KIckstart! Gezielte Einführung von KI und sichere Nutzung von KI

Ihre Experten.

youCcom smartLion GmbH ist Initiator und Kompetenzpartner des BMAS-Forschungsprojektes

gefördert durch

Die Bausteine der Einführung von KI. Der Prozess. Die Schritte

Alle Lösungsbausteine für das gezielte Einführen von KI und die sichere Nutzung von KI. Ziel unserer Modelle und Methoden sind eine maximale Effizienz und Klarheit im Prozess. Der Kernprozess vom Projektbeginn bis zum Beginn der Maßnahmenumsetzung zur Einführung von Künstlicher Intelligenz dauert nur 10 Wochen.

Ihr KI-Cockpit. Jederzeit klare Sicht. Alle Daten direkt im Zugriff

Alle Prozesse zur Einführung von KI sowie alle Ergebnisse laufen in unserem Softwaretool smartDecision KI Cockpit zusammen und befinden sich durch ein Berechtigungssystem im direkten Zugriff durch die Beteiligten. Von der Steuerung des Gesamtprozesses über die Ergebnisberichte und das Tracking der Implementierung aller Maßnahmen bis hin zum Pulsmesser sind alle jederzeit auf dem neuesten Stand und 100% auf allen Ebenen handlungsfähig.

Experten statt Experimente. Führendes Konzept und Methodik

Das Team der youCcom smartLion GmbH, bestehend aus Strategie- und Projektmanagementexperten, Organisationspsychologen, Kommunikations- bzw. Konfliktexperten sowie Datenwissenschaftlern ist auf Change Management und nachhaltige Organisationsentwicklung in Themen wie der digitalen Transformation und KI-Einführung spezialisiert. Wir bieten neben führenden Methoden und wissenschaftlich validierten Modellen für alle Themen die richtigen Maßnahmen.

Grundlage. Potenzialanalyse 4.0 und enAIble

Im von uns initiierten und durch das BMAS geförderten Verbundprojekt en[AI]ble haben wir in den vergangenen zwei Jahren als Experten, zusammen mit weiteren Betriebs- und Forschungspartnern, eine praxisnahe KI-Weiterbildung entwickelt. Das Projekt setzte auf der mit weiteren Partnern wie Verbänden und Hochschulen im Rahmen der Offensive Mittelstand geschaffenen Potenzialanalyse 4.0 auf, die auf die Umsetzung der folgenden Themen in die unternehmerische Praxis zielt: Möglichkeiten der 4.0-Technologien, Strategie 4.0, Planung von 4.0-Prozessen, Umgang mit Daten, Beschaffung von 4.0-Technologien und die Einführung der 4.0-Prozesse.

Unser Angebot zum Einführen von KI und zur Nutzung von KI setzt auf diesen Projekten auf und stellt die praktische Umsetzung in Unternehmen dar. Die hier dargestellten Modelle und Methoden wurden exklusiv von und für die youCcom smartLion GmbH entwickelt.

Solide Analysen. Wissen wo Sie stehen

In unserem 10-wöchigen Kernprozess analysieren wir zunächst gemeinsam, wo Ihr Unternehmen aktuell sowohl technisch, prozessual und personell als auch kulturell, vor allem im Hinblick auf Offenheit gegenüber der Einführung von KI, steht. Wir loten in einer umfassenden Analyse wirtschaftliche Chancen und Risiken und das sinnvolle strategische Vorgehen zur Einführung von KI ebenso aus wie die notwendigen Maßnahmen und übergreifende Lösungen der Organisationsentwicklung.

So gelingt Change. Beteiligte erfolgreich abholen. Widerstände wandeln

Veränderungsprozesse und technische Neuerungen wie das Einführen von KI gehen immer auch mit menschlichen Herausforderungen einher. Neben einer Schaffung technischer, prozessualer und personeller Voraussetzungen zur „KI-Readiness“ ist es unabdingbar wichtig, die sozialen Dynamiken zu berücksichtigen.

Wirklich erfolgreich gelingt dies nur, wenn von Anfang an gut kommuniziert wird und die Betroffenen derart zu Beteiligten gemacht werden, dass sie ihre Ideen und ihr Expertenwissen einbringen können, die Sinnhaftigkeit der Neuerungen erkennen, wissen was die Veränderungen für ihre Arbeit bedeuten und sich in der Lage sehen, diese Veränderungen erfolgreich mit ihren Ressourcen bewältigen zu können. Dies messen wir begleitend mit unseren geschützten, wissenschaftlich validierten Instrumenten.

Zielgerichtet in die Zukunft. Wir moderieren den Prozess

Wir moderieren den Prozess zur Einführung von KI von Anfang bis „Ende“, vom ersten Meeting zur strategischen Situationsanalyse mit der Geschäftsführung über Fokusgruppen, Mediationen und spezifische Workshops mit den Beschäftigten, Führungsebenen und Teams bis zur kontinuierlichen „Pulsmessung“ als integriertem Frühwarnsystem.

Wir beraten darüber hinaus zur produktiven und menschengerechten Gestaltung von KI und kooperieren mit Ihren technischen Umsetzungspartnern. Sofern Sie weitere Change-Projekte ausführen, werden diese in einem ganzheitlichen Change Management integriert. Wir bieten Ihnen punktgenaue Lösungen zur effektiven und praxisgerechten Einführung von KI.

Der 4-Phasen-Prozess. Einführung von KI und Nutzung von KI in Organisationen

Kommunikativ-partizipativer Einstieg und Analysephase. Phase 1: Einführung von KI

• Start des begleitenden Kommunikations- und Partizipationskonzeptes zur ganzheitlichen stufenweisen Einbindung und Mobilisierung relevanter Stakeholder und Akteure mittels zielgruppenspezifischer Informations- und Analyseformate
  • frühzeitige Schaffung einer stabilen Basis für eine optimale Zusammenarbeit
  • Gewinnung von Sponsoren und Multiplikatoren des Vorhabens
  • Nutzbarmachung des Spezialwissens Beschäftigter

• Erarbeitung und Definition unternehmensspezifischer Zielsetzungen, die mit dem KI-System erreicht werden sollen
• strategische Situationsanalyse mit Blick auf die organisationale Ausgangssituation und potenzielle Auswirkungen einer KI-Implementation
  • Organisationsdiagnose und Messung der KI-Readiness zur Bestimmung der Ausgangssituation inklusive
    • systematischer partizipativer Erfassung der betrieblichen Rahmenbedingungen und Voraussetzungen
    • hochpartizipativer Messung der kulturellen Readiness und Offenheit gegenüber der Einführung von KI
    • Analyse der organisationalen Resilienz und psychischen Belastung der Mitarbeiter*innen
    • Analyse relevanter Prozesse, Strukturen und Informationsflüsse
    • Durchführung einer Kompatibilitätsanalyse bzgl. betrieblicher und technischer Gegebenheiten
  • Nutzen- und Folgenabschätzung im Sinne einer SWOT-Analyse inklusive
    • Potenzialanalyse
    • Risikoanalyse (hinsichtlich Daten, Prozessen, Effizienz, Organisation, etc.)
    • Wirtschaftlichkeitsanalyse
    • Verträglichkeitsprüfung (Usability, Safety und Security) und Beschäftigungswirkung
• Marktanalysen potenzieller Produkt-Anbieter
• jederzeit Zugriff auf alle Ergebnisse und Zwischenstände – Dokumentation im Online-Tool

Planungs- und Gestaltungsphase. Phase 2: Einführung von KI

• Festlegung der KI-Funktionen und Anforderungen mit Entwicklung eines Lastenheftes für das KI-Produkt unter Einbindung der Anwender und Betreiber (z.B. IT)
• Shortlist geeigneter Anbieter/ Produkte und Prüfung der Kriterien für Zuverlässigkeit und gegen Abhängigkeit von KI-Anwendungen
• Design zukünftiger Arbeitsprozesse und Kommunikationsstrukturen entsprechend der Kriterien präventiver Arbeitsgestaltung inklusive einer gesundheitsförderlichen und widerspruchsfreien Mensch-Maschine-Interaktion sowie die Erstellung von Belastungsprofilen
• Erstellung eines Schutzkonzeptes mit Blick auf Vertrauenswürdigkeit, Transparenz, Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit von KI-Systemen
• Antizipation und Auflösung von Datenschutzthemen nach dem Grundsatz „Privacy by Design“
• Entwurf notwendiger und geeigneter Informations- und Datenflüsse zur und von der KI
• eindeutige Klärung von Verantwortlichkeiten und Haftungsthematiken

• Erreichung der KI-Readiness durch
  • Umsetzung notwendiger Maßnahmen der Organisationsentwicklung zur Erreichung der kulturellen und prozessualen KI-Readiness
  • Umsetzung von Personalentwicklungsmaßnahmen zur Erreichung des notwendigen Kompetenzgrades zur personellen KI-Readiness
  • Schaffung technischer Voraussetzungen zur Erreichung der technischen KI-Readiness
• Planung des Einführungsprozesses inklusive
  • Rahmenplan für zeitliche, personelle, fachliche und finanzielle Ressourcen
  • Qualifizierungskonzept
  • inhaltliche Anreicherung des begleitenden Kommunikations- und Partizipationskonzepts
  • Projektplanung ggf. Pilotprojekt und Integration der gewonnenen Erkenntnisse
  • Festlegung der Einführungsreihenfolge sowie Verantwortlichkeiten
• jederzeit Zugriff auf alle Ergebnisse und Zwischenstände – Dokumentation im Online-Tool

Implementierungsphase. Phase 3: Einführung von KI und Nutzung von KI

• Qualifizierung der Akteure gemäß Qualifizierungskonzept
• Schrittweise agile Umsetzung des operativen Implementierungsplans und Bereitstellung der erforderlichen Ressourcen
• Abruf des Umsetzungsfortschritts und Anpassungsbedarfs mittels integrierter Feedbackschleifen
• Messung der Auswirkungen auf die Beschäftigten und Ableitung und Umsetzung geeigneter Maßnahmen
• Management von Abweichungen, Durchführung geeigneter Anpassungen
• Konfliktmanagement und Moderation nach Bedarf
• jederzeit Zugriff auf alle Ergebnisse und Zwischenstände – Dokumentation im Online-Tool

Controlling und Fortschreibung. Phase 4: Einführung von KI und Nutzung von KI

• Vergleichsmessungen zur Sicherstellung des Erreichens relevanter Kenngrößen
• regelmäßige Gefährdungsbeurteilung der Arbeitsbedingungen
• kontinuierliche Evaluation und Weiterentwicklung von Systemen, Prozessen, Strukturen, Informationsflüssen etc. sowie flankierende Qualifikationsmaßnahmen
• Wissensmanagement und interdisziplinärer Austausch von Erfahrungswerten systematisieren und für weitere Innovationsprojekte nutzbar machen
• jederzeit Zugriff auf alle Ergebnisse und Zwischenstände – Dokumentation im Online-Tool

Grundlagen zum Thema Einführung von KI

Definition KI

KI steht für Künstliche Intelligenz und bezieht sich auf eine Reihe von Technologien, die es Maschinen und Computern ermöglichen, menschenähnliche Intelligenz und Fähigkeiten zu erlangen. KI umfasst ein breites Spektrum an Anwendungen, wie beispielsweise maschinelles Lernen, neuronale Netze, natürliche Sprachverarbeitung und Robotik.

Das Ziel der KI ist es, Computerprogramme zu entwickeln, die in der Lage sind, menschenähnliche Entscheidungen zu treffen, komplexe Probleme zu lösen und sich selbst zu verbessern. Hierzu dient die Einführung von KI.

Einführung von KI in Unternehmen. Chancen und Herausforderungen

Künstliche Intelligenz (KI) bietet Unternehmen in Deutschland viele Möglichkeiten, ihre Effizienz zu steigern, neue Erkenntnisse zu gewinnen und innovativ zu sein. Die Einführung von KI in Unternehmen ist jedoch mit einer Reihe von Herausforderungen verbunden.

Eine der größten Herausforderungen bei der Einführung von KI in Unternehmen ist die Integration von KI in bestehende Geschäftsprozesse. Oftmals müssen neue Systeme und Technologien in bestehende Strukturen bzw. Infrastrukturen integriert werden, was zu Komplikationen und Verzögerungen führen kann. Es ist wichtig, dass Unternehmen eine klare Strategie entwickeln, wie KI nahtlos in ihre Prozesse integriert werden kann.

Eine weitere Herausforderung bei der Einführung von KI in Unternehmen in Deutschland ist die Datenvorbereitung. KI-basierte Systeme benötigen große Mengen an Daten, um effektiv zu funktionieren. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie über ausreichend qualitativ hochwertige Daten verfügen, die für die Entwicklung von KI-Systemen verwendet werden können. Hierbei geht es nicht nur um die Verfügbarkeit von Daten, sondern auch um die Qualität, Integrität und Vertraulichkeit der Daten.

Ein weiteres Hindernis bei der Einführung von KI in Unternehmen ist die Fähigkeit, KI-Systeme zu verstehen und zu interpretieren. KI-Systeme können komplexe Entscheidungen treffen, aber diese Entscheidungen sind oft schwer zu interpretieren. Unternehmen müssen dafür sorgen, dass sie in der Lage sind, die Entscheidungsfindung von KI-Systemen zu verstehen und zu überwachen, um zu gewährleisten, dass sie ethischen Standards und Regulierungen entsprechen.

Eine weitere Herausforderung bei der Einführung von KI in Unternehmen ist die Fähigkeit, Fachkräfte für die Entwicklung und Wartung von KI-Systemen zu gewinnen und zu halten. Die Entwicklung von KI-Systemen erfordert Fachwissen in den Bereichen Informatik, Statistik und Mathematik. Unternehmen müssen Mitarbeiter mit den erforderlichen Fähigkeiten finden und halten können, um in der Lage zu sein, die Vorteile von KI voll auszuschöpfen.

Schließlich besteht eine weitere Herausforderung bei der Einführung von KI in Unternehmen und natürlich auch der späteren sicheren Nutzung von KI darin, die Einhaltung ethischer Grundsätze und gesetzlicher Bestimmungen zu gewährleisten. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass KI-Systeme frei von Vorurteilen und Diskriminierung sind und dass sie den Datenschutz- und Sicherheitsbestimmungen entsprechen.

Insgesamt bietet die Einführung von KI in Unternehmen große Chancen, aber es ist wichtig, sich bewusst zu sein, dass dies mit Herausforderungen verbunden ist. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie eine klare Strategie haben, um die Integration von KI in ihre Geschäftsprozesse zu erleichtern, dass sie über ausreichend qualitativ hochwertige Daten verfügen und dass sie in der Lage sind, die Entscheidungen von KI-Systemen zu verstehen und zu interpretieren.

Durch die Überwindung dieser Herausforderungen bei der Einführung von KI in Unternehmen können Unternehmen die Vorteile von KI nutzen und ihr Geschäft auf die nächste Stufe bringen.

Beispiele für den Einsatz von KI und die Nutzung von KI in Unternehmen

Kundenservice: Viele Unternehmen setzen bereits Chatbots ein oder sind bei der Einführung von KI, um Kundenanfragen automatisch zu beantworten und den Kundenservice zu verbessern. Diese Chatbots nutzen KI-Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning (ML), um auf Anfragen zu reagieren und Probleme zu lösen.

Personalwesen: Im Personalwesen wird KI zunehmend genutzt, um das Recruiting zu verbessern und Personalentscheidungen zu automatisieren. KI-Tools können beispielsweise eingesetzt werden, um Bewerberprofile zu analysieren und die Eignung von Kandidaten für bestimmte Stellen zu bewerten.

Marketing: Auch im Marketing wird KI eingesetzt oder Unternehmen befinden sich in der Einführung von KI , um personalisierte Werbung zu erstellen und Marketingkampagnen zu optimieren. KI-Tools können beispielsweise verwendet werden, um Daten über Kundenverhalten zu analysieren und personalisierte Empfehlungen zu geben.

Produktion und Logistik: In der Produktion und Logistik können KI-Systeme eingesetzt werden, um die Effizienz zu steigern und Kosten zu senken. Beispielsweise können KI-basierte Systeme eingesetzt werden, um die Produktionsprozesse zu optimieren oder Lieferungen zu planen.

Finanzen: Im Finanzbereich wird KI zunehmend genutzt, um Entscheidungen in Echtzeit zu automatisieren und Risiken zu bewerten. KI-Tools können beispielsweise eingesetzt werden, um Kreditrisiken zu bewerten oder Betrug zu erkennen.

Es ist wichtig zu beachten, dass KI-Systeme oft unsichtbar in Unternehmen arbeiten und nicht immer offensichtlich erkennbar sind. Das Erkennen von KI ist somit ein wichtiges Element neben der bewussten Einführung von KI und der sicheren Nutzung von KI.

Künstliche Intelligenz. Eine Einführung in die Welt der intelligenten Maschinen

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Bereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von intelligenten Maschinen und Systemen beschäftigt. Die Idee dahinter ist es, Maschinen und Computer so zu programmieren, dass sie in der Lage sind, menschenähnliche Aufgaben auszuführen. Dabei können sie eigenständig lernen, Probleme lösen und Entscheidungen treffen.

Die Grundlage von KI ist das maschinelle Lernen (ML). Hierbei werden Computerprogramme so gestaltet, dass sie aus Erfahrungen und Daten lernen können. Diese Daten werden dann in Algorithmen umgewandelt, die dem Computer ermöglichen, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Das maschinelle Lernen wird in drei Kategorien unterteilt: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen.

• Überwachtes Lernen bedeutet, dass der Computer anhand von Beispielen trainiert wird. Hierbei werden dem Computer Beispieldaten gegeben, die mit bestimmten Ergebnissen verknüpft sind. Der Computer lernt dann, wie er diese Ergebnisse aus den Daten vorhersagen kann.
• Unüberwachtes Lernen bedeutet, dass der Computer eigenständig Muster in den Daten erkennen und Gruppierungen bilden kann, ohne dass ihm Beispielergebnisse vorgegeben werden. Der Computer lernt also, ohne dass ihm ein Ergebnis vorgegeben wird.
• Bestärkendes Lernen bedeutet, dass der Computer durch Feedback lernen kann. Hierbei wird dem Computer eine Zielsetzung vorgegeben, und er wird belohnt, wenn er diese erreicht. Durch diese Belohnung lernt der Computer, wie er das Ziel effektiver erreichen kann.

Ein weiterer wichtiger Bereich der KI ist das tiefe Lernen (Deep Learning). Hierbei handelt es sich um eine spezielle Form des maschinellen Lernens, bei der ein Netzwerk von künstlichen Neuronen gebildet wird. Diese Neuronen sind miteinander verbunden und können Daten verarbeiten und interpretieren. Durch diese Vernetzung können komplexe Muster in den Daten erkannt werden.

KI wird bereits in vielen Bereichen eingesetzt und viele Organisationen befinden sich aktuell in der Einführung von KI. So werden beispielsweise selbstfahrende Autos mithilfe von KI entwickelt. Hierbei werden Kameras, Sensoren und andere Messgeräte genutzt, um Informationen über die Umgebung des Autos zu sammeln. Die KI kann diese Informationen verarbeiten und Entscheidungen darüber treffen, wie das Auto reagieren soll.

Ein weiteres Beispiel ist die medizinische Diagnostik. Hierbei werden Patientendaten analysiert, um Krankheiten zu erkennen und die bestmögliche Behandlung zu finden. Die KI kann Muster in den Daten identifizieren, die für den Menschen schwer zu erkennen sind, und so eine bessere Diagnose und Behandlung ermöglichen.

Zukünftige Einführung von KI in Unternehmen. Die wachsende Rolle

In der Zukunft wird KI in deutschen Unternehmen eine immer größere Rolle spielen. So trägt sie beispielsweise dazu bei, dass die Produktion in der Industrie effizienter und schneller wird. Auch im Bereich der Robotik wird KI eine noch wichtigere Rolle zukommen, um Roboter und autonome Systeme weiterzuentwickeln, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben auszuführen.

Einführung von KI und Nutzung von KI in Unternehmen. Die Bedenken und Risiken

Allerdings gibt es auch einige Bedenken und Risiken im Zusammenhang mit der Nutzung von KI. Sicherheit im Umgang mit KI und vor allem das Thema Datensicherheit sind zentrale Themen. Auch besteht zum Beispiel besteht die Gefahr, dass KI-basierte Systeme unbeabsichtigte Fehler aufgrund von Datenverzerrungen oder unvollständigen Daten erzeugen.

Darüber hinaus können KI-Systeme Vorurteile aufgrund von ungleichen oder diskriminierenden Daten lernen. Es ist daher wichtig, KI-Systeme sorgfältig zu überwachen und sicherzustellen, dass sie ethischen Grundsätzen und Gesetzen entsprechen. Auch eine Betriebsvereinbarung künstliche Intelligenz KI (vgl hierzu auch § 90 Abs. 1 Nr. 3 BetrVG) bzw. artifical intelligence AI und eine eingehende Beratung zu allen hier aufgezeigten Themen muss ein zentrales Element sein.

Einführung von KI in Unternehmen. Die grundlegenden Potenziale

Insgesamt hat die Einführung von KI in Unternehmen und die Nutzung von KI in Organisationen jedoch ein enormes Potenzial, um komplexe Probleme zu lösen und neue Möglichkeiten zu schaffen. Es wird erwartet, dass KI in Zukunft in vielen Bereichen des täglichen Lebens eingesetzt wird, von der Gesundheitsversorgung über die Logistik bis hin zu Unterhaltungsanwendungen. Es bleibt abzuwarten, wie sich die Entwicklung von KI in den kommenden Jahren fortsetzt und welche Auswirkungen sie auf unsere Welt haben wird.

en[AI]ble. BMAS-Forschungsprojekt. KI in KMU präventiv und produktiv implementieren

Vor allem kleine und mittlere Unternehmen (KMU) in Deutschland und ihre Mitarbeiter*innen haben aufgrund spezieller Rahmenbedingungen (z.B.: fehlende personelle, finanzielle, zeitliche Ressourcen) Schwierigkeiten, sinnvolle KI-Anwendungen für ihre Wertschöpfung zu erkennen, diese strategisch zu bewerten sowie präventiv, partizipativ und produktiv zu gestalten und zu nutzen.

Förderprojekt zur gezielten Einführung von KI in Unternehmen und Nutzung von KI in Unternehmen. enAIble schafft Grundlagen

Auf Initiative der youCcom smartLion GmbH hin entwickeln wir mit unseren Kompetenzpartner im Rahmen des BMAS-Förderprojektes deutschlandweite Standards sowie Schulungs- und Implementierungskonzepte für den Digitalen Mentor als Unterstützer bei der Einführung von KI in Unternehmen.

Ein Digital-Mentor kann Führungskräfte und Beschäftigte in KMU und ihre Betriebsräte gezielt dazu befähigen, entscheidende Lücken zu schließen und eine für alle Seiten gewinnbringende KI-Einführung und KI-Nutzung zu ermöglichen.

Voraussetzung dafür ist, dass der Digital-Mentor neben technischen KI-Grundkenntnissen vor allem Kompetenzen in der ganzheitlichen soziotechnischen Arbeits- und Organisationsgestaltung und in der Gestaltung einer innovationsförderlichen, wertschätzenden Unternehmenskultur besitzt.

Da es den Digital-Mentor für präventive KI-Gestaltung für KMU noch nicht gibt, wird in Lern- und Experimentierräumen KI im Verbundprojekt „Digital-Mentor“ (Kurztitel: en[Al]ble) ein Lernkonzept und ein Modell für den Einsatz eines Digital-Mentors entwickelt und realisiert. Ziel sind das klare Erkennen von KI, die gezielte Einführung von KI und die sichere Nutzung von KI.

Die Laufzeit des Projekts unter der Fördernummer: EXP.01.00008.20 ist September 2020 bis September 2023.

Projektziele

Zentrale Ziele des Verbundprojekts en[AI]ble sind:

• Entwicklung eines Konzepts, in dem die Anforderungen und Kompetenzen an Akteure formuliert sind, die die Rolle eines intern oder extern agierenden „Digital-Mentors“ übernehmen wollen.
• Entwicklung eines Lern- und Qualifizierungs-konzepts inkl. Quali-fizierungsunterlagen zur Qualifizierung von Digital-Mentorinnen und -Mentoren.
• Der Einsatz erster Pilot-„Digital-Mentorinnen und Mentoren“ in Betrieben (Erprobung).
• Der Aufbau einer nachhaltigen Transferstruktur.

Das Kompetenzteam neben der youCcom smartLion GmbH

Das interdisziplinäre Projektteam setzt sich aus sieben Forschungs- und vier Betriebspartnern zusammen.

• RKW – Rationalisierungs- und Innovationszentrum der Deutschen Wirtschaft e. V. – Eschborn
• ifaa – Institut für angewandte Arbeitswissenschaft e. V. – Düsseldorf (konsortialführend)
• G-IBS mbH – Gesellschaft für Innovation, Beratung und Service – Berlin
• Stiftung „Mittelstand – Gesellschaft – Verantwortung – Heidelberg
• ed-media e. V. – Institut für Innovation in Bildungs- und Unternehmensprozessen – Zweibrücken
• IZAG gGmbH – Institut für zukunftsorientierte Arbeitsgestaltung – Magdeburg

Außerdem die vier geförderten Betriebe BKK ProVita, Creatio GmbH, Syslog GmbH und Franz Lorenz GmbH sowie eine Vielzahl an Valuepartnern (Unternehmen, Verbände, Gewerkschaften) mit dem Ziel der fundierten Einführung von KI in Unternehmen.