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„Mit KI zu einer menschenfreundlicheren Arbeitswelt“ – Forschende des Karlsruher Instituts für Technologie arbeiten an adaptiven Mensch-Maschine Schnittstellen - Campus-Report am 07.05.2024

Autor

Stefan Fuchs

Interviewter

Barbara Deml

Beteiligtes Institut

Zentrum für Angewandte Kulturwissenschaft und Studium Generale (ZAK)
Institut für Arbeitswissenschaft und Betriebsorganisation (IFAB)

Genre

Beiträge rund ums KIT

Beschreibung

Das Miteinander von Mensch und Maschine ist nicht immer konfliktfrei. Nicht selten sind wir im Umgang mit Technik schlicht überfordert. Das Handy, das nicht so will wie wir. Das Computerprogramm am Arbeitsplatz, das uns auch nach Wochen der Einarbeitung ein Buch mit sieben Siegeln bleibt. Die Webseite, wo wir den Weiterleitungsbutton nicht finden können. Am Institut für Arbeitswissenschaften und Betriebsorganisation des Karlsruher Instituts für Technologie hat man sich vorgenommen, solche Reibungsverluste im Umgang des Menschen mit der Maschine zu beseitigen. Arbeitsplätze so zu gestalten, dass sie sich den körperlichen und emotionalen Bedürfnissen der Mitarbeitenden optimal anpassen. Wann sind sie müde, wann überfordert und wann so konzentriert, dass man sie vor Störungen durch Telefon oder E-Mail schützen muss? Der Einsatz künstlicher Intelligenz kann einen entscheidenden Beitrag zu einer menschenfreundlicheren Arbeitswelt leisten.

Schlagwörter

Adaptive Mensch-Maschine Schnittstellen, KI, Arbeitswissenschaft, Industrieroboter, Eyetracking, Inklusion, Augen- und Blickverhalten, Datenschutz, Emotionen, Stress, Hautwiderstand, Sensorik, Leistungsüberwachung, Fahrsimulator, Müdigkeit, Flow, Profil, User Experience, Intention Prediction, körperlicher Stress, emotionaler Stress, Menschen mit Behinderung, Sprachbarrieren, Ausbildungsinhalte, Berufspädagogik

Laufzeit (hh:mm:ss)

00:11:22

Serie

Campus-Report

Publiziert am

10.05.2024

Fachgebiet

Maschinenbau

Lizenz

Creative Commons Namensnennung 4.0 International

Audiobitrate 95646 bps
Audio Kanäle 1
Audio Codec mp3
Audio Abtastrate 44100 Hz
Gesamtbitrate 95648 bps
Container mp3
Dauer 682.031020 s
Dateiname DIVA-2024-88_mp3.mp3
Dateigröße 8.154.374 byte

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