben, die wir uns heute noch gar nicht vorstellen können?

Diese Fragen sind berechtigt. „Wo aber Gefahr ist, wächst das Rettende auch“ – das wusste der deutsche Dichter Friedrich Hölderlin schon im 19. Jahrhundert. Was mich angeht, ich bin Technologieoptimist. Wir setzen Technologie ein, um ein angenehmeres Einkaufserlebnis für Kunden zu schaffen, zum Beispiel in Amazon Go Stores, die ohne Kassierer auskommen. Dadurch entsteht eine Verschiebung, durch die an anderer Stelle wieder Jobs entstehen.

Wenn wir über die Arbeit von morgen nachdenken, hilft es nichts, die Strukturen von heute zugrunde zu legen. Nach der Erfindung von Kühlschränken in den Dreißigerjahren sorgten sich viele Beschäftigte im Handel mit Eis um ihre Jobs. Tatsächlich haben Kühlschränke dieses Geschäft weitgehend überflüssig gemacht, dafür aber auch ganz neue Arbeitsplätze geschaffen. Unternehmen, die Kühlschränke produzierten, brauchten Menschen, die sie zusammenbauen. Und nicht nur das: Da Lebensmittel nun länger haltbar waren, entstanden ganz neue Industriezweige. Wir sollten uns nicht zu stark von dem Bild der Arbeit, wie wir sie heute kennen, leiten lassen, sondern uns mehr Gedanken darüber machen, wie die Arbeit der Zukunft aussehen könnte. Dabei müssen wir eine ganz andere Frage stellen: Was ändert sich organisatorisch und qualitativ an unserer Arbeitswelt?

Viele Tätigkeiten, wie zahlreiche Menschen sie heute zum Beispiel in der Industrie ausführen, sind in ihren Abläufen relativ gleichgeblieben. Selbst bei der Tätigkeit von Ärzten, Rechtsanwälten oder Taxifahrern hat sich über das letzte Jahrzehnt kaum etwas an den grundsätzlichen Prozessen verändert. Lediglich werden Teile davon mittlerweile von Maschinen ausgeführt oder zumindest unterstützt. Am Ende steht– hoffentlich – das gewünschte Produkt oder der Service in der gewünschten Qualität. Jedoch sind Menschen im Zeitalter der Digitalisierung viel mehr als Lückenfüller zwischen den Maschinen.

Die Arbeitswelt von Menschen und Maschinen wird um das Lösen von Kundenanforderungen herum gebaut. Es geht nicht mehr um das Fertigen von Autos, sondern um die Leistung „Mobilität“, also wie Menschen von A nach B gelangen. „Wie komme ich so schnell wie möglich an einen Ort in Berlin Mitte?“ heißt die Aufgabe, die es zu lösen gilt. Ein erster Schritt könnte sein, die schnellsten Mobilitätsdienstleister über eine digitale Plattform zu verbinden. In einem nächsten könnte die Aufgabe mit Hilfe virtueller Realität gelöst werden. Diese neuen Angebote sind auf Plattformen oder in Netzwerken organisiert – weniger in Prozessen. Dabei macht künstliche Intelligenz es möglich, Aufgaben so zu verteilen, dass jeder das beisteuert, was er am besten kann. Menschen definieren Probleme und strukturieren sie vor, Maschinen oder Algorithmen entwickeln Lösungen, die Menschen am Ende wieder evaluieren. So lassen sich Radiologen heute von maschinellem Lernen unterstützen. Dadurch können sie digitale Inhalte wesentlich besser analysieren als früher. Viele von ihnen sagen sogar, dass maschinelles Lernen das Beurteilen von Röntgenbildern deutlich verbessert hat.

Neuauflage der Mensch-Maschine-Beziehung

Ich gehe sogar noch weiter, denn ich glaube, es ist möglich, die Arbeitswelt zu „rehumanisieren“, unsere einzigartigen menschlichen Fähigkeiten wieder viel stärker zum Einsatz zu bringen. Bisher wurde der Zugang zu digitalen Technologien vor allem durch die Fähigkeiten von Maschinen beziehungsweise Computern limitiert: Künftig werden die Schnittstellen zu unseren Systemen nicht mehr durch Maschinen vorgegeben sein, denn der Ausgangspunkt ist dann der Mensch.

Wer einem Roboter im Zeitalter der Automatisierung Laufen beibringen wollte, musste jeden einzelnen Neigungswinkel des Oberschenkels zum Unterschenkel, die Geschwindigkeit der Bewegung sowie weitere Parameter exakt berechnen und als Befehl in einer Programmiersprache formulieren.

Künftig können wir viel stärker in unserer „Sprache“ mit ihm kommunizieren und zusammenarbeiten. Ein Roboter wäre per Sprachbefehl von jedermann steuerbar und könnte sich über eine Bewegungserkennung den Ablauf beim Menschen abschauen, ihn selbst trainieren und perfektionieren.

Mit den neuen technologischen Möglichkeiten und mehr Rechenpower wird die Arbeit der Zukunft stärker menschenzentriert und weniger maschinenzentriert sein. Maschinelles Lernen kann der menschlichen Arbeitskraft einen höheren Wirkungsgrad verleihen: Unternehmen wie C-SPAN zeigen das: Heerscharen von Arbeitskräften müssten stundenlang Videomaterial scannen, um sie zu verschlagworten, zum Beispiel nach Personennamen. Heute kann automatisierte Gesichtserkennung das in Sekundenschnelle leisten. So können Menschen sofort mit den Ergebnissen arbeiten.

Der Fortschritt an den Schnittstellen Mensch-Maschine vollzieht sich im Moment sehr schnell und er verändert schon jetzt die Art und Weise, wie wir arbeiten. Künftig kann Technologie viel selbstverständlicher ein Teil unserer Arbeitsumgebung sein. Sie wird sich mit allen menschlichen Sinnen aktivieren - also Sprechen, Sehen, Berühren oder auch Riechen.

Nehmen wir Sprachsteuerungstechnologien. Dort findet gerade eine echte Disruption statt. Sie unterscheidet sich radikal von dem, was wir bisher als “hands-free”-Ansatz kennen, der über schlichte Sprachbefehle lief. Moderne Sprachsysteme beherrschen Konversation – verstehen, interpretieren und fachkundig antworten. Beispiele sind Diagnosen für Patienten oder Rechtsberatung. Ende 2018, wird Sprach(-eingabe) die Art und Weise, wie wir Geräte und Anwendungen entwickeln, bereits maßgeblich verändert haben. Menschen werden Technologien primär über Sprache in ihr Arbeitsleben einbinden können.

Diese Jobs sind durch die Digitalisierung entstanden

Wie das im Kleinen aussieht, lässt sich schon erahnen: Bei der US-Weltraumbehörde Nasa organisiert Amazons Sprachassistentin Alexa die Vergabe von Konferenzräumen. Es muss nicht mehr für jedes einzelne Meeting ein Raum angefragt werden. Wer einen braucht, fragt Alexa und der Rest passiert automatisch. Was jeder kennt, ist der Stress, den Telefonkonferenzen hervorrufen. Sie fangen nie pünktlich an, weil jemand die Einwahldaten nicht findet und es ewig dauert, bis man achtstellige Nummer plus sechsstellige Konferenzkennung eingetippt hat. Ein Sprachbefehl schafft hier deutlich mehr Produktivität. Der AWS Service Transcribe könnte dann während des Meetings auch gleich ein Protokoll erstellen und an alle verschicken.

Weitere Unternehmen wie der japanische Konzern Mitsui oder der Softwareanbieter bmc nutzen Alexa for Business unter anderem für die effizientere Zusammenarbeit mit Kollegen.

Die Erweiterung der digitalen Welt

Auch der Softwareanbieter fme setzt Sprachsteuerung ein, um seinen Kunden innovative Anwendungen im Bereich Business Intelligence, Social Business Collaboration und Enterprise-Content-Management-Technologien anzubieten. Die Kunden von fme kommen vor allem aus dem Bereich Life Science und der industriellen Fertigung. Mitarbeiter können verschiedene Arten von Content per Sprachbefehl suchen, in diesem navigieren, ihn sich anzeigen oder vorlesen lassen. Über Alexa können sie sich zum Beispiel einzelne Aufgaben erklären lassen. So könnte beispielweise das Onboarding neuer Mitarbeiter schneller und kostengünstiger werden – ihre Manager müssten das gleiche „Informationsritual“ nicht wieder und wieder durchlaufen.

Einen ähnlichen Ansatz verfolgt das Pharmaunternehmen AstraZeneca. Es nutzt Alexa in der Arzneimittelproduktion. Die Teammitglieder können Fragen zu Standardprozessen stellen, um herauszufinden, was als nächstes zu tun ist.

Natürlich werden sich Verantwortlichkeiten und Organisationen dadurch verändern. Ressourcen für administrative Tätigkeiten können sich in Tätigkeiten verwandeln, die unmittelbar dem Kunden zugutekommen. Vom Charakter der Arbeit brauchen wir künftig vermutlich eher „Architekten“, „Entwickler“, „Kreative“, „Beziehungsexperten“, „Plattformspezialisten“ und „Analytiker“ und weniger „Abwickler“ oder „Verwalter“. Wenn wir also das Bedürfnis von Menschen ansprechen, zu schöpfen und zu erschaffen, könnte Arbeit am Ende erfüllender und angenehmer werden.

Diese Neuauflage der Mensch-Maschine-Beziehung hat auch noch einen anderen, wichtigen Effekt: Sie wird den Kreis derer, die sich an der digitalen Wertschöpfung beteiligen können, maßgeblich erweitern: Ältere Menschen, Menschen, die keinen Zugang zu Computer oder Smartphone haben, Menschen, für die eine Nutzung des Smartphones in der spezifischen Situation zu kompliziert ist, aber auch Menschen in Entwicklungsländern, die nicht lesen und schreiben können.

Ein Beispiel sind Reisbauern, die mit dem International Rice Research Institute zusammenarbeiten. Es hat seinen Sitz in der Nähe von Manila auf den Philippinen. Die Mission des Instituts ist es, Armut, Hunger und Mangelernährung zu bekämpfen, indem es das Leben und die Arbeit von Reisbauern erleichtert. Reisbauern können von Wissen profitieren, auf das sie keinen Zugriff hätten, wenn sie auf sich allein gestellt wären. Das Institut hat 70.000 DNS-Sequenzen verschiedener Reissorten gespeichert. Daraus leitet es Erkenntnisse darüber ab, unter welchen Bedingungen Reis am besten wächst.

Das einzige, was es in wirklich jedem Dorf gibt, ist ein Telefon. Das Wissen wird für die Bauern zugänglich, indem sie das Dorftelefon nutzen, in einem Menü ihren eigenen Dialekt auswählen und beschreiben, welches Stück Land sie bestellen. Der Service basiert auf ML. Er generiert Empfehlungen dazu, wie viel Dünger dort benötigt wird und wann es am günstigsten ist, die Pflanzen zu setzen. Mit Hilfe digitaler Technologien können Bauern sehen, wie ihre Arbeit wertvoller wird: Mit dem gleichen Arbeitseinsatz ernten sie am Ende deutlich mehr Reis.

Geschichte der künstlichen Intelligenz

Wir haben bisher nur einen winzigen Einblick in die Möglichkeiten, die sich unserer Arbeitswelt eröffnen. Aber sie machen deutlich, dass die Qualität der Arbeit für uns Menschen mit hoher Wahrscheinlichkeit steigen wird und dass die Technologien viele Tätigkeiten eröffnen, die wir uns heute noch gar nicht vorstellen können. Obwohl in Deutschland mehr als doppelt so viele Roboter pro Kopf in Betrieb sind, wie in den USA, hat die deutsche Industrie heute eher Probleme, Fachleute zu finden, als dass sie mit Arbeitslosigkeit kämpft. Letztlich ist es sehr wahrscheinlich, dass wir Menschen künftig Tätigkeiten in einer Art und Weise ausführen werden, die unserer Natur als Mensch viel mehr entgegenkommen als heute.

Ich glaube, wenn wir den technologischen Möglichkeiten gerecht werden wollen, sollten wir es mit Hölderlin halten, an das Rettende glauben, aber gleichzeitig versuchen die Risiken zu minimieren, indem wir Entwicklungen verstehen und sie gestalten.

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