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  • Arbeit kann belastend sein – physisch und psychisch. Hoher Arbeitsdruck und steigende Anforderungen gehören zu den wichtigsten Stressfaktoren.
  • Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) kann helfen, Belastungen zu senken und somit die Gesundheit von Beschäftigten zu stärken.
  • Mit den INQA-Experimentierräumen KI fördert das BMAS die praxisnahe, menschenzentrierte Erprobung geeigneter KI-Lösungen.
  • In drei Förderprojekten aus den Bereichen Pflege, Kundenservice und Nahverkehr wird erforscht, wie KI die Mitarbeitergesundheit stärken kann.

Während in vielen Bereichen der Arbeitswelt die körperliche Beanspruchung durch den Einsatz moderner Technik reduziert wurde, steigt in vielen Sektoren die psychische Belastung. Insbesondere in sozialen Berufen, aber auch im Kundendienst oder im öffentlichen Nahverkehr gibt es Stress- und Belastungssituationen. Der Einsatz von KI-Anwendungen kann helfen, Stresssituationen zu erkennen und Belastungen zu senken. Drei INQA-Experimentierräume KI, die vom Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS) gefördert werden, erforschen daher, wie KI dazu beitragen kann, die Gesundheit von Beschäftigten zu stärken: DiCo im Bereich Pflege, AIXPERIMENTATIONLAB im Bereich Service sowie KARAT für Fahrberufe. Ihr Ziel sind menschenzentrierte KI-Lösungen, von denen Unternehmen und Beschäftigte gleichermaßen profitieren.

DiCo: „Digital Companion“ soll Pflegekräfte entlasten

Pflegekräfte sind wichtige Stützen der Gesellschaft – doch die Arbeitsbelastung ist hoch und die Anforderungen steigen. KI-Anwendungen und digitale Assistenten haben dabei das Potenzial, Pflegekräfte zu entlasten und so ihre Gesundheit zu schonen. Die Erfahrung zeigt jedoch, dass von oben verordnete Systeme oft nicht angenommen werden. Mit DiCo verfolgt das Institut für Technologie und Arbeit e.V. in Kaiserslautern daher den Ansatz, ein KI-gesteuertes Assistenzsystem gemeinsam mit den Pflegenden zu entwickeln. So soll ein „Digital Companion“ entstehen, der in der Lage ist, Pflegekräfte beim Einsatz neuer Technologien intelligent zu beraten und zu begleiten. Der Companion soll dank KI anwenderorientiert, dynamisch, multimedial und selbstlernend arbeiten.

AIXPERIMENTATIONLAB: mit KI Entscheidungsdruck mildern

Die Arbeitsbelastung steigt auch für viele Beschäftigte im Service und Kundendienst, da diese mit immer größeren Datenmengen und immer differenzierteren Kundenwünschen konfrontiert sind. Das AIXPERIMENTATIONLAB will deshalb die psychologische Beanspruchung von Servicemitarbeiter*innen senken, indem es durch den Einsatz von KI bei der Entscheidungsfindung hilft und so Stress abbaut. Dabei sollen die Vorzüge von KI-Methoden mit den Stärken menschlicher Urteilskraft verbunden werden. Im Vordergrund steht die Gestaltung einer aus Sicht der Beschäftigten optimalen Mensch-KI-Schnittstelle. Die entsprechenden KI-Anwendungen werden zunächst bei der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule Aachen (RWTH) und der Hochschule für angewandte Wissenschaften Augsburg entwickelt und anschließend in drei beteiligten Partnerunternehmen im betrieblichen Alltag erprobt.

KARAT: dank KI mit weniger Stress durch den Stadtverkehr

Unterwegs auf Straßen, Schienen und Wasser: Auch die rund 1,5 Millionen Beschäftigten in Fahrberufen erleben häufig Stress und unvorhersehbare Belastungen durch externe Einflüsse. Im Förderprojekt KARAT entsteht eine KI-Anwendung, die persönliche Belastungen analysiert und Verbesserungsvorschläge entwickelt. Sie berücksichtigt individuelle Daten, physiologische Reaktionen und Fahrtdaten sowie öffentlich verfügbare Daten wie Wetter- und Verkehrslagen. So entsteht eine automatisierte Analyse zur Arbeitsbelastung, auf dessen Basis Maßnahmen zur Stressreduktion abgeleitet werden können. Forschungspartner*innen sind die FOM Hochschule sowie die Universitäten Bremen, Duisburg-Essen und Hohenheim.

INQA-Experimentierräume: aus dem Labor in die Praxis

Hohe Arbeitsanforderungen und psychische Belastungen sind nicht auf die genannten Branchen beschränkt. Ziel der INQA-Experimentierräume KI ist es daher, die erworbenen Erkenntnisse auch auf andere Unternehmen und Branchen zu übertragen. Welche Fortschritte die Projekte machen und welche Ergebnisse für andere Akteur*innen nützlich sein könnten, erfahren Sie im weiteren Verlauf hier.

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