Arbeitsplatzverlagerung oder Arbeitsplatztransformation? Die Doppelrolle der KI in der globalen Fertigungsbelegschaft

Der Fertigungssektor steht an einem kritischen Wendepunkt. Überall in den Fabrikhallen von Detroit bis Shenzhen verändert künstliche Intelligenz auf dramatische Weise, wie Produkte hergestellt werden und wer – oder was – sie herstellt. Diese technologische Revolution hat eine heftige Debatte über die endgültigen Auswirkungen der KI auf Arbeitsplätze in der Fertigung ausgelöst: Wird sie in erster Linie menschliche Arbeitskräfte verdrängen, oder wird sie die Art der Arbeit selbst verändern und neue Rollen schaffen, auch wenn sie andere beseitigt?

Diese Frage hat tiefgreifende Auswirkungen nicht nur für die 360 Millionen Fertigungsarbeiter weltweit, sondern für ganze Volkswirtschaften, in denen die Fertigung als entscheidender Beschäftigungsmotor dient. Besonders hoch ist der Einsatz für Schwellenländer, in denen die Fertigung historisch Millionen von Menschen einen Weg in die Mittelschicht ermöglicht hat.

Weit davon entfernt, ein einfaches binäres Ergebnis zu sein, deuten die Beweise darauf hin, dass die Auswirkungen der KI auf die Fertigungsarbeit ein komplexes Mosaik aus Verdrängung, Transformation und Schöpfung erzeugen. Dieser Artikel untersucht diese Doppelrolle anhand von Fallstudien aus verschiedenen Fertigungsumgebungen, untersucht neue Daten zu den Auswirkungen auf die Arbeitsplätze und bietet Perspektiven, wie Stakeholder diesen Übergang bewältigen können.

Die Realität der Verdrängung: Wo KI menschliche Arbeitskraft ersetzt

Der Verdrängungseffekt der KI in der Fertigung ist real und beschleunigt sich. Bestimmte Kategorien von Arbeitsplätzen sind besonders hohen Automatisierungsrisiken ausgesetzt, insbesondere solche, die vorhersehbare, routinemäßige körperliche Aktivitäten oder grundlegende Datenverarbeitung umfassen.

Montage und Materialhandhabung

Traditionelle Fließbandarbeit – einst das Rückgrat der Beschäftigung in der Fertigung – steht unter erheblichem Verdrängungsdruck. Die „lichtlosen“ Elektronikfabriken von Foxconn in China veranschaulichen diesen Wandel. Seit 2018 hat das Unternehmen über 100.000 KI-gesteuerte Roboter (die sie „Foxbots“ nannten) in mehreren Fabriken eingesetzt. Laut internen Daten, die von der South China Morning Post zitiert wurden, haben diese Implementierungen etwa 60.000 menschliche Positionen in der Montage und Materialhandhabung ersetzt, was fast 30 % der vorherigen Fabrikarbeitskräfte des Unternehmens an diesen Standorten entspricht.

Die Roboter führen Aufgaben aus, die von der Montage von Leiterplatten bis zur Verpackung reichen, wobei die fortschrittlichsten Modelle in der Lage sind, komplexe Smartphone-Komponenten zu handhaben, die zuvor menschliche Geschicklichkeit erforderten. Bemerkenswert ist, dass Foxconn berichtet, dass diese Systeme 95 % der menschlichen Produktivität erreichen und gleichzeitig rund um die Uhr ohne Pausen, Fehlzeiten oder Fluktuation arbeiten.

Ähnliche Muster zeichnen sich in verschiedenen Fertigungs-Teilsektoren ab. Eine Studie der Boston Consulting Group aus dem Jahr 2023, die 1.500 globale Hersteller verfolgte, ergab, dass die KI-gesteuerte Automatisierung zwischen 2018 und 2022 14 % der traditionellen Montagearbeitsplätze abbaute, wobei sich das Tempo in den letzten Jahren beschleunigte.

Qualitätskontrolle und Inspektion

Die Qualitätskontrolle – die traditionell eine visuelle Inspektion durch den Menschen erfordert – ist ein weiterer Bereich, in dem die KI-Verdrängung ausgeprägt ist. Der japanische Autoteilehersteller Denso hat in seinen Produktionslinien Computer Vision Systeme implementiert, die automatisch Defekte in Komponenten mit größerer Genauigkeit als menschliche Inspektoren erkennen.

Laut den öffentlichen Berichten von Denso haben diese Systeme die Anzahl der Mitarbeiter in der Qualitätskontrolle in den ausgestatteten Werken um etwa 40 % reduziert und gleichzeitig die Fehlerrate um 24 % verbessert. Die verbleibenden Mitarbeiter der Qualitätskontrolle sind größtenteils von der direkten Inspektion zur Systemüberwachung und zum Umgang mit Sonderfällen übergegangen.

Administrative und koordinative Funktionen

Über die Fabrikhalle hinaus ersetzt KI auch administrative Funktionen im Fertigungsbetrieb. Die Implementierung von KI-gesteuerten Produktionsplanungssystemen durch den deutschen Stahlhersteller ThyssenKrupp hat den Bedarf an menschlichen Planern um fast 30 % reduziert. Das System verarbeitet Echtzeitdaten von Hunderten von Maschinen, Rohmaterialeinsätzen und Auftragsspezifikationen, um den Produktionsfluss zu optimieren – eine Aufgabe, die zuvor Dutzende erfahrene menschliche Planer erforderte.

Eine Umfrage von McKinsey aus dem Jahr 2024, die 412 Fertigungsbetriebe umfasste, ergab, dass die Reduzierung der administrativen Belegschaft im Durchschnitt 17 % in Unternehmen betrug, die KI für Planungs-, Beschaffungs- und Bestandsverwaltungsfunktionen implementierten.

Die Transformationsdimension: Wie KI die Fertigungsarbeit verändert

Während Verdrängungsnarrative oft die Schlagzeilen beherrschen, könnte sich die Transformation bestehender Arbeitsplätze letztendlich als bedeutsamer erweisen. In den verschiedenen Fertigungsumgebungen verändert die KI-Implementierung häufig die Art der Arbeit, anstatt die menschliche Beteiligung vollständig zu beseitigen.

Mensch-Maschine-Kollaboration in der Produktion

Das kollaborative Modell – bei dem KI-Systeme mit Menschen zusammenarbeiten, anstatt sie zu ersetzen – entwickelt sich zu einem vorherrschenden Muster in der hochwertigen Fertigung. Das Produktionssystem 4.0 von BMW veranschaulicht diesen Ansatz in seinem Werk in Spartanburg, South Carolina.

Das Werk setzt fortschrittliche kollaborative Roboter („Cobots“) ein, die körperlich anstrengende Aufgaben erledigen, während menschliche Arbeiter Flexibilität, Urteilsvermögen und Finesse bieten. Beispielsweise positionieren und halten Roboter bei der Türmontage schwere Komponenten, während Arbeiter Präzisionsbefestigungsaufgaben ausführen. Diese Mensch-Maschine-Kollaboration hat die Produktionseffizienz um 32 % gesteigert und gleichzeitig 85 % der vorherigen Belegschaft beibehalten, so die Fertigungsberichte von BMW.

Besonders bemerkenswert ist, wie diese Systeme die Art der Montagearbeit verändern. Die Arbeiter verbringen jetzt weniger Zeit mit sich wiederholenden körperlichen Aufgaben und mehr Zeit mit der Bearbeitung von Ausnahmen, der Qualitätsprüfung und der Systemüberwachung. Ein Arbeiter beschrieb die Veränderung wie folgt: „Früher habe ich dasselbe Teil 200 Mal am Tag eingebaut. Jetzt verwalte ich drei Roboter, die das tun, und ich kümmere mich um die komplexen Fälle und Qualitätsprobleme.“

Der Aufstieg von „Übersetzern“ und „Erklärern“

Eine faszinierende Transformation findet in technischen Rollen in der Fabrik statt, wo sich traditionelle Wartungstechniker zu dem entwickeln, was einige Hersteller als „KI-Übersetzer“ oder „Systemerklärer“ bezeichnen. Diese Arbeiter schlagen die Brücke zwischen KI-Systemen und Produktionsprozessen.

In der „Digital Factory“ von Siemens in Amberg, Deutschland, konzentrieren sich etwa 20 % der technischen Belegschaft jetzt auf die Interpretation von KI-Systemausgaben, die Erläuterung automatisierter Entscheidungen für das Management und die Bereitstellung von Feedback zur Verbesserung der Systeme. Diese Rollen erfordern in der Regel sowohl Kenntnisse der Fertigungsprozesse als auch Datenkompetenz – eine Kombination, die in traditionellen Fertigungsumgebungen selten erforderlich war.

Laut einer gemeinsamen Studie des Manufacturing Institute und Deloitte werden diese hybriden technisch-digitalen Rollen hauptsächlich von aufgeschulten bestehenden Mitarbeitern (68 %) und nicht von Neueinstellungen mit technischem Hintergrund (32 %) besetzt, was darauf hindeutet, dass die Transformation oft Aufstiegsmöglichkeiten für die aktuelle Belegschaft bietet.

Von Bedienern zu Optimierern

Traditionelle Maschinenbediener fungieren zunehmend als Prozessoptimierer, die mit KI zusammenarbeiten, um die Gesamtproduktion zu verbessern, anstatt Geräte direkt zu steuern. In den Werken des japanischen Roboterherstellers FANUC verbringen die Bediener heute etwa 60 % ihrer Zeit mit der Analyse von Produktionsdaten und der Verfeinerung von Prozessen, verglichen mit nur 15 % vor fünf Jahren.

Diese transformierten Rollen erfordern andere Fähigkeiten. Grundlegende technische Kenntnisse sind nach wie vor wichtig, aber zusätzlich benötigen die Arbeiter Fähigkeiten zur Dateninterpretation, systemisches Denken und Problemlösungsfähigkeiten, die für traditionelle Bedienerrollen nicht von zentraler Bedeutung waren. Diese Veränderung stellt sowohl eine Herausforderung als auch eine Chance für die derzeitigen Fertigungsarbeiter dar.

Der Schöpfungseffekt: Neue Fertigungsrollen, die aus KI entstehen

Über Verdrängung und Transformation hinaus generiert KI völlig neue Kategorien von Arbeitsplätzen in der Fertigung – Rollen, die in traditionellen Produktionsumgebungen einfach nicht existierten.

KI-Implementierungs- und Integrationsspezialisten

Die Hersteller benötigen zunehmend Arbeiter, die KI-Systeme erfolgreich implementieren und in bestehende Prozesse integrieren können. Diese Spezialisten benötigen in der Regel sowohl Kenntnisse des Fertigungsbereichs als auch technische KI-Fähigkeiten – eine relativ seltene Kombination, die eine hohe Vergütung erfordert.

Die Initiative „Industrial Cloud“ von Volkswagen hat über 200 solcher Positionen in ihren globalen Einrichtungen geschaffen. Diese Rollen konzentrieren sich auf die Identifizierung hochwertiger KI-Anwendungsfälle, die Anpassung allgemeiner KI-Funktionen an spezifische Fertigungskontexte und die Sicherstellung, dass die Systeme die Produktionsanforderungen erfüllen. Die Gehälter für diese Positionen sind durchschnittlich 35 % höher als bei traditionellen Fertigungstechnikrollen, was ihre Knappheit und strategische Bedeutung widerspiegelt.

Datenhüter und Fertigungsanalytik-Rollen

Moderne Fertigungsanlagen generieren enorme Datenmengen – von Maschinenleistungsmetriken über Qualitätsmessungen bis hin zu Energiemustern. Diese Daten befeuern KI-Systeme, erfordern aber menschliche Spezialisten, um ihre Qualität, Zugänglichkeit und ordnungsgemäße Nutzung sicherzustellen.

Der italienische Verpackungshersteller Tetra Pak hat in seinen Einrichtungen spezielle „Datenhüter“-Rollen geschaffen. Diese Arbeiter konzentrieren sich auf die Aufrechterhaltung von Datenpipelines, die Sicherstellung der Sensorgenauigkeit und die Entwicklung fertigungsspezifischer Analysen. Laut den Talententwicklungsberichten des Unternehmens machen diese datenorientierten Rollen, die es vor fünf Jahren noch nicht gab, heute etwa 3-4 % ihrer Fertigungsbelegschaft aus.

KI-Systemtrainer und Feedback-Geber

Am faszinierendsten ist vielleicht, dass einige Hersteller Rollen geschaffen haben, die sich speziell auf das Training von KI-Systemen und die Bereitstellung von Feedback zur Verbesserung ihrer Leistung konzentrieren. Diese Positionen nutzen in der Regel das Fachwissen erfahrener Fertigungsarbeiter, die Produktionsnuancen verstehen, die KI-Entwicklern möglicherweise nicht bewusst sind.

Der dänische Pharmahersteller Novo Nordisk beschäftigt „KI-Trainer“, die mit Entwicklungsteams zusammenarbeiten, um fertigungsspezifische Erkenntnisse zu liefern. Diese Mitarbeiter helfen bei der Kennzeichnung von Daten, der Bewertung von Systementscheidungen, der Identifizierung von Sonderfällen und der Bereitstellung von kritischem Feedback, das die KI-Leistung in Fertigungskontexten verbessert. Das Unternehmen berichtet, dass etwa 60 % dieser Rollen von erfahrenen Fertigungsmitarbeitern besetzt werden, die eine zusätzliche Schulung in KI-Grundlagen erhalten haben.

Globale Beschäftigung in der Fertigung: Ein differenziertes Bild

Bei der Untersuchung aggregierter Beschäftigungsdaten ergibt sich ein komplexeres Bild, als es reine Verdrängungs- oder Schaffungsnarrative vermuten lassen würden.

Beschäftigung in der Fertigung in fortgeschrittenen Volkswirtschaften

In den meisten fortgeschrittenen Volkswirtschaften setzt sich der jahrzehntelange Rückgang der Gesamtbeschäftigung in der Fertigung fort, aber das Tempo hat je nach Land und Sektor erheblich variiert. Die Vereinigten Staaten verloren zwischen 1980 und 2019 etwa 7,5 Millionen Arbeitsplätze in der Fertigung. Seit 2010 ist die Beschäftigung in hochwertigen Fertigungs-Teilsektoren wie Luft- und Raumfahrt, Medizingeräten und hochentwickelter Elektronik trotz der erheblichen Einführung von KI tatsächlich leicht gestiegen.

Deutschland liefert eine aufschlussreiche Fallstudie darüber, wie Politik und Industrieansätze die Ergebnisse beeinflussen können. Obwohl Deutschland ein weltweit führendes Unternehmen in der Fertigungsautomatisierung und KI-Implementierung ist, hat es eine relativ stabile Beschäftigung in der Fertigung aufrechterhalten, mit etwa 7,5 Millionen Beschäftigten in diesem Sektor – ähnlich wie in den frühen 2000er Jahren. Diese Stabilität spiegelt eine bewusste Politik zur Förderung des Übergangs der Belegschaft durch das duale Bildungssystem Deutschlands und eine starke Zusammenarbeit zwischen Arbeitnehmern und Management bei der Technologieimplementierung wider.

Beschäftigung in der Fertigung in Schwellenländern

In Schwellenländern wird das Bild noch komplexer. China hat trotz der raschen Zunahme der KI-Einführung in der Fertigung bis etwa 2015 Arbeitsplätze in der Fertigung geschaffen, als die Beschäftigung in diesem Sektor mit etwa 125 Millionen Beschäftigten ihren Höhepunkt erreichte. Seitdem ist die Beschäftigung in der Fertigung leicht zurückgegangen, während die Produktion weiter gewachsen ist – ein Muster, das mit einer erhöhten Produktivität durch Automatisierung übereinstimmt.

Vietnam und Bangladesch haben ein Beschäftigungswachstum in der Fertigung erlebt, obwohl sie begonnen haben, fortschrittlichere Technologien einzuführen, was darauf hindeutet, dass Kostenvorteile bei den Arbeitskräften die Automatisierungsanreize in arbeitsintensiven Sektoren wie Bekleidung und Schuhen vorübergehend überwiegen können.

Neue Metriken jenseits der reinen Beschäftigungszahlen

Reine Beschäftigungszahlen erzählen nur einen Teil der Geschichte. Mehrere wichtige Metriken bieten eine differenziertere Sichtweise:

• Fähigkeitszusammensetzung: In der globalen Fertigung hat sich das Verhältnis von hochqualifizierten zu gering qualifizierten Arbeitskräften dramatisch erhöht. Laut Oxford Economics ist der Prozentsatz der Fertigungsarbeiter mit postsekundärer Ausbildung in den OECD-Ländern von 22 % im Jahr 2000 auf 41 % im Jahr 2022 gestiegen.

• Produktivität und Löhne: In Einrichtungen, die KI-Technologien erfolgreich implementieren, steigen in der Regel sowohl die Produktivität als auch die Löhne der verbleibenden Arbeitskräfte. Eine Studie des Weltwirtschaftsforums aus dem Jahr 2023, die 250 Fertigungsanlagen verfolgte, ergab, dass die Beschäftigung nach der KI-Implementierung um durchschnittlich 12 % sank, die Löhne der verbleibenden Arbeitskräfte jedoch im Durchschnitt um 16 % stiegen.

• Metriken zur Arbeitsqualität: Über die Löhne hinaus verbessern sich in KI-gestützten Fertigungsumgebungen oft auch die Arbeitsqualitätsmaße – einschließlich körperlicher Anstrengung, Verletzungsraten und angegebener Arbeitszufriedenheit. Deutsche Automobilfertigungsarbeiter berichteten von einer um 23 % höheren Arbeitszufriedenheit in Einrichtungen mit fortschrittlicher Mensch-KI-Kollaboration im Vergleich zu traditionellen Werken.

Fallstudie: Südkoreas Übergang zur Fertigungs-KI

Südkorea liefert eine besonders aufschlussreiche Fallstudie zur Bewältigung des Übergangs zur Fertigungs-KI. Als globale Fertigungs-Supermacht mit Stärken in den Bereichen Elektronik, Automobil und Schiffbau stand Korea früh unter dem Druck, KI-Technologien einzuführen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Phasenweise Implementierung und Einbeziehung der Arbeitnehmer

Der koreanische Fertigungskonzern Samsung leistete Pionierarbeit bei einem phasenweisen Ansatz zur KI-Implementierung, der die Einbeziehung der Arbeitnehmer priorisierte. Bei der Implementierung von Computer Vision Qualitätsinspektionssystemen in seinen Unterhaltungselektronikfabriken tat das Unternehmen Folgendes:

1. Begann mit der Verwendung von KI als „Zweitmeinungs“-Tool für menschliche Inspektoren anstelle eines sofortigen Ersatzes
2. Bezogen Feedback von erfahrenen Qualitätskontrolleuren ein, um das KI-System zu verbessern
3. Überführten die Arbeiter schrittweise in Aufsichtsrollen, als sich das System als zuverlässig erwies
4. Bot umfassende Umschulungen für Arbeiter an, deren Rollen am stärksten betroffen waren

Dieser Ansatz führte dazu, dass etwa 60 % der Qualitätskontrollarbeiter erfolgreich in neue Rollen innerhalb des Unternehmens übergingen, darunter die Überwachung von KI-Systemen, der Umgang mit Sonderfällen und die Schulung neuer Systeme.

Koordination zwischen Regierung und Industrie

Das Programm „Manufacturing Renaissance 4.0“ der koreanischen Regierung veranschaulicht, wie Politik dazu beitragen kann, die Auswirkungen der KI auf die Beschäftigung zu steuern. Das Programm umfasste:

• Gezielte Ausbildungssubventionen für Hersteller, die KI-Technologien implementieren
• Regionale „Beschäftigungsanpassungszentren“, die Übergangsunterstützung leisten
• Bildungswege, die speziell für Fertigungsarbeiter entwickelt wurden, die neue Fähigkeiten benötigen
• Steueranreize, die an die Ergebnisse des Arbeitnehmerübergangs und nicht nur an die Technologieeinführung gebunden sind

Zwischen 2018 und 2023 absolvierten etwa 38.000 koreanische Fertigungsarbeiter staatlich unterstützte Ausbildungsprogramme in KI-bezogenen Fähigkeiten, wobei 72 % erfolgreich in neue Rollen entweder innerhalb der Fertigung oder in angrenzenden Sektoren übergingen.

Ergebnisse und Lehren

Der südkoreanische Fertigungssektor verzeichnete zwischen 2015 und 2023 einen Nettoabbau von etwa 80.000 Arbeitsplätzen, was etwa 3 % seiner Fertigungsbelegschaft entspricht. Die Fertigungsproduktion stieg in diesem Zeitraum jedoch um 26 %, während die Durchschnittslöhne real um 18 % stiegen – und damit deutlich stärker als in anderen Wirtschaftszweigen.

Die koreanische Erfahrung deutet darauf hin, dass die Einführung von KI in der Fertigung zwar in der Regel die Gesamtbeschäftigung reduziert, durchdachte Implementierungsstrategien jedoch die Verdrängung minimieren und gleichzeitig die Vorteile von Transformations- und Schöpfungseffekten maximieren können.

Den Weg in die Zukunft finden: Verantwortlichkeiten der Stakeholder

Da KI die Beschäftigung in der Fertigung weiterhin umgestaltet, haben die wichtigsten Stakeholder unterschiedliche Verantwortlichkeiten bei der Bewältigung dieses Übergangs:

Für Führungskräfte in der Fertigung

• Transparenz und Weitsicht: Klare Kommunikation über technologische Fahrpläne und ihre potenziellen Auswirkungen auf die Belegschaft
• Investitionen in Humankapital: Ressourcen für die Umschulung und Höherqualifizierung aktueller Arbeitskräfte als erste Option vor der externen Einstellung bereitstellen
• Durchdachte Implementierungsgeschwindigkeit: Berücksichtigen Sie den Zeitplan für die menschliche Anpassung bei der Planung von Technologieeinführungen
• Einbeziehung der Arbeitnehmer: Beziehen Sie den Input der Arbeiter an vorderster Front in KI-Implementierungsentscheidungen ein

Für politische Entscheidungsträger

• Adaptive Bildungssysteme: Aktualisieren Sie Bildungs- und Ausbildungsprogramme, um Fähigkeiten zu betonen, die KI-Technologien ergänzen
• Gezielte Übergangsunterstützung: Stellen Sie Ressourcen bereit, die speziell für Fertigungsarbeiter entwickelt wurden, die von technologischen Veränderungen betroffen sind
• Ortsbezogene Strategien: Erkennen und beheben Sie die geografische Konzentration der Auswirkungen auf Arbeitsplätze in der Fertigung
• F&E-Anreize für die Mensch-KI-Kollaboration: Lenken Sie die Forschungsförderung auf Technologien, die menschliche Fähigkeiten ergänzen und nicht ersetzen

Für Arbeitnehmer und Gewerkschaften

• Initiative zur Kompetenzentwicklung: Nutzen Sie proaktiv Möglichkeiten, KI-komplementäre Fähigkeiten zu entwickeln
• Tarifverhandlungsansätze: Konzentrieren Sie sich neben traditionellen Vergütungsfragen auf Übergangspfade und Schulungsrechte
• Beteiligung an der Implementierung: Beteiligen Sie sich konstruktiv an der Art und Weise, wie KI-Technologien eingesetzt werden, anstatt sich ihnen einfach zu widersetzen

Schlussfolgerung: Auf dem Weg zu einer verantwortungsvollen KI-Integration in die Fertigung

Die Beweise deuten darauf hin, dass KI die Beschäftigung in der Fertigung weder vollständig beseitigen noch unverändert lassen wird. Stattdessen erleben wir eine komplexe Neukonfiguration der Fertigungsarbeit, bei der Verdrängungs-, Transformations- und Schöpfungseffekte gleichzeitig auftreten.

Die endgültigen Auswirkungen auf die Arbeitnehmer hängen nicht nur von den technologischen Fähigkeiten ab, sondern auch von menschlichen Entscheidungen – von Wirtschaftsführern, politischen Entscheidungsträgern, Arbeitnehmervertretern und den Arbeitnehmern selbst. Der Fertigungssektor hat in der Vergangenheit eine bemerkenswerte Anpassungsfähigkeit durch frühere technologische Revolutionen bewiesen, von der Dampfkraft über die Elektrizität bis hin zur frühen Automatisierung.

Was den KI-Übergang auszeichnet, ist sein Tempo und seine Breite. Frühere Fertigungsrevolutionen entfalteten sich über Jahrzehnte; die Auswirkungen der KI materialisieren sich in Jahren. Diese Komprimierung schafft sowohl die Notwendigkeit als auch die Möglichkeit einer bewussteren Steuerung des Übergangs.

Die erfolgreichsten Fertigungsunternehmen werden diejenigen sein, die KI nicht einfach als eine Technologie zur Arbeitsplatzverlagerung betrachten, sondern als eine Ergänzung zu einzigartig menschlichen Fähigkeiten. Die Zukunft der Fertigung sind nicht „lichtlose“ Fabriken ohne menschliche Präsenz, sondern intelligente Produktionsumgebungen, in denen KI Routineaufgaben erledigt, während Menschen Kreativität, Urteilsvermögen und Anpassungsfähigkeit einbringen.

Indem Hersteller die KI-Implementierung unter Berücksichtigung ihrer Auswirkungen auf den Menschen angehen und in den Übergang der Arbeitnehmer investieren, können sie sowohl technologischen Fortschritt als auch soziale Nachhaltigkeit erreichen – und sicherstellen, dass die Vorteile der KI-gestützten Produktion breit gestreut und nicht eng konzentriert werden.