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Wie profitieren Arbeitnehmer*innen von KI? · Systemrelevant - Fakten für eine demokratische und nachhaltige Wirtschaft

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  Speaker 1: Systemrelevant.
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  Speaker 0: Fakten für eine demokratische
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  Speaker 1: und nachhaltige Wirtschaft.
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  Speaker 1: Ja, guten Morgen.
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  Speaker 1: Das diskutieren wir gleich nochmal, ob wirklich dieses goldene Zeitalter Anbricht könnte sein, dass Florian Bottolo, mit dem wir heute sprechen, da ein bisschen Wasser in den Wein diest.
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  Speaker 2: Ein Miesmacher.
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  Speaker 2: Nein.
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  Speaker 2: Nein, nein.
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  Speaker 2: Das war Christina Schildmann, Leiterin der Forschungsförderung in der Hans-Böckler-Stiftung.
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  Speaker 2: Und ebenfalls mit dabei Florian Butthor, ich grüße dich Florian.
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  Speaker 0: Hallo.
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  Speaker 2: Du bist natürlich kein Miesmacher, sondern schaust es dir an, wie es ist.
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  Speaker 2: Du bist Professor für Soziologie der digitalen Transformation und Arbeit an der Goethe-Universität in Frankfurt am Main und assoziator Forscher am Weitzbaum-Institut in Berlin.
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  Speaker 2: Außerdem leitest du unter anderem das Forschungsprojekt Generative KI in der Arbeitswelt das mit unserem heutigen Thema verbandelt ist.
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  Speaker 2: Und dann unsere Hörerinnen und Hörer vorweg, wie immer der Hinweis, dass wenn ihr uns erreichen möcht, könnt ihr uns per E-Mail anticken, systemrelevant.de, also Hinweise, Korrekturen.
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  Speaker 2: Unmut und Anregung bitte per E-Mail senden.
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  Speaker 2: In den Shownutz findet ihr die Liste der sozialen Netzwerke, sowie unsere weiteren Podcasts.
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  Speaker 2: Dere haben wir zwei.
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  Speaker 2: Und wir freuen uns natürlich, wenn ihr uns in einem Podcast eurer Wahl abonniert.
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  Speaker 2: Ja, KI ist ein großes Thema, sehr viel Euphorie zunehmend auch Skepsis.
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  Speaker 2: Deswegen war ich mal etwas flapsiger als sonst am Eingang.
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  Speaker 2: Und Christina, wir reden heute quasi über KI und Digitalisierungstividende.
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  Speaker 2: Im Grunde.
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  Speaker 2: Ist das ja auch verbandelt mit der Gerechtigkeitsdebatte, die ihr auf der Laborae'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'e'r'.
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  Speaker 2: Das ist so ein bisschen, naja, entweder oder habe ich manchmal den Eindruck.
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  Speaker 2: Ich habe aber irgendwie auch das Gefühl, dass viel größere Probleme könnte werden, dass wir alle irgendwann mit KI arbeiten müssen.
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  Speaker 2: Wir gar nicht ersetzt werden, sondern die KI so eine Art Kollege wird und dann wird das mit den Gerechtigkeitsfragen vielleicht etwas komplexer.
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  Speaker 2: Und in dem Sinne hat KI dann vielleicht sehr viele Detailfragen, die mit dieser Gerechtigkeit verbunden sind.
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  Speaker 2: Oder was meinst du?
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  Speaker 1: Ja, all das.
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  Speaker 1: Du hast schon die wichtigen Dinge angesprochen.
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  Speaker 1: Wenn wir über Gerechtigkeit reden, warum müssen wir da unbedingt über KI reden?
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  Speaker 1: Und die Frage würde ich beantworten.
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  Speaker 1: Mit KI ist einfach die rasanteste aller Innovationen der Gegenwart und hat definitiv Folgen für den Arbeitsmarkt.
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  Speaker 1: Welche darüber reden wir auch gleich noch?
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  Speaker 1: Du hast die Themen angedeutet.
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  Speaker 1: Was ich auf jeden Fall sagen kann, ist, dass dieses Thema in den Medien massiv diskutiert wird.
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  Speaker 1: Also Jobverluste kommen die in welchem Umfang oder wie verändert KI die Arbeit.
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  Speaker 1: Und wir müssen glaube ich zur Kenntnis nehmen, dass das, was in den Medien passiert, nicht zwingend.
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  Speaker 1: Ja, fundiert ist und das ist da, wo wir einsteigen wollen.
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  Speaker 1: Also in den Medien ist es entweder totale Apokalypse oder völlig euphorisch in Klammern das goldene Zeitalter haben.
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  Speaker 1: Aber wie gesagt, fundiert scheint es uns nicht unbedingt.
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  Speaker 1: Aber wahnsinnig wichtiges Thema für Gewerkschaften und Betriebsräte, für Betriebsräte insbesondere, weil wir einfach auch verstehen müssen, wo stimmen sie zu, wo zu stimmen sie zu, wenn sie zu KI zustimmen.
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  Speaker 1: Ich mache jetzt aber nochmal den Bogen.
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  Speaker 1: weil du hast das Goldene Zeitalterm angesprochen.
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  Speaker 1: und das Goldene Zeitalterm, wir reden gleich noch darüber, ob es kommt oder nicht, ist verbunden mit der Idee, dass es massive Produktivitätssprünge durch diese neue Technologie KI gibt.
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  Speaker 1: Das ist also eine Digitalisierungsdividende gibt, die man verteilen kann.
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  Speaker 1: Das ist die grundsätzliche Frage.
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  Speaker 1: Und das ist etwas... Wir uns natürlich auch mit beschäftigen.
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  Speaker 1: Also welche Technologie, welche Gerechtigkeits- und Verteilungsfragen werfen diese Technologie prüger eigentlich?
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  Speaker 1: auf.
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  Speaker 1: Und zunächst einmal zu dieser Frage von Jobverlusten, bevor ich nochmal zur Digitalisierung stiefe, denn das sind ja zwei Seiten einer Medaille.
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  Speaker 1: Bei dem Thema Zukunft der Arbeit ist für uns eher die zentrale Frage, auf welchen Weg begeben wir uns da eigentlich?
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  Speaker 1: Also auf die High Road oder die Low Road mit Blick auf Arbeit.
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  Speaker 1: Mein Kollege Stefan Lücking, der den Forschungsverbund Digitale Transformation betreut, hat mich da auf eine hilfreiche Metapher hingewiesen von der KI als Dampfmaschine des einzwanzigsten Jahrhunderts.
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  Speaker 1: Das ist eine hilfreiches Bild, weil das ja im Grunde das Gleiche ist mit der KI, wie damals mit der Dampfmaschine, nur dass es nicht um körperliche Arbeit geht wie bei der Dampfmaschine, sondern um Wissensarbeit.
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  Speaker 1: Und da ist der Punkt wichtig, dass die Dampfmaschine damals nicht nur Arbeit ersetzt hat, sondern ganz viel Neue geschaffen hat, auch schwere Arbeit.
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  Speaker 1: Sie hat aber vor allem die Produktionsprozesse verändert.
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  Speaker 1: Und das ist was, worüber wir, glaube ich, sprechen sollten.
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  Speaker 1: Die Frage zur Digitalisierungsdividende, die stellt sich dann natürlich auch.
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  Speaker 1: Ich habe mal geguckt, was ist eigentlich eine Digitalisierungsdividende?
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  Speaker 1: Wie definiert man das?
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  Speaker 1: Und habe gesehen, dass Unternehmensberatungen das so definieren, dass sie sagen, digitale Dividenden, das sind die positiven Ergebnisse von Technologieinvestitionen, die Unternehmen auf eine nächste Stufe heben.
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  Speaker 1: Aber aus gewerkschaftlicher Sicht könnte man Digitalisierungsdiverdende auch ein bisschen weiter und anders definieren.
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  Speaker 1: Also zu sagen, wir profitieren eigentlich die Arbeitnehmer von der Einführung der neuen digitalen Technologen.
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  Speaker 2: Ja, das ist auch das, was mir bei dem Begriff, Christina, aufgefallen ist.
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  Speaker 2: Also Dividende ist ja etwas, da hält man quasi Aktien und darauf kriegt man eine Dividende.
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  Speaker 2: Also man ist so eine Art Eigentümer.
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  Speaker 2: Das deckt noch nicht alle anderen ab, die vielleicht auch davon profitieren können.
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  Speaker 1: Genau, die Arbeitnehmenden können auch davon profitieren, aber das funktioniert nicht von selbst.
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  Speaker 1: Du hattest vorhin ja das goldene Zeitalter erwähnt, was angeblich anbricht und ich habe jetzt gesagt, was die Digitalisierungsdividende sein könnte bzw.
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  Speaker 1: das ist verschiedene Definitionen davon geben könnte aus verschiedenen Perspektiven, aber damit haben wir noch nicht die Frage beantwortet, gibt es diese Digitalisierungsdividende überhaupt in naher Zukunft, steht die bevor, können wir die sehen?
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  Speaker 1: Und da glaube ich, dass Florian dazu einiges zu sagen hat.
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  Speaker 0: Ja, da kann ich gerne einhaken, also der Begriff, der drückt ja aus, dass die Erwartung besteht, dass alles wesentlich produktiver wird, dass Unternehmen enorm profitieren vom Einsatz von generativer KI und dann will man aus Arbeitnehmer sich natürlich was abhaben und sozusagen die, die an Anteil von dieser Digitalisierungstilitende haben.
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  Speaker 0: Und erstmal ist es natürlich total naheliegend, diesen Eindruck zu haben.
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  Speaker 0: Also jeder hat ja in persönlichen Bereichen oder auf Arbeit schon mal die Erfahrung gemacht, was generative KI alles kann.
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  Speaker 0: Also so dieser Moment, wo man sagt, voralles ist es wirklich verdammt gut und kann nicht verdammt effektiv Sachen machen, die ich entweder vorher noch nicht machen konnte oder Sachen viel schneller machen, die ich bevor auch schon gemacht hatte.
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  Speaker 0: Und insofern ist es naheliegend anzunehmen, dass da die Produktivität durch die Decke geht.
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  Speaker 0: Es gibt auch die spektakulärsten Prognosen dazu, dass die Produktivität enorm zunehmen wird, meistens verknüpft mit der Aussage, dass Arbeit gar nicht mehr so wichtig wäre, beziehungsweise, dass Arbeit substituiert werden könnte.
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  Speaker 0: Die beiden Themen sind verknüpft.
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  Speaker 0: Wenn man annimmt, dass Arbeit problemlos automatisiert werden kann, durch generative Kain, dann geht auch die Produktivität durch die Decke.
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  Speaker 0: Auf der anderen Seite steht halt sozusagen dieses Bourbon, schon aus den Achtzigerjahren von Robert Solo, darunter Ökonom aus den USA, der gesagt hat, Man sieht das Computerzeitalter überall außer einer Produktivitätsstatistik.
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  Speaker 0: Das bezieht sich erst mal auf die Vergangenheit, ist aber bemerkenswert.
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  Speaker 0: Wir sehen, dass seit dem Anbruch der Digitalisierung die gesamtwirtschaftliche Produktivität de facto sinkt und nicht steigt.
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  Speaker 0: Und es ist tatsächlich mit generativer KI auch so.
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  Speaker 0: Die Studien häufen sich derzeit, dass es so gut wie keine Produktivitätsgewinnung gibt.
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  Speaker 0: Es ist eine Studie, die Pilotprojekte in den USA untersucht hat von MIT, wo rausgekommen ist, dass über fünf Prozent es wirklich nennenswerte Einsparungen von Arbeit gegeben hat, in Produktivität gestiegen ist.
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  Speaker 0: Ninzig Prozent sind mehr oder weniger ohne positives Ergebnis verlaufen oder wurden auch wieder eingestellt von Pilotprojekten und meistens weil die KI eben auf relativ komplexe Arbeitsprozesse draufgestimmt wurde und in dieser Implementierung von der Technik klar geworden ist, so einfach ist es letztendlich gar nicht.
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  Speaker 0: Woran liegt, dass die Produktivität so schwer zu generieren ist für Unternehmen?
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  Speaker 0: Einerseits ist es doch aus einer Unterschätzung des menschlichen Arbeitsvermögens, also der realen Komplexität von der Arbeit.
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  Speaker 0: Die meisten Studien, die Produktivitätsgewinne naheliegen, die nehmen sich einen einzelnen Prozess.
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  Speaker 0: Also kann ich jetzt eine Pressemitteilung schneller schreiben.
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  Speaker 0: mit generativer KIA, kann ich machen, viel schneller.
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  Speaker 0: Aber es unterschätzt eben, dass Beschäftigte in ihrem Arbeitsalltag ganz unterschiedlich mit ganz unterschiedlichen Aufgaben konfrontiert sind.
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  Speaker 0: sich orientieren müssen, auf sich verändernde Umweltanforderungen reagieren, wenn man sich wirklich die KI in der Wildnis der tatsächlichen Arbeitswelt anguckt, dass viel schwerer ist, da sich vorzustellen, A, dass irgendwie die Arbeit vollständig ersetzt wird, B, dass das tatsächlich auch flächendeckend, dass alles viel schneller und effektiver geht.
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  Speaker 0: Das andere, aber was viel wichtiger ist, ist, wir machen oft de facto mehr mit generativer KI, weil wir einfach anfangen Sachen anders zu machen und zum Teil auch einfach mehr anbieten.
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  Speaker 0: Ich gebe ein Beispiel, wir haben in unserem Projekt unter anderem das Marketing untersucht und da ist es so, natürlich kann man im Marketing viele Sachen viel produktiver und effektiver machen, aber die Kunden wissen das mittlerweile auch, dass die Unternehmen generative KI einsetzen und entsprechend gehen die Anforderungen durch die Decke und insofern müssen jetzt Werbeagenturen, Marketingagenturen einfach mehr machen um die Kunden Erwartungen.
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  Speaker 0: zu erfüllen und Konkurrenz getrieben, wird es dazu erst alle mehr machen.
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  Speaker 0: Insofern gibt es ganz viele Beispiele dafür, dass de facto einfach nicht nur dieselbe Arbeit schneller gemacht wird, sondern mit generativer KI neue Möglichkeiten erschlossen werden und insofern auch mehr gemacht
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  Speaker 2: wird.
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  Speaker 2: Vielleicht können wir mal so ein ganz konkretes Beispiel uns hier rausgreifen aus den letzten eins, zwei Wochen.
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  Speaker 2: Da habe ich recht Ja, breit gelesen, nennen wir mal beim Namen hier, Onlinehändler Amazon, will vierzehntausend Stellen streichen.
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  Speaker 2: soll sogar höher gehen.
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  Speaker 2: Das kommt immer ein bisschen drauf an, welchen Zeitraum man da auch betrachtet.
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  Speaker 2: Und dann habe ich so zwei Effekte gesehen.
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  Speaker 2: Die normalen Medien in Anführungszeichen haben geschrieben, ja, ja, das wird alles durch KI ersetzt.
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  Speaker 2: Wenn man die Tech-Medien gelesen hat, also die, die sich etwas mit etwas mehr Hintergrund wissen, was Tech-Themen betrifft, wird der Sache beschäftigen, dann haben die geschrieben, ja, das ist wegen KI, aber nicht so, wie alle denken, sondern es geht eher darum, dass so viel in KI investiert werden muss.
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  Speaker 2: versucht irgendwo anders zu sparen, um dann trotzdem noch Nomage zu haben und so weiter.
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  Speaker 2: Können wir da sehen, dass das so in der öffentlichen Wahrnehmung auch sehr schwierig ist, überhaupt noch zu unterscheiden zwischen, was genau ist denn gemeint, wenn man sagt, man streicht Stellen wegen KI?
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  Speaker 0: Auf alle Fälle, also was... Meine Wahrnehmung ist, dass der KI momentan wahnsinnig viel in die Schuhe geschoben wird, was Arbeitsplatzabbau angeht.
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  Speaker 0: Also es ist tatsächlich, also einerseits gibt es diese Erwartung, KI wird die Arbeitswelt revolutionieren und Produktivitätssteigerung und die KI ist schon so gut wie ein Mensch oder noch besser und so weiter und so fort.
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  Speaker 0: Auf der anderen Seite werden ja real Jobs abgebaut und ganz oft hat es einfach andere Gründe.
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  Speaker 0: So Beispiel, Debatte um die Einsteiger Jobs, da wird er gesagt, KI ersetzt jetzt schon die Ansteiger Jobs.
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  Speaker 0: Die Faktor haben wir einfach eine Konjunktur.
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  Speaker 0: eine schwierige ökonomische Situation und eine Konkurrenzsituation im Hightech-Bereich, die du gerade schon erwähnt hast.
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  Speaker 0: Und da werden Stellen abgebaut, das ist aber in den seltensten Fällen wirklich durch KI bedingt.
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  Speaker 0: Und so ist es auch bei Amazon.
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  Speaker 0: Also da halte ich mich mal an den CEO Jesse, der gesagt hat, das ist nicht wegen KI.
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  Speaker 0: Also der hat das tatsächlich gesagt.
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  Speaker 0: Es geht um eine Verschlankung.
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  Speaker 0: Es geht um Effizienzgewinne.
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  Speaker 0: Es geht um abbauten übermäßige Personalbedarfe aus Unternehmenssicht, die irgendwie während Corona entstanden sind, zu genau blicken.
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  Speaker 0: da nicht durch.
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  Speaker 0: Aber auch da ist es so, dass der Reflex total schnell ist, zu sagen, das ist wegen KI, auch weil Amazon das irgendwie Wagen aussieht, steht das Fleisch in Zukunft, die auch damit KI erledigt werden könnten.
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  Speaker 0: Meine Einschätzung ist auch die, die du formuliert hast.
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  Speaker 0: Wir haben eine rasante, kostgetriebene Konkurrenz gerade zwischen den Big Tech Firmen.
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  Speaker 0: Und da wird versucht zu sparen, um anderswo investieren zu können.
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  Speaker 0: Und das gilt auch für Amazon.
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  Speaker 0: Was es aber auch gibt, ist Unternehmen, die erwarten, dass sie durch KI rationalisieren können, automatisieren können und einfach das versuchen und dann aber auch die Grenzen davon erleben.
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  Speaker 0: Das war ganz markant bei der Firma Klana, also diesen Zahlungsdienstleister.
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  Speaker 0: Die haben sich aus den Fenstern gelähnt und gesagt, wir ersetzen siebenhundert Jobs durch KI und da bin ich auch stutzig geworden.
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  Speaker 0: Hab mir gedacht, vielleicht passiert das einfach doch, dass die KI das schon ersetzen kann.
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  Speaker 0: Klingt übrigens auch für ein Tech-Unternehmen total sexy zu sagen, wir sind schon so weit vorne dran, dass wir diese ganzen Sachen mit KI erledigen können.
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  Speaker 0: und die sind ein Jahr später dann ganz klein laut zurückgerudert.
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  Speaker 0: Ich weiß nicht mehr, wie Sie es wörtlich gesagt haben, aber letztendlich war die Message so einfach, ist das nicht und wir müssen einen Teil der Leute wieder einstellen, weil das einfach klar ist, man kann diese Komplexen Prozesse, so einfach nicht durch KI substituieren.
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  Speaker 0: Das Unternehmen, das aber versuchen und in die Richtung ziehen, das beobachte ich schon, nur ist die Wahrnehmung, dessen, wie weit es tatsächlich passiert und inwieweit Stellenabbau derzeit wirklich durch KI bedingt ist, irreführen.
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  Speaker 2: Konjunktur flaut das, also die beste KI.
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  Speaker 2: Sozusagen.
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  Speaker 2: Man könnte mal ja fast dazu sagen.
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  Speaker 2: Ja, Christina, was sagt denn eure Forschung dazu?
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  Speaker 2: Seht ihr das ähnlich?
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  Speaker 1: Ja, sehen wir ähnlich.
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  Speaker 1: Also, der Klarnauffall ist ja auf jeden Fall interessant, den Florian Grotholo gerade erwähnt hat, dieses Zurück rudern und dann die Aussage, wir können die menschlichen Kundenberater nicht durch KI ersetzen, wobei der CEO hat gesagt, noch nicht.
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  Speaker 1: Also, er wollte schon klar signalisieren, wir sind dran.
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  Speaker 1: Signal an die Börse, das klappt schon noch, aber zunächst mussten sie zurück rudern.
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  Speaker 1: Was wir natürlich schon sehen, ist in der Forschung, wir haben ja diesen großen Forschungsverbund, digitale Transformation.
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  Speaker 1: was wir schon sehen, ist, dass die KI-Welle, die ja auf Maschinen lernen, basiert jetzt wirklich richtig ankommt in den Unternehmen.
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  Speaker 1: Das war längere Zeit noch nicht so.
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  Speaker 1: Da haben zwar alle über KI geredet, aber es hat nicht wegen Stadt gefunden.
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  Speaker 1: Wir hatten wahnsinnig Schwierigkeiten vor einigen Jahren, noch überhaupt Praxisfälle in den Unternehmen zu finden.
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  Speaker 1: Das ist jetzt anders.
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  Speaker 1: spätestens seit ChatGPT passiert da ganz viel.
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  Speaker 1: Aber auch immer wiederkehrt.
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  Speaker 1: oder was sich überhaupt nicht verändert hat, ist, dass wir über, wir gerade schon gesprochen haben, diese über die technologiebedingten Jobverluste.
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  Speaker 1: Das kommt bei jeder Technikwelle.
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  Speaker 1: Biederm ist jetzt die zigste Auflage schon.
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  Speaker 1: Und was wir aber besonders feststellen, ist, dass dieses Narrativ der Beschleunigung momentan besonders stark gemacht wird.
• 15:30
  Speaker 1: Das heißt, es wird nicht nur der tatsächliche Vortrittbeton von den KI-Anbietern, sondern sie suggerieren, dass da exponentielle Steigerungen passieren.
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  Speaker 1: Und da wollen wir genauer hinkucken, ob das nicht vielleicht übertrieben ist.
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  Speaker 1: Mein Kollege Stefan Lücking sagte mir, dass ihm auffällt, dass oft immer die gleichen Beispiele wieder als Durchbruch verkauft werden oder dass man irgendwie modellenqualitative Sprünge unterstellt, die das strukturell gar nicht hergeben.
• 15:54
  Speaker 1: Also da wird auch viel übertrieben, was natürlich zu diesen Arbeitsplatzverlustängsten führt, zu denen Florian ja gerade schon was gesagt hat.
• 16:03
  Speaker 1: Wir gucken uns auch an, Florian hatte das so schön ausgedruckt, wie KI in der Wildnis der tatsächlichen Arbeitswelt eigentlich wirkt.
• 16:10
  Speaker 1: Und da sehen wir Folgendes sehr Interessantes, nämlich, dass sich diese Effizienzsteigerung durch KI, die man sich erhofft, dass die überhaupt nur dann realisiert werden können, wenn die Prozesse, die Arbeitsorganisation völlig neu gedacht wird und wenn die Mitarbeitenden tatsächlich mitmachen, wenn die eingebunden sind.
• 16:29
  Speaker 1: Sonst.
• 16:30
  Speaker 1: ist es einfach nicht möglich, diese KI gewinnt zu heben.
• 16:34
  Speaker 1: Das ist für uns der zentrale Punkt gewesen.
• 16:36
  Speaker 1: Und wir sehen auch das, was Florian Botola auch gerade schon erwähnt hat, dass man nicht einfach KI über die Arbeitsprozesse drüber stülpen kann, sondern dass da ganz viele Tätigkeiten sind, die man eben nicht einfach nur durch KI ersetzen kann.
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  Speaker 1: Also man kann Berufe nicht einfach in Aufgaben zerlegen und die der KI zu weisen und das läuft dann so funktioniert einfach.
• 16:58
  Speaker 1: Arbeitsprozesse funktioniert, Arbeitsorganisation.
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  Speaker 1: Nicht daran scheitert es ganz oft.
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  Speaker 2: Ja, Florian, du hast oft der Labor eine Taschen moderiert, die du genauso anmoderiert hast im Grunde, also mit dem Hinweis, dass die KI die Arbeitswelt verändert, aber im Grunde nicht so, wie viele denken.
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  Speaker 2: Und ich vermute mal, das war dann auch der Hintergrund, den Christina auch gerade erläutert hat.
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  Speaker 0: Genau, das ist zentrales Ergebnis von dem Forschungsprojekt, das wir gerade machen, generative KI in der Arbeitswelt, wo wir uns beschäftigen mit Journalismus, Programmierung, Marketing und Personalmanagement.
• 17:28
  Speaker 0: Da ist es zunächst so genau wie Christina sagt, also generative KI.
• 17:32
  Speaker 0: wird natürlich eingeführt, ist schon da.
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  Speaker 0: Wenn die Unternehmen zu langsam sind, fangen die Beschäftigten zum Teil auch einfach an damit zu arbeiten und das zum Teil auch versteckt zu nutzen, um Sachen effektiver zu machen und so.
• 17:43
  Speaker 0: Da passiert eine ganze Menge.
• 17:45
  Speaker 0: Aber was wir meinten mit KI verändert die Arbeitswelt.
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  Speaker 0: aber anders als die meisten denken, ist zunächst mal ein ganz banaler Punkt, nämlich dass es eine Mystifikation ist, sozusagen die generative KI hat das und das gemacht.
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  Speaker 0: Sie hat ein Bild gezeichnet.
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  Speaker 0: Sie hatten Gedicht gemacht, Sie hatten Essay geschrieben und so.
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  Speaker 0: Das funktioniert ja dialogisch.
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  Speaker 0: Also es hängt immer davon ab, dass Menschen verstehen, die KI effektiv einzusetzen.
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  Speaker 0: Und das ist gar nicht banal.
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  Speaker 0: Ich habe in meinem Seminaren in der Uni als Prüfungsaufgabe tatsächlich die Anforderung gehabt, dass Studis Essay schreiben müssen mit generativer KI.
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  Speaker 0: Und da kommt zum einen raus, dass sozusagen sich das Niveau der Studierenden gar nicht so verschiebt, also die, die sehr gut sind, schreiben sehr gutes Essay, die, die nicht so gut sind, schreiben.
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  Speaker 0: nicht so gutes Essay, egal ob mit KI oder ohne KI, weil es halt sehr stark vom menschlichen Arbeitsvermögen abhängt, das zu nutzen.
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  Speaker 0: Und die sehr guten Essays haben hoch komplexe Prompting Strategien erfordert, also wirklich mehr stufig, mehrere Projekte anlegen, die sich gegenseitig kontrollieren, viele Durchgänge der Devision, der Präzisierung der Anfragen und so weiter und so fort.
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  Speaker 0: Und das zeigt, das ist, was wir in unseren Branchenstudien sehen.
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  Speaker 0: Zunächst mal das generative KI mit neuen Anforderungen.
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  Speaker 0: die Beschäftigten einhergeht.
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  Speaker 0: Also es ist ein riesen Lernprozess im Gange und das ist alles andere als trivial für individuelle Beschäftigte, aber auch für Unternehmen, was Christina gesagt hat, Arbeitsorganisation muss angepasst werden.
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  Speaker 0: Die Ausbildung, die Weiterbildung muss angepasst werden und da ist meines Erachtens ganz im Gegensatz zur Erwartung von einer höheren Produktivität und alles wird viel einfacher.
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  Speaker 0: Erst mal eine sehr große Hektik, auch wenn man das Gefühl hat, man will nicht hinten dranbleiben, da passiert so viel, muss sich neu darauf einstellen.
• 19:28
  Speaker 0: der einfach sehr aufwendig ist gegenwärtig.
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  Speaker 0: Das zweite, was wir gesehen haben, dass es zwar Automatisierung gibt in allen Feldern, die wir untersucht haben, aber viel prominenter ist das, was mit diesem... nicht sehr handlichen Begriff Augmentierung beschrieben wird.
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  Speaker 0: Also man macht Sachen, die die menschlichen Kompetenzen erweitern und die Beschäftigten machen de facto Dinge, die sie zuvor noch nicht gemacht hatten.
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  Speaker 0: Beispiel ganz banales Beispiel im Journalismus, da ist so die Erwartung, ja die KI schreibt die Texte und so.
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  Speaker 0: Das gibt es auch in Nischen, ist aber gar nicht die Haupttendenz.
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  Speaker 0: Da sind meistens die Menschen, die Journalistinnen und Journalisten, sind eigentlich gefragt, wenn es wirklich um die Erstellung von Texten geht, nutzen vielleicht KI zur Unterstützung.
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  Speaker 0: Aber das, was es zum Beispiel Beispiel gibt es in Formate von den großen Tageszeitungen oder von großen Medien, dass man mit Textinhalten chatten kann.
• 20:17
  Speaker 0: Es ist ein zusätzliches Angebot an die Kunden, dass sie sich mit den Texten quasi unterhalten können und das neu aufgesetzt ist.
• 20:24
  Speaker 0: Das ist was, was vorher noch nicht da war.
• 20:26
  Speaker 0: Und das gibt es in allen Feldern, die wir untersucht haben, dass eben die Prozesse erweitert werden.
• 20:31
  Speaker 0: Ein drittes Ergebnis, weil ich das noch kurz einstreuen kann, ist, dass dieses Entlastungsversprechen durch KI, das ja sehr prominent ist, medial, wenn die KI kommt, dann werden die Beschäftigten entlastet.
• 20:42
  Speaker 0: Das ist ein sehr zweischneidiges Schwert, könnte man sagen.
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  Speaker 0: Es ist zwar so, dass doch... generative KI vieles einfach geht, aber es entstehen auch zusätzliche Aufgaben und es entsteht Aufwand.
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  Speaker 0: Bei der Einführung der KI, es kann auch Arbeitsverdichtung entstehen und zwar erst recht dann, wenn das Management mit völlig irrationalen Produktivitätserwartungen an die Sache rangeht und von Beschäftigten erfordert, dass der jetzt in kürzerer Zeit viel mehr.
• 21:07
  Speaker 0: rauskommen muss, dann kann es durchaus dazu führen, dass keine Entlastungseffekte eintreten, sondern im Gegenteil, dass der Stress tatsächlich zunimmt.
• 21:14
  Speaker 2: Du hast passenderweise dazu noch ein Buch geschrieben, das knappe Gutarbeit.
• 21:19
  Speaker 2: Und ich glaube, du ziehst dann da schon darauf ab, auf diese Verbindung zwischen KI und Mensch.
• 21:24
  Speaker 2: Und dass es halt diese Kompetenz des Menschen braucht, um die KI auch gut nutzbar zu
• 21:28
  Speaker 0: machen.
• 21:29
  Speaker 0: Ja, beziehungsweise habe ich über die Beschäftigung mit KI eigentlich nochmal in breiteren Bogen gezogen, weil ich habe mich gefragt, was ist da eigentlich los?
• 21:35
  Speaker 0: Wir haben seit über hundertfünfzig Jahren Automatisierung und die findet statt.
• 21:39
  Speaker 0: Also es werden tatsächlich Prozesse rationalisiert, es werden auch Bezugen auf die Einzelprozesse Produktivitätssteigungen erreicht, aber insgesamt gibt es immer mehr Arbeit.
• 21:49
  Speaker 0: Das Arbeitsvolumen nimmt zu und das ist jetzt gerade Bezug auf die aktuelle.
• 21:54
  Speaker 0: Digitalisierungswelle total relevant, so seit den Zwei Tausend Zehner Jahren, hat das Arbeitsvolumen enorm zugenommen in Deutschland, aber auch international in der OECD um twenty-fünf Prozent.
• 22:05
  Speaker 0: Also wir haben twenty-fünf Prozent mehr Arbeit als davor.
• 22:07
  Speaker 0: Und ich habe mich da ganz grundsätzlich gefragt, was ist eigentlich der Grund dafür und habe eine Kapitalismus theoretisches Argument dafür entwickelt, dass einfach darauf abzieht, dass es parallel zur Rationalisierung auch einen Trend zur Ausdifferenzierung und Komplexität Steigerung gibt.
• 22:22
  Speaker 0: Also es gibt immer mehr Produkte.
• 22:24
  Speaker 0: Es gibt immer eine größere Vielfalt von Produkten, es gibt komplexere Produkte, es gibt mehr Dienstleistungen.
• 22:29
  Speaker 0: Die Arbeitsteilung wird insgesamt vielschichtiger.
• 22:32
  Speaker 0: Alleine, dass es eine IT-Industrie in Deutschland gibt mit über einer Million Beschäftigten.
• 22:37
  Speaker 0: Das gab es einfach vor ein paar Jahrzehnten nicht.
• 22:39
  Speaker 0: Und wenn es jetzt so ist, und das ist eigentlich die Pointe, die arbeitspolitisch wichtig ist, dass zugleich der demografische Wandel jetzt so richtig Effekte auf dem Arbeitsmarkt zeigt, weil wir sind gerade erst an dem Umschlagpunkt, wo das passiert.
• 22:52
  Speaker 0: Also, wenn wir einerseits immer mehr Arbeitsvolumen haben und andererseits weniger Leute, die die Arbeit machen können, dann kommt es zu dauerhaften strukturellen Arbeitskräfte knapp hat in den nächsten Jahrzehnten.
• 23:03
  Speaker 0: Und die starke These in dem Buch ist, dass die sozialen Konflikte maßgeblich prägen wird.
• 23:08
  Speaker 0: Einerseits den potenziellen, die Verhandlungsmacht der Beschäftigten zu, weil es einfach weiß.
• 23:13
  Speaker 0: höhere Marktmacht haben.
• 23:14
  Speaker 0: Auf der anderen Seite bekommt das Thema der Entlastung bzw.
• 23:18
  Speaker 0: der Umgang mit Überlastung einen zentralen Stellenwert in Arbeitskonflikten.
• 23:22
  Speaker 2: Christina, du warst gerade in Tel Aviv auf einem Panel eben zu diesem Thema KI in der Arbeitswelt, das du moderiert hast.
• 23:30
  Speaker 2: Geht ja jetzt auch schon international quasi in die Diskussion rein.
• 23:35
  Speaker 2: Da sind wir jetzt in Deutschland natürlich zwangsweise nicht alleine dran an dem Thema.
• 23:40
  Speaker 1: Ja, aber die Debatten sind ähnlich tatsächlich.
• 23:43
  Speaker 1: Zum einen die Frage wird mehr Arbeit oder weniger Arbeit entstehen, aber auch die Machtfragen, die Fragen von Aushandlungsmacht hat dann eine große Rolle gespielt, die Florian auch gerade erwähnt hat.
• 23:54
  Speaker 1: Das war eine Pendel auf einer Konferenz in Tel Aviv, wo es um die Obertitel war heraus.
• 24:00
  Speaker 1: Forderungen für die Arbeitsbeziehungen in Krisenzeiten.
• 24:03
  Speaker 1: Und das war das erste Fritz Naftali Forum, eine neue Veranstaltungsreihe, die wir zusammen mit den israelischen Gewerkschaften aufgesetzt haben.
• 24:10
  Speaker 1: Und ich durfte, das hast du schon gesagt, das Panel zu KI im Arbeitswelt moderieren.
• 24:16
  Speaker 1: Ich hatte drei spannende Panelisten dabei.
• 24:19
  Speaker 1: Das eine war Gali Rakabi, der ist Rechtswissenschaftler mit israelischen Wurzeln.
• 24:24
  Speaker 1: Der forscht Anna Unikornel zu KI-Regulierung im internationalen Vergleich.
• 24:28
  Speaker 1: Dann hatte ich bei Markus Dix.
• 24:30
  Speaker 1: Das ist ein ehemaliger Stipendiat von uns, der im Arbeitsministerium das KI-Observatorium in Deutschland hier aufgebaut hat.
• 24:37
  Speaker 1: Und für die Praxis hatten wir Jacqui Halusi, der ist bei der Histatwood, bei dem israelischen Gewerkschaftsdachverband zuständig für die Tech Worker und Call Center Agents.
• 24:46
  Speaker 1: Und ich will mal ganz kurz teilen, was so meine Hauptinsights gewesen sind.
• 24:51
  Speaker 1: Zum einen von Markus Dix, der hat gesprochen über die Macht der Tech-Giganten, also einmal so einen Microsoft Google und das die jetzt gerade nochmal ganz wild in KI investieren und aber auch gleichzeitig versuchen die Kontrolle und den Einfluss über das globale KI Forschungsgesetzwerk.
• 25:08
  Speaker 1: aufzubauen und da auch schon sehr weit gekommen sind.
• 25:10
  Speaker 1: Das heißt, da bald sich massive Macht mit Blick auf Forschung und Investitionen und Technologien.
• 25:16
  Speaker 1: Und die sind jetzt im Schulterschluss mit Trump und haben da so eine beunruhigend antidemokratische Wende gemacht.
• 25:21
  Speaker 1: Das ist total wichtig auch für uns in Deutschland, für unsere Arbeitsbeziehungen und für unsere Arbeitswelt, weil die Frage, wer die KI in der Hand hat und die Spielregeln eine ganz große Rolle dabei spielt, wie sie in Deutschland in den Unternehmen stattfindet.
• 25:36
  Speaker 1: Und die These war da.
• 25:37
  Speaker 1: und die Demokratisierung der digitalen Infrastrukturen.
• 25:40
  Speaker 1: Das fand ich einen wichtigen Punkt.
• 25:42
  Speaker 1: Das hat der Galira Kaby nochmal unterstützt.
• 25:45
  Speaker 1: Er hat sich ja angeguckt, wie unterschiedliche Ländern KI regulieren und hat da nochmal sehr stark darauf hingewiesen, dass KI nicht vom Himmel fällt, sondern die Frage, wie KI in den Unternehmen eingesetzt wird und wie sie angewendet wird, ganz viel damit zu tun hat, wie sie reguliert wird.
• 26:03
  Speaker 1: Da hat er aber auch noch einen spannenden Punkt gemacht.
• 26:05
  Speaker 1: Er hat gesagt, die meisten Länder regulieren im Moment hauptsächlich bezogen auf Risikominimierung, was auch wichtig ist, aber noch viel zu wenig mit Blick auf, wie nutzen wir eigentlich die Chancen?
• 26:16
  Speaker 1: für die Beschäftigten.
• 26:17
  Speaker 1: Da ist noch eine große Lehrstelle.
• 26:19
  Speaker 1: Das waren die beiden.
• 26:20
  Speaker 1: Und jetzt sage ich noch, was ich von dem Dritten gelernt habe, dem Gewerkschaftsvertreter der Histerdroht, Jacqui Halusi, der hat einen interessanten Punkt gemacht, den Florian, den du auch gerade gemacht hast.
• 26:31
  Speaker 1: Er sagt, wenn Manager über KI reden, dann reden sie immer über Entlassungen, weil sie die Grund der Stunde nutzen, um Menschen zu entlassen und dass der KI in die Schuhe schieben.
• 26:40
  Speaker 1: Also du hast es ja gerade gesagt, Florian, der KI wird ganz viel in die Schuhe geschoben.
• 26:44
  Speaker 1: Das bestätigt für Jacqui.
• 26:45
  Speaker 1: Lucy absolut.
• 26:47
  Speaker 1: Er sagt aber eigentlich passieren diese Entlassungen gar nicht.
• 26:49
  Speaker 1: Also er kann die gar nicht sehen, das steht immer im Raum, damit wird immer gedroht, aber es findet nicht statt.
• 26:55
  Speaker 1: Eigentlich geht es um Machtfragen, es geht um die Fragen, wer bestimmt die Bedingungen, wer sitzt damit am Tisch?
• 27:00
  Speaker 1: und hat nochmal betont, wie wichtig das ist, dass die Akteure damit Bestimmung damit am Tisch sitzen und verhindern.
• 27:06
  Speaker 1: dass Beschlüsse über die Einführung von KI hinter verschlossenen Türen passieren, dass es darum geht, kontrollierbare Regeln einzuführen, Verfahren transparent zu machen und dafür zu sorgen, dass KI nicht für Überwachung genutzt wird.
• 27:20
  Speaker 1: Das sind die Sachen, um die es aus seiner Sicht eigentlich
• 27:22
  Speaker 2: geht.
• 27:23
  Speaker 2: Wenn die Erwartung, vor der wir da stehen, also das wird jetzt alles ganz produktiv und so weiter und so fort, wenn die sich nicht erfüllt, wenn wir also eher so in diese Richtung rutschen, Alle haben doch vielleicht eher mehr Arbeit.
• 27:37
  Speaker 2: Kommen wir da nicht zu ein paar sehr interessanten Verteilungsfragen, die da neu verhandelt werden müssen?
• 27:42
  Speaker 0: Auf alle Fälle, die Gerechtigkeitsfrage, die wirklich auf der Hand liegt, ist ja die Reichtums- und Machkonzentration bei den großen Tech-Unternehmen.
• 27:50
  Speaker 0: Christine hatte das gerade schon erwähnt.
• 27:52
  Speaker 0: Mit der neuen besorgniserregenden Entwicklung, die mit dem Label Broly Garkey versehen wird, dass die politische Macht und die Rechte in den USA und die die Macht des Silicon Valleys mehr verschmelzen und zu einer Besorgungsregenden auch Überwachungsproblematik führen.
• 28:10
  Speaker 0: Und da ist es so, dass auch ohne Produktivitätsgewinne einfach die Gewinne der Tech-Giganten durch die Decke schießen.
• 28:17
  Speaker 0: Also die neueste Nachricht, dass Elon Musk eine Million Dollar erhalten soll bei Tesla, wenn bestimmte Produktivitätsziele wieder erreicht werden.
• 28:25
  Speaker 0: Wir müssen sehen, ob sie wirklich erreicht werden, aber es symbolisiert, dass es unglaublich, welche Gewinne gemacht werden, einfach da auch das Big Tech unersetzbar wird.
• 28:32
  Speaker 0: unersetzbar für Unternehmen, unersetzbar für Konsumenten.
• 28:37
  Speaker 0: Und dadurch einfach ganz viel Umsätze, ganz viel Kapital abgezogen wird auch aus anderen Bereichen der der Ökonomie.
• 28:44
  Speaker 0: Da haben wir eine Abhängigkeitsproblematik, die adressiert werden soll und wir haben insgesamt eine Machtkonzentration, weil es geht jetzt nicht mehr nur um Konsumenten, Daten oder Nutzerdaten im Internet, sondern es geht einfach um die Frage, wer das Wissen der Welt kontrolliert, wie bald private Unternehmen in der Lage sind.
• 29:01
  Speaker 0: Modelle so zu moderieren und zunehmend auch politisch zu moderieren, dass sie erstens sozusagen die Anwendung des Wissens der Welt kontrollieren können, wie gesagt, aber auch daraus gewinne ziehen.
• 29:12
  Speaker 0: Und das andere große Thema, das habe ich schon erwähnt, ist die Frage von Entlastung.
• 29:16
  Speaker 0: Die Digitalisierung wird mit einem Entlastungsversprechen ins Feld geführt.
• 29:20
  Speaker 0: Ich bekenne das zum Beispiel aus der Pflege, die Pflege Robotik soll die Pflegenden und Pfleger entlasten und so weiter.
• 29:25
  Speaker 0: Tatsächlich passiert da sehr wenig durch die Technik.
• 29:28
  Speaker 0: Also da muss man ein sehr realistisches Bild.
• 29:31
  Speaker 0: haben, ob die Technik dazu tatsächlich in der Lage ist.
• 29:34
  Speaker 0: Und unsere Arbeitswelt ist von Überlastung gekennzeichnet in den allermeisten Bereichen, zusätzlich zu einer Doppelbelastung aufgrund von Sorgeverpflichtungen, die Menschen haben, die sie noch mal zusätzlich unter Druck.
• 29:47
  Speaker 0: setzt, also dass die Verbindung von der Belastung der Arbeitswelt und den privaten Verpflichtungen, die in einer voller Werbsgesellschaft immer schwerer zu bewältigen sind.
• 29:55
  Speaker 0: Der Umgang, den ich vorschlage, ist einfach folgende.
• 29:57
  Speaker 0: Wenn Digitalisierungprojekte mit einem Entlastungsversprechen verknüpft werden oder so legitimiert werden, dann sollten betriebliche Akteure tatsächlich das auch erst mal ernst nehmen, also das skeptisch untersuchen, inwieweit das wirklich der Fall sein kann, aber dann tatsächlich Entlastungsvereinbarungen schließen.
• 30:15
  Speaker 0: dass sie sagen, keine Zustimmung zu den Digitalisierungsprojekten gibt es, da müssen Entlastungen konkret nachweisbar werden, nicht nur als Floskel und als Legitimationsstrategie, sondern tatsächlich als Ertrag, den die Beschäftigten nachweislich dann davon
• 30:29
  Speaker 1: haben.
• 30:30
  Speaker 2: Vielleicht mal andersrum gefragt, seht ihr denn in der Forschung, dass KI auch... Na ja, die Macht von Arbeitnehmern stärken kann, also nicht immer nur diese negative Seite, sondern dass es auch andersrum geht.
• 30:43
  Speaker 1: Ja, da sehen wir was.
• 30:45
  Speaker 1: Bevor ich sage, was wir da sehen, bin ich nochmal einmal ganz kurz auf Elon Musk eingehen, weil das auch ein interessanter Fall ist.
• 30:50
  Speaker 1: Florian hatte die Broligarchy angesprochen und dieses Aktienpaket, diese Wette von Elon Musk gerade thematisiert, wo er sicher dieses riesige Aktienpaket gesichert hat.
• 31:01
  Speaker 1: Und was aber wo weniger Menschen jetzt bisher hingeguckt haben, was dann noch steckt in dieser Wette.
• 31:08
  Speaker 1: Das werde ich zumindest einmal erwähnen.
• 31:10
  Speaker 1: Da drin steckt ja zum einen, gut, er bekommt dieses Aktienpaket, wenn er mindestens zehn Jahre lang in der Shepitage bleibt.
• 31:17
  Speaker 1: Das ist aber der eher uninteressante Aspekt, der interessantere Aspekt ist.
• 31:21
  Speaker 1: Der zweite Teil der Abmachung, er muss nachweisen oder er muss leisten, dass Tesla eine Million Robotraxis im Einsatz hat und eine Million KI Roboter ausliefert.
• 31:30
  Speaker 1: Das heißt, da sehen wir, wo die nächste Welle möglicherweise aufschlägt, dass KI Einsatz ist.
• 31:35
  Speaker 1: dieser neuen Roboter-Generation, dass nur als Hinweis, was da kommen kann, dann führen wir vielleicht diese Produktivität-Debatte nochmal neu.
• 31:43
  Speaker 1: Ist aber noch ein bisschen Zukunftsmusik.
• 31:45
  Speaker 1: Steht aber schon im Deal drin.
• 31:46
  Speaker 1: Aber jetzt würde ich deine Frage beantworten.
• 31:48
  Speaker 1: Marco Kankai, die Macht der Arbeitnehmenden, stärken die.
• 31:52
  Speaker 1: Thesa Chlorian ja gerade schon geäußert und das zeigt sich auch in der von uns geförderten Forschung.
• 31:57
  Speaker 1: Insbesondere in dem Forschungsprojekt, zu dem wir einen eigenen Podcast gemacht haben, eine eigene Folge.
• 32:02
  Speaker 1: Marco, vielleicht erinnerst du dich, Bots im Büro Büro heißt die Studium und die Bots im Büro Studie von Tobias Kämpf und Thomas Lürm zeigt, dass KI ein Machthebel und Momentum für die Mitbestimmung sein kann, also die Einführung von KI und zwar aus drei Gründen.
• 32:19
  Speaker 1: Zum einen, und das habe ich gerade schon angedeutet, es geht nicht ohne die Beteiligung, also das aktive Mitmachen der Beschäftigten.
• 32:26
  Speaker 1: und es gibt wahnsinnig viele KI-Einführungen, die total schief gelaufen sind, weil die Beschäftigten, die Technologie nicht angenommen haben, die machen das nur.
• 32:34
  Speaker 1: wenn es klare Rahmenbedingungen gibt und wenn sie nicht an ihrer Selbstabschaffung oder Überwachung arbeiten.
• 32:40
  Speaker 1: Und da kommen die Betriebsräte ins Spiel, die genau das garantieren.
• 32:43
  Speaker 1: und diese gute Einführung überhaupt erst ermöglichen.
• 32:47
  Speaker 1: Und Sie haben einen zentralen Schlüssel in der Hand.
• 32:50
  Speaker 1: Und das sind die Daten, die KI braucht Daten.
• 32:53
  Speaker 1: Und sobald es um personenbezogene Daten geht, ist der Betriebsrat im Spiel und kann da Stopp sagen.
• 32:59
  Speaker 1: Das ist wichtig, weil da hat er die Möglichkeit zu verhandeln.
• 33:02
  Speaker 1: Florin hat gerade schon erwähnt, was er aushandeln könnte, zum Beispiel Entlastungsvereinbarungen oder Arbeitszeitverkürzungen könnten es sein.
• 33:09
  Speaker 1: Es könnten Weiterbildungsmaßnahmen sein.
• 33:11
  Speaker 1: Also dieses Moment.
• 33:12
  Speaker 1: von Achtung, hier haben wir den Moment zu sagen, wir definieren unsere Bedingungen, der steckt in dieser KI mit drin und das sie auch beschrieben haben, das fand ich auch ein spannenden Punkt.
• 33:23
  Speaker 1: KI kann für die Betriebsräte Türöffner sein, zu bislang Betriebsratsfernen oder Gewerkschaftsfernen beschäftigten.
• 33:31
  Speaker 1: Wenn der Betriebsrat sich kompetent und verhandlungsstark zeigt im Thema Digitalisierung, KI, dann wird der nochmal ganz anders attraktiv für die Beschäftigten.
• 33:40
  Speaker 1: Was sie auch beschreiben ist, dass die Arbeitgeberseite ja oft auch komplett überfordert ist von dieser KI-Revolution.
• 33:47
  Speaker 1: Die denken, oh Gott, wir müssen KI einführen, wir müssen hier mitspielen, wir müssen das hier irgendwie machen, haben aber überhaupt keine Peilung.
• 33:54
  Speaker 1: die da eigentlich machen sollen.
• 33:55
  Speaker 1: Und wenn der Betriebsrat hier gut ist, gut informiert mit einer Strategie, kann der da ein sehr, sehr interessanter Gesprächspartner sein und sehr viel mitgestalten.
• 34:04
  Speaker 2: Ich würde zum Schluss, Christina, nochmal auf die Labora selbst zurückkommen, dir das Thema Gerechtigkeit als großes Topic hatte.
• 34:12
  Speaker 2: Da haben wir auch eine eigene Folge drüber gemacht und das Ganze würde ich jetzt gerne auch wissen.
• 34:18
  Speaker 2: Das gab ja auch explizit einem Panel.
• 34:20
  Speaker 2: Kann KI-Gerechtigkeit?
• 34:22
  Speaker 2: Wie war denn die Antwort?
• 34:24
  Speaker 2: Kann sie es?
• 34:25
  Speaker 2: Oder muss sie es wollen?
• 34:26
  Speaker 2: Oder wie fragt man das überhaupt?
• 34:27
  Speaker 2: Ja,
• 34:28
  Speaker 1: ja, beides, ja.
• 34:30
  Speaker 1: Also sie kann es, aber... Sie macht es nicht von selber, wie auch.
• 34:34
  Speaker 1: Sie ist Menschen geschaffen.
• 34:35
  Speaker 1: Also sie kann Gerechtigkeit dann, wenn sie dafür eingesetzt wird, und nicht einfach nur, um mehr Geld zu verdienen.
• 34:41
  Speaker 1: Das ist das, was Maike Zellicke gesagt hat, die auf dem Penel saß und hinterher auch noch einen schönen Live-Podcast mit dem Audio-Kombinat gemacht hat, das in der Mediathek nachzuhören ist.
• 34:52
  Speaker 1: Maike Zellicke ist die Mitbegründerin vom Team Haserell, die beraten Betriebsräte bei der Einführung von KI-Unternehmen.
• 35:02
  Speaker 1: Und das ist interessant, weil Maike Zellicke zu etwas geforscht hat, was sie diskriminative KI nennt oder was die Fachwelt diskriminative KI nennt.
• 35:12
  Speaker 1: Also nicht diskriminierende KI, sondern diskriminative KI.
• 35:15
  Speaker 1: Das heißt einfach nur, dass es eine KI die Entscheidungen trifft, also sortierte Listen erstellt.
• 35:21
  Speaker 1: Zum Beispiel, wenn ihr auf linken Bewerberin für eine Stelle sucht, dann macht die KI euch einen Vorschlag mit einer Rangliste für den Job.
• 35:29
  Speaker 1: Das diskriminative KI ist eine andere Form von KI als zum Beispiel die generative KI, über die wir die ganze Zeit hier geredet haben, also die uns Bilder, Malte und Gedichte schreibt.
• 35:38
  Speaker 1: Das ist diese Entscheidungs-KI.
• 35:41
  Speaker 1: Für Maike Zierlikke ist es wichtig, dass man versteht, dass in den Algorithmen Wertvorstellungen und Annahmen kodiert werden, sagt sie.
• 35:49
  Speaker 1: Und deswegen ist es wichtig, dass man sich auch als Betriebsrat oder als Beschäftigte, Beschäftigter, der sich damit beschäftigt, klare Fragen stellt.
• 35:57
  Speaker 1: Was soll eigentlich diese KI lösen?
• 36:00
  Speaker 1: Wessen Probleme werden da gelöst?
• 36:02
  Speaker 1: Welche Daten werden verwendet?
• 36:04
  Speaker 1: Und was steckt in diesem Tool für, dass man sich entschieden hat?
• 36:07
  Speaker 1: Leistungsbewertung oder irgendwas Produktives?
• 36:10
  Speaker 1: Und sie sagt, dass viele Mitbestimmungsakteure eben ihre Rechte noch nicht nutzen, die sie hier haben.
• 36:15
  Speaker 1: Und wenn sie das stärker täten, dann kann KI auch Gerechtigkeit, also wird dann so eingesetzt, dass sie zum Beispiel die Augenhöhe zwischen Kapital und Arbeits verbessert.
• 36:27
  Speaker 1: Sie sagt eben, dass ihre Beratung... jetzt eben genau diesen Ansatz wert, also dass sie nicht wie andere, sie sagen KI-Zertifizierungsboden schießen wie Pilze aus dem Boden und die bewerten alle irgendwie KI und was sie so kann an Effizienzsteigerungen, aber sie gucken sich an, welche KI-Tools kann man eigentlich einsetzen und wie kann man die einsetzen, um das Optimale auch für die Beschäftigten rauszuholen.
• 36:50
  Speaker 2: Ja, damit haben wir doch ein etwas differenzierteres Bild auf KI und die Zukunft, glaube ich, werfen können und wären damit auch am Ende der Folge.
• 36:58
  Speaker 2: Vielen Dank für die Teilnahme an Christina Schildmann und Florian Butollo.
• 37:03
  Speaker 2: Danke euch beiden.
• 37:04
  Speaker 0: Danke dir.
• 37:05
  Speaker 1: Vielen Dank an euch.
• 37:07
  Speaker 2: Wenn ihr dazu noch ein paar Gedanken habt, also unsere Hörerinnen und Hörer sind damit gemeint, dann könnt ihr uns eine E-Mail senden an systemrelevant.de also Hinweise, Korrekturen, Unmut und Anregungen bitte einsenden.
• 37:19
  Speaker 2: in den Show-Nurts, findet ihr die Liste der sozialen Netzwerke sowie unseren weiteren Podcast, die haben wir zwei.
• 37:24
  Speaker 2: Und wir freuen uns natürlich sehr, wenn ihr uns in einem Podcast eure Wahl abonniert und keine Folge verpasst.
• 37:28
  Speaker 2: Vielen Dank für's Zuhören, euch eine schöne Zeit und bis nächste Woche.
• 37:31
  Speaker 2: Tschüss.
• 37:37
  Speaker 1: Fakten für eine demokratische und nachhaltige
• 37:40
  Speaker 0: Wirtschaft.