Künstliche Intelligenz und Organisationsprozesse

Die explosive Entwicklung von Automatisierungs- und KI-Technologien und deren Anwendungen bringt vielfältige Möglichkeiten und Chancen zur Verbesserung von Organisations- und Arbeitsprozessen, aber ebenso viele Herausforderungen mit sich. Ansätze zur Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen und Aktionen von intelligenten Systemen sind unverzichtbar, aber – insbesondere für Deep Learning – noch nicht verfügbar. Ebenso fehlen Verfahren, um bei der Entwicklung von KI-Lösungen Diskriminierungen zu vermeiden und die Fairness zu steigern. Aus diesem Grund sollen Auswirkungen automatisierter Entscheidungsprozesse aus verhaltensökonomischer, arbeitssoziologischer und organisationstheoretischer Sicht analysiert sowie Technologien zur Schaffung von Interpretierbarkeit auf verhaltenswissenschaftlicher Basis evaluiert und konstruiert werden.


Regulatorischer Rahmen und wirtschaftspolitische Instrumente:

Für die Akteure des politischen Prozesses birgt die digitale Transformation eine Vielzahl von (wirtschafts-)politischen Steuerungsproblemen und -chancen, die wissenschaftlich adressiert werden müssen. Aus dieser Analyse werden Vorschläge für eine konstruktive Begleitung des regulatorischen Prozesses abgeleitet, die wiederum eine effektive Begleitung der digitalen Transformationsprozesse ermöglichen. Ebenso wird geklärt, welche Vernetzungs- und Abstimmungsbedarfe zwischen den Stakeholdern auftreten und in welchen Institutionen diese bestmöglich umgesetzt werden sollten.