Hybride Wissensarbeit
Journal
Informatik Spektrum
Type
journal article
Date Issued
2021-05-30
Author(s)
Oeste-Reiß, Sarah
;
Bittner, Eva
;
Cvetkovic, Izabel
;
Günther, Andreas
;
;
Memmert, Lucas
;
Ott, Anja
;
Sick, Bernhard
;
Wolter, Kathrin
Research Team
IWI6
Abstract (De)
Aufgrund der Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) ergeben sich neue Gestaltungsmöglichkeiten zur Reorganisation von Wissensarbeit an der Schnittstelle von Menschen und Maschine. Durch die Verschmelzung von menschlicher und künstlicher Intelligenz können komplementäre Stärken zum Lösen von Arbeitsaufgaben gebündelt werden. Neuartige Wissensarbeitssysteme sind erforderlich, die Wissensarbeitende sowohl bei der Ausübung von Routineaufgaben als auch Nichtroutineaufgaben unterstützen. Der Schlagwortartikel umreißt die Grundlagen von Wissensarbeit und arbeitet die Charakteristika von Routineaufgaben und Nichtroutineaufgaben innerhalb von Arbeitsprozessen auf. Es werden Grenzen klassischer IT-gestützter Wissensarbeitssysteme als Werkzeuge umrissen, die Wissensarbeitende im Arbeitsprozess unterstützen. Aufbauend darauf diskutiert der Artikel, dass technologische Fortschritte eine arbeitsprozessintegrierte und personalisierte Unterstützung von Wissensarbeitenden erlauben. Dazu verweist der Artikel auf die Charakteristika von kollaborativ interaktiv lernenden Systemen. Darauf aufbauend werden Hybride Wissensarbeitssysteme vorgestellt, die sowohl das KI-unterstützte menschliche Lernen als auch das Mensch-unterstützte maschinelle Lernen unterstützen. In diesem Zusammenhang beschreibt der Artikel definitorische Grundlagen von menschlicher, künstlicher und hybrider Intelligenz, stellt drei Archetypen von Mensch-Maschine-Aufgaben innerhalb von hybriden Wissensarbeitssystemen vor und umreißt drei Gestaltungsdimensionen solcher Systeme. Mittels eines Praxisbeispiels zum kollaborativen Schreiben von Journalist*innen beschreibt der Artikel exemplarisch die hybride Wissensarbeit. Der Artikel schließt mit einem Ausblick auf zukünftige Forschungsbedarfe.
Language
German
Keywords
Künstliche Intelligenz
Wissensarbeit
Kollaboration Maschinelles Lernen
HSG Classification
contribution to scientific community
Refereed
Yes
Publisher
Springer
Volume
44
Number
3
Start page
148
End page
152
Official URL
Subject(s)
Division(s)
Eprints ID
263433
File(s)![Thumbnail Image]()
open.access
Name
JML_828.pdf
Size
236.69 KB
Format
Adobe PDF
Checksum (MD5)
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