Arbeit 4 0 Entwurf 14 11 2018 - Portal · Künstliche Intelligenz Kognitive Systeme, neue...
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Arbeit4.0DieZukunftderZusammenarbeitMenschundMaschine
CollegiumGenerale,UniversitätBernNovember2018
SabineT.Köszegi,TUWien
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Kurz CV◎ Seit Dezember 2000promovierte Sozial- undWirtschaftswissenschaftlerin
◎ Seit Jänner 2009Professorin für Arbeitswissenschaft undOrganisation anderTUWien
◎ Seit April2009Akademische Leiterin desPMBAEntrepreneurshipandInnovation
◎ Seit August2017Vorsitzende desÖsterreichischen Ratsfür Robotik undKünstliche Intelligenz
◎ Seit Mai2018Mitglied derHigh-levelExpertGrouponArtificialIntelligence
◎ Aktuelle Forschungsprojekteo IntegrativeSocialRobotics(AarhusUniv.)
o Dissertant_innen Kolleg TrustRobots(TUWien)
o NewWaysofWorking(TUWien)
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Agenda
◎ Arbeit 4.0– eine weitere industrielle Revolution?◎ Treiber:KünstlicheIntelligenz&Robotik◎Welche Veränderungen kommenaufunszu?
o AmArbeitsplatz – RaceagainsttheMachine?o AmArbeitsmarkt – TheGigEconomy?o Individuell – WorkingAnytime/Anywhere?
◎ Ausblick
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Industrielle Revolutionen
Quelle.https://www.btelligent.com/themen/industrie-40/
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Maschinenstürmer
Quelle:https://web.archive.org/web/*/http://www.learnhistory.org.uk/cpp/luddites.htm
KampfderenglischenArbeiterAnfangdes19.JahrhundertsgegenIndustrialisierung!
Bild:ZerstörungeinesWebstuhls
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DefinitionenArtificial intelligence (AI) refers to systems thatdisplay intelligent behavior by analyzing theirenvironment and taking actions – with somedegree of autonomy – to achieve specificgoals.AI-based systems can be purely software-based, acting in the virtual world (e.g. voiceassistants, image analysis software, searchengines, speech and face recognition systems)or AI can be embedded in hardware devices(e.g. advanced robots, autonomous cars,drones or Internet of Things applications)
CommunicationonArtificialIntelligence,fromtheCommission(COM(2018)237
Big data generally refers totechnological development related todata collection, storage, analysis andapplications.
Digitalization is the use of digital technologies to change a business model and provide newrevenue and value-producing opportunities; it is the process of moving to a digital business.
GartnerGroup,Glossary:https://www.gartner.com/it-glossary/digitalization/
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KI=GeneralPurpose Technology
Source: Bain & Company
Produktion
Medizin und Gesundheit
Source: itnonline.com
Source: The Data Scientist
Handel und Marketing
Source: Wilson Consulting Group
Sicherheit und Überwachng
© TORU KAWATA / DPA
Pflege
Mobilität
© Richard van Hooijdoonk
Unterhatung
LandwirtschaftDienstleistung und Service
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InvestmentsinKünstlicheIntelligenz2011-2017
Investitionen steigen signifikant mitKIDruchbrüchen:
Source: OECD (AI in Society), based on CBI 2018
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Startups: Anzahl an Investments Signifikante Steigerungen 2011-2017
Source:OECD(AIinSociety),based onCrunchbase,April2018
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WieverändertKI&RobotikArbeit?
AmArbeitsmarkt?GigEconomy
Indivduell?:Anytime /Anywhere
AmArbeitsplatz?
Race against themachine
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Industrielle Revolution
Quelle.https://www.btelligent.com/themen/industrie-40/
AmArbeitsplatz?
Race against themachine
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◎Bild OsborneandFrey2014
ErstealarmierendeVorhersagen2014aus denUSA
OsborneandFrey,2014Quelle:http://blogs.lse.ac.uk/
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Berechtigte Sorge?
AndersIndsetbeimAndermatt Dialogzum Thema“KünstlicheIntellienz:Fluch oderSegen?”
August2018
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Bildquelle: Welt am Sonntag
AufmarschderRoboter?
Quelle: VO Grundlagen der AW, Sebastian Schlund 2018
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Einsatzfelder derRobotik
Quelle:DieZukunft mit Robotik undKIpositiv gestalten,WhitePaperdesÖsterreichischen Ratsfür Robotik undKI,2018
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Additive Fertigung3D-Druck, neue Geschäftsmodelle, Stückzahl 1
Künstliche IntelligenzKognitive Systeme, neue Mensch-Maschine-Interaktion
Big Data AnalyticsIntelligente Algorithmen, BotsGenerierung von Smart Data
BlockchainIT-Sicherheit, Smart ContractingTransformation von Transaktionen
Digital TwinsCPS, Motion CapturingEchtzeitdaten, Ergonomie
Mobile RobotikFahrerlose Transportsysteme, Mobile Robotik, Drohnen
NeurotechnologieBrain-Computer-InterfacesNutzerzentrierte Systemgestaltung
VirtualisierungAugmented/Virtual Reality, Kopplung realer und virtueller Welt
Sensitive RobotikMensch-Roboter-Interaktion und -Kollaboration
VernetzungInternet of Everything, Mobile Apps, Social Networks, Mobilgeräte
Industrie4.0ErwartungshaltungundUmsetzungsstand
Nach SebastianSchlund 2018,VOGrundlagend derArbeitswissenschaft,TUWien
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BostonDynamics,KUKA,Fiege/Magazino,TUWien/FraunhoferAustria
StandderTechnik–WasRoboterheutekönnen
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Unterschiedliches Potenzial fürAutomatisierung
Quelle:Mc.KinseyGlobalInstitute2017
19
Automatisierungspotenzialnach Tätigkeiten
Quelle:Mc.KinseyGlobalInstitute2017
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Automatisierungs-potenzialnachAktivitätenundBranchenUSA
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MGI2017
Assumes technicalcapabilities demonstratedincommercial products,R&Dandacademic settings,compared against humanperformance)
VergleichMensch– MaschineZukunftsprojektion
Quelle:McKinseyGlobalInstitut (2017):AFuturethatWorksReport
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nach David Autor; Bildquellen: INQA, Schaeffler KG (FAG), Asys, BMW
ArbeitstätigkeiteninderindustriellenFertigung
Routine Nicht-Routine
Manuell
Kognitiv
23
10% 5%
80% 5%
RoutineNicht-Routine
Manuell Kognitiv
UN1
12,5% 5%
12,5% 70%
RoutineNicht-Routine
Manuell Kognitiv
UN2
0% 0%
100% 0%
Routine Nicht-Routine
Manuell Kognitiv
UN3
50% 0%
50% 0%
RoutineNicht-Routine
Manuell Kognitiv
UN5
15%
15%
70% 0%
RoutineNicht-Routine
Manuell Kognitiv
UN6
10% 0%
90% 0%
RoutineNicht-Routine
Manuell Kognitiv
UN7
4% 0%
95% 1%
RoutineNicht-Routine
Manuell Kognitiv
UN8
4% 5%
95% 0%
RoutineNicht-Routine
Manuell Kognitiv
UN9
5% 2,5%
90%
2,5%
RoutineNicht-Routine
Manuell Kognitiv
UN10
25%
10%
0% 65%
RoutineNicht-Routine
Manuell Kognitiv
UN12
24% 6%
56% 14%
RoutineNicht-Routine
Manuell Kognitiv
UN13
0% 0%
99% 1%
RoutineNicht-Routine
Manuell Kognitiv
UN14
FallstudienArbeitswelt4.0Baden-Württemberg– anonymisierteErgebnisseNach SebastianSchlund 2018,VOGrundlagend derArbeitswissenschaft,TUWien
BeispielhafteVerteilungeninderProduktionsarbeit
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*VersteckteKosten:FaktorSicherheit/Kollaboration,Knappheitext./int.KnowHow,Arbeitsorganisation(kein24/7),Akzeptanz
AutomatisierungspotenzialManuellerTätigkeiten
Routine Nicht-Routine
Manue
llKo
gnitiv
Wirtschaftlichmachbar
Industriellmachbar*
Nichtindustriellmachbar**
Industriellmachbar*
Nichtindustriellmachbar**
Nach SebastianSchlund 2018
**EngineeringBottlenecks:Geschicklichkeit,UnbekannteUmgebung,Automatisierungslücken
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*Datenverfügbarkeit,Datenqualität(Aktualität,undHeterogenität),Sensoriklücken
Routine Nicht-Routine
Manue
llKo
gnitiv
Industriellmachbar*
Nichtindustriellmachbar**
Wirtschaftlichmachbar
Industriellmachbar*
Nichtindustriellmachbar**
Wirtschaftlichmachbar
AutomatisierungspotenzialkognitiverTätigkeiten
Nach SebastianSchlund 2018
**SkalierbareProzesse,Umgangmit(neuen)VariantenundspätenÄnderungen
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WorldEconomic ForumReport2018
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GeplanterTechnologie-Einsatzbis2022
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VerteilungMensch-MaschineArbeitsstunden2018vs.2022
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GesamtverteilungMensch-Maschine Arbeitsstunden
2018
Mensch Maschine
2022 (Prognose)
Mensch Maschine
WorldEconomicForum:FutureofJobsSurvery 2018
31
“
31
Zwischenfazit:DiekommendeÜbergangsphasewirddurchhybride ArbeitsteilungzwischenMenschen(!)undMaschinen(RoboternundAlgorithmen)
geprägtsein!
o InabsehbarerZeitwirdmenschlicheArbeitnichtkomplettsubstituiert,allerdingssindgroßeVeränderungenzuerwarten
o WirbefindenunsmittenineinemTransformationsprozess mitunklarerGeschwindigkeit;
o Geschwindigkeitabhängigvon:
o WieschnellTechnologieindustriellundwirtschaftlicheinsetzbarist.NochsindvieleTechnologiennichtskalierbar(Wissenschaft)
o WiewiralsGesellschaft(inEuropa)dieTransformationgestalten.Wirkönnen/müssenTechnologie-Entwicklunggestalten(Regulierung)
o WieanderedenTransformationsprozessgestalten.WirstehenineinemGlobalenWettbewerb.
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VergleichTop10Skills2018vs 2022
World Economic Forum, 2018
Herausforderung- Qualifizierung
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Fehlende KI-Skillsals wichtigste Innovationbarriere
Quelle:Mc.KinseyGlobalInstitute,EBSSurvey2018
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Re-Skilling undUp-Skilling Bedarf
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StrategienzurAbdeckungderneuenSkills
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Insgesamt neutrale Bilanzdurch neue Jobs
37
“
37
Fazit:o AutomatisierungunddigitaleVernetzungwerdendieZukunftder(Produktions-)arbeit
prägen.
o DerTransformationsprozesswirdgeprägtseinvondigitalen,physischenundhybridenAssistenzsystemenundeinerneuenArtderArbeitsteilungzwischenMenschundMaschine.
o DieZusammenarbeitzwischenMenschundMaschinewirdfließenderundindividuell.
o DerBedarfanhochqualifiziertemPersonalwirdweiterzunehmen.QualifikationfürKomplexitätsbeherrschungwirdzueinemzentralenJobsicherungsfaktor.
o Erfahrungswissen,FlexibilitätunddieBereitschaftzuLernensichernunserezukünftigenArbeitsplätze.
o DieArbeitderZukunftlässtsichgestalten.
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WieverändertKI&RobotikArbeit?
AmArbeitsmarkt?GigEconomy
Indivduell?:Anytime /Anywhere
AmArbeitsplatz?
Race against themachine
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Vermittlung bezahlter Arbeit!
AmArbeitsmarkt?GigEconomy
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Amazon’sMechanicalTurk
Bildquelle:JosephRacknitz - HumboldtUniversitypilotnaturalhistoryproject:DieWissenschaftlichenSammlungen
DerSchachroboter von1769VonWolfgangvonKempelen
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Die60wertvollstenPlattformen derWelt
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◎ Europa(Eurofound Report2018)o 2%derEuropäischenArbeitsbevölkerung(zwischen16und74)
arbeitethauptsächlichalsPlattformarbeitskraft;mitgroßenVariationenzwischendenLändern
o fürweiter6% istPlattformarbeiteinesignifikanteQuellefürEinkommen(zumindest25%EinkommenbeieinerStandardarbeitszeitvon40Stunden)
o fast8% verrichtenzumindesteinmalproMonat ArbeitenübereinePlattform
◎ USA(GallupReport2018)o 36%derArbeitskräfteverrichtenzumindestzumTeilArbeitenüber
einePlattform
Ausmaß anPlattformarbeit
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Wie funktioniert Plattformarbeit?
o FrageneinService/eineLeistung–meistübereineAppoderonline– nach
o BewertenQualitätgeleisteterArbeit
Kund_innenAuftrag-
nehmer_innen
o bleibenunabhängigeVertragspatner_innen,
o bringennebenihrerArbeitskraftauchRessourcenein
o eineauftragsbezogene,variableEntlohnung
OnlinePlattform
o vermittelnzeitlichbefristeteArbeitsaufträge,
o fürspezifischeLeistungen
o definierendabeidieRahmenbedingungen,und
o erhaltendafüreineProvision
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Beispiel Clickworker
Quelle:https://www.clickworker.de/ueber-uns/unsere-crowd-die-clickworker/
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◎On-LocationPlatform-determined Work(Contingent Workers)o RoutineArbeitdurchMenschenvorOrtausgeführt(daheron-location)o GeringeQualifikationderArbeitskräfteo PlattformteiltArbeitzu,kontrolliertArbeitsfortschritt&Qualitätetc.
o Beispiele:Uber,Lieferservices,etc.
◎ On-location Worker-initiated Work(IndependentWorkers)o geringebismittlereQualifikationderArbeitskräfte
o ArbeitskräftewählenihreAufträgeselbst,dievorOrtausgeführtwerdeno Beispiele:Clickworker,etc.
◎ OnlineContestWork/Independen WorkersoHochspezialisierteonlineArbeitoKundenwählenArbeitskräftenacheinemWettbewerbaus
Arten vonPlattform Arbeit
Eurofound Report2018
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NurunabhängigePlattformArbeitskräftehabenhoheWerteinFlexibilität&Autonomie!
Quelle:GallupReportonGigEconomy,2018
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◎ GefahrderPrekarisierung vonArbeitsverhältnissen(ungesichertesEinkommen,keineMindestlöhne,etc.)
◎ AusschlussausVorteilenklassischerArbeitsverträge(Krankenversicherung,Urlaubsanspruch,Arbeitslosenversicherung,etc.)
◎ BeiKontingenz-Arbeitskräften(on-location platform-determined work)starkeAbhängigkeiten(Arbeitszeit,ArbeitsplatzundArbeitsorganisation)trotz”Selbständigen”-Status;
◎ ArbeitsorganisationdurchAlgorithmuskannsichnegativaufGesundheit(limitiertePausen,Sicherheit,etc.)undaufWork-Life-BalanceauswirkenoderzuungerechtfertigtenDiskriminierungenführen
◎ UnpersönlichesArbeitsverhältnis(Plattform&Arbeitskräfte)verhindertSolidarisierung zwischendenArbeitskräften;kannzuunzureichenderUnterstützunginschwierigenArbeitssituationenführen
◎ KaumZugangzuTraining/AusbildungüberPlattformen
Viele Herausforderungen…
Quelle:Eurofound Report2018
48
“
48
Fazit:Plattformarbeit...◎ ermöglichtglobalenWettbewerbè Flexibilität◎ erleichtertdenZugangzumArbeitsmarktè Inklusion/Diversität◎ ermöglichtindividuellbestimmtesArbeiten(wann,fürwen,wieviel,
wo)è AutonomieAberauch:◎ GefahrderAusübungvonMachtmonopolen
è Abhängigkeiten,è Prekarisierung
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WieverändertKI&RobotikArbeit?
AmArbeitsmarkt?GigEconomy
Indivduell?:Anytime /Anywhere
AmArbeitsplatz?
Race against themachine
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HabenSieheuteschonIhre
Emailsgecheckt?
Indivduell?:Anytime /Anywhere
51
52
Die GrenzezwischenArbeitundPrivatleben
► Jede_r 2.checktzumindestmanchmaldieberuflichenE-MailsamWochenende
► Nur1von10beantwortetnie berufsbezogeneE-Mails,SMSoderTelefonanrufewährendPrivatzeit
(repräsentativeStudiederAKNÖ,
Feuchtl,Hartner-Tiefenthaler&Koeszegi,2015)
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Die GrenzezwischenArbeitundPrivatleben
► MehralsdieHälftederBefragtenbeantwortetzumindestmanchmalpersönlicheE-Mails,SMSoderTelefonanrufewährendderArbeit
(repräsentativeStudiederAKNÖ,
Feuchtl,Hartner-Tiefenthaler&Koeszegi,2015)
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Ich finde es richtig,dass nach DienstschlussdasEmpfangen vonEmailsgesperrt ist
Trifftüberhaupt nicht zu23%
Trifftkaumzu11%
Trifftehernichtzu7%
weißnicht19%
Triffteherzu6%
Trifftmeistenszu11%
Trifftvollständigzu23%
MITARBEITERINNEN(N=470)
Trifftüberhauptnicht zu32%
Trifftkaumzu13%
Trifftehernichtzu8%
weißnicht18%
Triffteherzu7%
Trifftmeistenszu9%
Trifftvollständigzu13%
FÜHRUNGSKRÄFTE(N=197)
Ergebnisse einer repräsentativen Studie gemeinsam mit AKNiederösterreich,HartnerTiefenthaler,Feuchtl,Köszegi 2015
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WelcheRollespieltdasSmartphonefürdasWohlbefindenunddasErlebenderArbeit?
Auswirkungen
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Forschungsprojekt
Durchführung2018,ca.150Teilnehmer_innen;Ergebnisseunterhttps://www.youtube.com/watch?v=FXR-R5yqYdg&feature=youtu.be
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SmartphoneNutzungsintensität
ImSchnittalle13Minutenaktiviert
ImSchnitt44MalamTagaktiviert
ImSchnitt149Minutenbenutzt
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PROTAGIMSCHNITT 44Pers. (30%) 70Pers.(47%) 35Pers.(23%)
AnzahlAktivierungenselteneAktivierung häufigeAktivierung
21Mal 43Mal 78Mal
IntervallzwischenAktivierungen
langeIntervalle kurzeIntervalle
20Min. 11Min. 6Min.
DauerderNutzungkurzeNutzungsdauer langeNutzungsdauer
78Min. 150Min. 237Min.
Nutzungsprofile
ModerateNutzer_innen
DurchschnittlicheNutzer_innen
IntensiveNutzer_innen
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Drei Typen von Smartphone-Nutzer_innen
Geschlecht 59% m, 41% w
71%männlich,
29% weiblich
56%männlich,
44% weiblich
48%männlich,
52% weiblich
Alter38 Jahre 44 Jahre 37 Jahre 32.5 Jahre
Min-Max 18 – 65 J. 30 – 65 Jahre 19 – 65 Jahre 18 – 59 Jahre
Bildung
Pflichtschule 1% 2% - - 3%
Lehre 20% 31% 20% 6%
Fachsch., HAS 7% 5% 6% 12%
Matura 31% 33% 29% 33%
Uni., FH 40% 29% 45% 45%
Führungskraft 23% 22% 28% 14 %
ModerateNutzer_innen
DurchschnittlicheNutzer_innen
IntensiveNutzer_innen
60
AuswirkungenMehr
Langeweilean
ArbeitstagenGeringere
VertiefunginArbeitan
Arbeitstagen
GeringereArbeitszufrieden-
heit anArbeitstagen
MehrZeitdruckan
Nicht-Arbeitstagen
Mehr StressanNicht-
Arbeitstagen
MehrchronischeNacken-
schmerzen
IntensiveNutzer_innen
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Autonomieparadoxon
StartderberuflichenNutzungmobilerIKT
ReguläreNutzunginArbeitszeit
Nutzungintensiviertsich,Antwortverhaltenwirdschneller
NutzunggehtüberreguläreArbeitszeithinaus
Nutzungwirdzwanghaftund„alspersönlicheEigenschaftabgetan“
IndividuumKollektiv
ImpliziteErreichbarkeitsnormenmanifestierensich
ErweiterteVerbundenheitderMAineinemNetzwerk
VerstärkteBindungzuKommunikationspartner_innen
VeränderteErwartungenderErreichbarkeiteinzelnerMA,
(Mazmanian,Orlikowski,&Yates,2013)
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Organisation
Arbeitnehmer_in
Gesellschaft
SelbstregulationskompetenzenstärkenPausenvomSmartphoneeinplanenVorhersehbarkeiterhöhen
DiskussioneninitiierenErwartungenabklärenRegelndefinierenIndividuelleLösungenermöglichen
Arbeitszeitgesetz(Ruhezeit)ÜberGefahreninformierenBewusstseinschaffen(schoninderSchule)
Implikationen
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HOMOff
oderOBSOLETUS
HOMOAUTONOMOUS
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Technologiezentriertè BewertetPotenzialstattImplementierung
Humanzentriertè tendenziell
innovationshemmend
Sozio-technologischèWirtschaftlichkeit
KostenfürArbeitè PolitischeProzesse
Regulierung,Machtè Arbeitselbst(z.B.Akzeptanz)
Zukunft derArbeit –Verschiedene Perspektiven
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Danke!Fragen?Univ.Prof.Dr.SabineTheresiaKÖSZEGI
ProfessorofLaborScienceandOrganizationInstituteofManagementScience,TUWien
ChairoftheAustrianCouncilonRoboticsandAIBMVITMemberoftheHighLevelExpertGrouponArtificialIntelligenceoftheEuropeanCommission
a:Theresianumgasse 27,A-1040Viennap:+4315880133070&33071e:[email protected]