Künstliche Intelligenz ist Chance für Industriestandort

Die IG Metall betont die Chancen von Künstlicher Intelligenz (KI) für den Industriestandort Deutschland. „Die Verwendung von KI ist ein wichtiger Wettbewerbsfaktor. Wir sehen Potenzial für große Produktivitätssprünge und erhebliche Kostensenkungen, die nicht zulasten der Beschäftigten gehen müssen. Auf den Fachkräftemangel ist der vermehrte Einsatz eine mögliche Antwort“, sagte Christiane Benner, Erste Vorsitzende der Gewerkschaft, in Hannover.

Auf der Engineering- und IT-Tagung diskutieren bis Freitag Expertinnen und Experten auf hochkarätig besetzten Panels beispielsweise die Voraussetzungen für eine ethische KI, beispielhafte Betriebsvereinbarungen zum Umgang mit KI im Personalbereich sowie Folgen und Forderungen aus dem „AI Act“, dem KI-Gesetz der Europäischen Union. Die Tagung veranstaltet die Hans-Böckler-Stiftung in Kooperation mit der IG Metall.

Den „AI Act“ bewertet die IG Metall als eine gute gesetzliche Grundlage für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Christiane Benner forderte eine gute gesetzliche Rahmung: „Ergänzend zum KI-Gesetz müssen vor allem die Mitbestimmung dazu sowie der Daten- und Gesundheitsschutz genutzt und ausgebaut werden. Die IG Metall wird sich außerdem für ein wirksames Beschäftigtendatenschutzgesetz einsetzen.“

Daniel Hay, Wissenschaftlicher Direktor des Instituts für Mitbestimmung und Unternehmensführung (I.M.U.) der Hans-Böckler-Stiftung, sagte: „Forschungsergebnisse zeigen, dass stark mitbestimmte Unternehmen gleichzeitig bessere Arbeitsbedingungen bieten und wirtschaftlich erfolgreicher sind als andere. Sie verfolgen beispielsweise häufiger eine innovations- und investitionsorientierte Zukunftsstrategie, die sich langfristig auszahlt. Dieser besondere Wert der Mitbestimmung muss auch beim Einsatz von KI zum Tragen kommen.“

Entscheidend sind laut IG Metall zudem gute betriebliche Einführungsprozesse, um Akzeptanz und zielführende Anwendungen sicherzustellen. Für die betriebliche Nutzung von KI müssen Regeln und Muster für die Risiko-Klassifizierung, die Folgenabschätzung und die Einführungsprozesse formuliert werden.