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Automatisierte Medienanalyse

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haben ja vielen Dank für die Einführung bevor das er zum Thema Algorithmen geht möchte ich ganz gerne noch mal auf eine ganz alte Technologie zurück er noch mal den Blick darauf lenken und zwar auf an
Ampeln ich gehe davon aus dass die Mehrheit hier im Saal nicht regelmäßig bei Rot über Ampeln fährt und das hat einen guten Grund an den Ampeln verkörpern erlegen die wir in diesem wieder sehen kann dass ist die identische pro Jahr Kreuzung in der in Japan haben früher stand ja damit mit den
Verkehrspolizist der uns gezeigt hat wer wann wo genau die über diese Straße über die Kreuzung einer gehen darf und nun ist sind diese Aufgaben eben auf abends Artefakte verteilt auf Ampeln Zebrastreifen sonstige Markierungen und Verkehrsschilder Damen und der es zeigt uns einig dass das
Beispiel dieser geeinigt tagtäglich mit Technologien schon in in Kontakt und das uns vielleicht gar nicht immer bewusst dass und wie sehr wir von ihnen angeleitet werden und er dieser Verknüpfung zwischen Mensch und Technologie oder Artefakten an nennen die in der Wissenschaft immer häufiger so zu Materialität an und die besagt dass man Stand Dinge untrennbar miteinander verflochten sind und wir können weil sie nun gemeinsam der kann das heißt beispielsweise ist
ein Hammer ohne einen Schmidt ohne Hammer und ohne Ambos noch ein Schmidt an und diese Verwicklungen zwischen Mensch und Objekten oder Technologien das ist also der Hintergrund der bestimmt wie wir leben werde es sind zum Teil und wieder arbeiten denn jetzt Werkzeuge und
Technologien schon so es in großen Einfluss haben und wir so mit ihnen verknüpften was ist denn jetzt ein das Problem mit mehr Algorithmen denn anders ähnlich wie die Ampel an der anders als die Ampel sind sie natürlich nicht an einen Ort oder ein Zeitraum gebunden diesen kann er natürlich Handlungsanweisungen zur Lösung eines bestimmten Problems und sie sind natürlich interaktiv das heißt sie speisen sich von Mensch von auch von uns erzeugten Daten und arbeiten auch an diesen Daten und er wenn wir beispielsweise an Watson denken ist uns auch ganz klar dass sie sich auch in unterschiedlichen Ökosystemen bewegen können was ich verteilen und offen sind und obwohl wir natürlich wissen auch dass Sie jemand programmiert hat und dass sie auch editierbar sind jederzeit ist sind sie doch für die meisten von uns der gelegt war arbeiten automatisch unvollkommen und durchsichtig und wenn man jetzt leider das war er auf der Straße fragt wie er findet den Google die Antwort auf jede Suchanfrage möchten Sie das genau wissen lautet die dieser oft Abendmahls auch nein
ja aber welche Auswirkungen haben Algorithmen nun auf unserer Arbeitswelt schwer zu sagen in unserer Arbeitswelt will das steht ja aus etablierten Konventionen Praktiken und Technologien und dieses Beispiel das mobile Technologien unsere Büros leer fegen das kennen wir alle von mir wahrscheinlich schon erfahren haben ich möchte
allerdings noch mal aufgrund dieser Undurchsichtigkeit er nochmal offen sichtbar das Beispiel er eingehen das vielleicht die abstrakte Handlungsweise von man noch nochmal verdeutlichen kann und zwar am Beispiel des Da Vinci Roboter aus wie man auf dem Bild sieht also ist eine Studie von sehr gebe Al 2013 die haben Sie mal geschaut was passiert denn einig das macht zum super dass eine neue Technologie wenn wir in im OP-Saal gelandet man sieht der Arzt sitzt jetzt nicht mehr steht nicht mehr im OP Tischen operiert direkt er es erstmal am anderen Ende des Raumes und interagiert mit dem Grundwort das hilft Ihnen natürlich weil er nicht mehr über das Zittern ausgeglichen wird und weil er vielleicht in kleinen Teilen in China dann Teil sie den aber viel besser und wir auf der anders hilft ihm quasi seine Arbeit zu verfeinern zum Teil steckt diese Kompetenz aber auch schon in der Technologie den der Roboter kann er zum Teil auch schon selbst und nehmen auf der anderen Seite sehen wir die Krankenschwester die nach wie vor am OP Tisch steht und sich nach der 40 den ganzen Überblick behalten muss doch ganz neue Aufgaben die er dafür beispielsweise auch Instrumente austauschen was sie vorher nicht gemacht hätten man sieht also dass es ja auch zu Verschiebung von Aufgaben zwischen Professionen auch kommen kann und das auch Assistenz Tätigkeiten am aufgewertet werden kann durch neue Technologien
wir haben eine Einstellung einer Humankapital Management-Software angeschauten am Unternehmen und die hat erstmal den Rekrutierungsprozess in dem in einem Unternehmen komplett über den Haufen geworfen und zwar an wurden ursprünglich in diesem Rekrutierungsprozess waren ursprünglich 8 Personen aus unterschiedlichen Abteilungen beteiligt und der weiß Präsident ätsch aber setzte seine Unterschrift drunter und quasi die letzte
Entscheidungsinstanz die neue Software zwar zugeschnitten auf 3 Minuten vor und diese 3 nutzt zwar von denen gab es eine zentrale nur zur Rolle die den ganzen Prozess durch leitet da durch das dieser dass Leitungs- Dieselleitung Nutzungs- Rolle quasi operative Aufgaben aber eben auch sehr viele entscheidungsrelevante Aufgaben des IM hielt
wurde diese Aufgabe eben diesen Weise Präsident an mehr zu getragen und da konnte man ganz schön sehen was passiert denn eigentlich wenn man diese neuen Technologien und die die Yellow gegen die ist sie mit ins Unternehmen bringen plötzlich nicht mehr so ganz zu dem passen wie wir und fragt unsere eigenen Rolle sehen beweise Präsident hat sich nämlich die geweigert eben diese operativen Aufgaben durchzuführen und hat die Leute natürlich immer vielleicht Kandidaten nicht eingeladen durch einen Krieg zu einem nächsten Interview Termin und die Fachbereiche haben Sie natürlich gewundert wo sind unsere tollen Kandidaten wir haben das heißt es kann so den Zusammenbruch von dieser allerdings von diesem würdigte Klärungsprozess und der letzten Endes wurde dann diese zentrale nur zur Rolle in dem System einen Personal Vereinten vertragen das heißt wir hatten zum zunächst ein Held mit dem mit 8 Personen aus der ganzen aus dem ganzen Unternehmen und geblieben ist ein Personalreferent der Kinder Entscheidungs- kompetenzen hatte am ändern er jetzt das Beispiel das ich gerne zeigen möchte ist dass wir nicht nur Daten Silberproduzenten auch Metadaten und diese natürlich auch genutzt werden der muss in der Einführung von kognitiv von kognitiven Systemen ein Croissant angeschaute heißt das ist dem hat konstanter Agenten an eine vordefinierte Verkaufs an vordefiniertes Verkaufsangebot zur Verfügung gestellt und das war natürlich vollkommen klar dass das das ist das ist definiert wurde auf mit Kundendaten gespeist wurde und mit Interaktions- Daten das allerdings Metadaten von den Mitarbeiter
mitgeschnitten und das so wollen die meisten mussten die meisten Agenten eben nicht das eines ganz klar und diese Metadaten Amboy neue neue Kennzahlen Leistungskennzahlen einzuführen und durch diese und die waren natürlich die mehr gekoppelt an diesem Nutzungshäufigkeit Nutzungsintensität er der einzelnen Agenten und so hat man quasi dieses diese Verflechtung zwischen Technologie diese Einspeisung von Daten beschleunigt haben und damit bin ich auch schon wieder am Anfang bei der Einleitung an dieser zunehmenden Verflechtung zwischen Handlungen mit Technologien und im Fall von Daten aus ist es aber so dass wir die wir im Vergleich zu Ampel beispielsweise oder zu Stuhl dass wir die gleichzeitig produzieren und konsumieren das heißt ein Algorithmus das unsichtbare Akteure nochmal am Werk und gerade bei entscheidungsrelevanten es ist die man oder Algorithmen basierten Entscheidung müssen wir uns vollkommen bewusst sein dass natürlich alle dass alle Handlungen die wir haben tun ständig dazu beitragen wie wir unser der Welt in Zukunft Formen heißt Daten oder Metadaten und wir können davon ab das ist vielleicht dass wir alle an Handlungsoptionen die uns bereitgestellt werden nicht nur am als
gegeben wahrgenommen werden genau zu viel erstmal von mir am liebsten mit
Entscheidungs- relevanten Arten in die im Personalmanagement vor einem weitergeht wird Tina der kann jetzt wirklich die okay
okay und so da das ist okay
also Algorithmen rechnen aus wie das Wetter wird sie lenken Flugzeugen Autos sie filtern und so Suchergebnis bei Google und sie handelt auch an den Börsen Namensgeber ist der
mittelalterliche zahlen Gelehrte alle Schiras mir aus Bagdad aber der Vater des Algorithmus ist ja nicht denn es gibt eine Mutter 1843 schrieb aber Lauf lässt die 1. Computerprogramme die 1. Algorithmen im heutigen Sinne obwohl es damals noch gar keine Computer gab
die Gas erst 100 Jahre später und seither erobern sie die Welt und damals wenn die alte wird man vermutlich genau so eingesetzt worden um nur 1 Dekan der Rahmenbedingungen und noch nicht so ganz die richtigen heute gibt es Technologien die es damals noch nicht gab sie sind günstig sie haben schweinekalt Kapazitäten die Verarbeitungskapazität und vor allem gibt es da Daten auf die die Algorithmen angewendet werden können und das nicht weniger und liegt die geschätzte globale Datenmenge 2016 bei 16 Zeitarbeit wird vermutet dass sie
2025 auf 163 Zeitarbeit ansteigt so liegt es nahe dass Unternehmen diese Daten nutzen bestmöglich nutzen und die meisten
Unternehmensbereiche tun dies bereits was würde ein Finanzbereich das Controlling oder auch die Marketingabteilung ohne Zahlen und Daten tun vermutlich Kaffee trinken und
es ist auch kein Geheimnis dass Unternehmen Daten und Algorithmen einsetzen um ihren Kunden eine bestmögliche Kaste Mike spielen zu bieten wir wissen alle wie gut Amazon und kennt das Ganze läuft seit einigen Jahren auch in der Arbeitswelt an Personal Software es basiert auf Algorithmen werden eingesetzt um Personal Daten aus verschiedenen Systemen zusammenzuführen zu verknüpfen mit internen Daten mit externen Daten und so neue Muster aufzudecken oder auch neue Wirkungszusammenhänge dieser Ansatz auch blieben oder war etwas Analytics genannt wird zunehmend in allen Bereichen des Personalmanagement eingesetzt es gibt natürlich viele Chancen und auch Risiken die werden uns gleich noch mal genau anschauen vor aber ein ganz kurzes
Beispiel aus der Tierwelt Karriereentwicklung das Beben Analytics Team von Google hat vor einigen Jahren vor einen Algorithmus entwickelt um Verwaltungsentscheidungen zu berechnen und wenn wir genau hin Ski schauen dann sehen wir dass der Algorithmus auf 3 Variablen basiert 5 der durchschnittlichen Performance 2. der Empfehlung des Managers und drittens der selbst Empfehlung aber ist das überhaupt ja dass der Algorithmus Delikte ich auf 3 Variablen basiert wie würden wir entscheiden und auf basiert auf welchen Kriterien würden wir als Personalverantwortliche entscheiden vermutlich schauen wir uns an wie Mitarbeiter XY in der Vergangenheit gearbeitet hat wir erhalten Rücksprache mit dem Manager und wir fragen ob wir oder Frau XY überhaupt an einer Beförderung interessiert ist und letzten Endes vielleicht auch noch ein bisschen so Berti oder Bauchgefühl für unsere Entscheidungen und dann sind die Kriterien gar nicht so groß anders als dieses Eile geboten aus aber warum interessiert
es uns so dass eine wird überhaupt objektiv handeln wenn wir selbst dazu gar nicht in der Lage sind es gibt etliche Studien die besagen wir haben lediglich ja einige Vorurteile Verzerrungen oder Sympathien in unseren Köpfen nur kann man natürlich in unsere Köpfe nicht reinschauen aber in dieses Thema schon also warm nutzen wenn ich dieses Thema um den menschlichen Vorurteilen entgegenzuwirken es gibt noch weitere Chancen und zwar habe ich im Rahmen Meinert sieht in meiner wissenschaftlichen Tätigkeit mit einem Unternehmen gesprochen die Algorithmen Personalwesen einsetzen oder dies zumindest Vorhaben und er sie auch sich Folgendes so anstatt eine Taste Experiment zu schaffen können wir Algorithmen und Analytics nutzen um eine Employee Xperience zu kreieren also eine Erfahrungswelt für Mitarbeiter so haben wir endlich eine Daten faktenbasierte Entscheidungsunterstützung im Etsch und Personalentscheidungen sind auch langfristig nachvollziehbar wir können Ressourcen gezielt einsetzen und wir können Kosten sparen menschlich Entscheidung hängen oft ab von der Tagesform oder der Tageslaune und sind somit nicht konstant so kann der Einsatz von computerbasierten Berechnungen auch korrigieren würgen wenn beispielsweise menschliche Vorurteile ausgeschaltet werden können aber auch Systeme sind gar nicht so konstant und ich denke die meisten von Ihnen
kennen das Beispiel des Microsoft Sports welche es manipuliert wurde und rassistische Züge seiner Nutzer übernommen hat also wir stehen auch Risiken und Gefahren in die größte Gefahr liegt war vermutlich in der Nähe in nativen naiven Umgang mit Daten die Komplexität des Themas macht Angst denn es bedeute Veränderung das Thema damit eige- wird man im Personalwesen würde plötzlich eine Schnittstelle zwischen ich IT und Data seines auf die die Unternehmen nicht vorbereitet sind aber auch der Datenschutz Betriebsrat und das Regelwerk rund um die Nutzung von Daten nach den Managern Angst obwohl dies eigentlich eine große Chance sein sollten die Ursache muss aber gar nicht nur der Algorithmus sein Fehlerquellen können sein und 3 Daten falsche und falsche statistische Methoden bei ist es in den Algorithmen falsche Interpretation der Ergebnisse also es gibt etliche dann dabei muss Ungleichbehandlung nicht mal offensichtlich erfolgen sondern kann auch indirekt passieren und na klar wollen wir fair behandelt werden und na klar das wollen wir das mit unseren Daten gut umgegangen wird aber trotzdem sind wir bereit tagtäglich ja etliche Daten mit großen Konzernen zu teilen aber warum eigentlich warum tun wir das tagtäglich wenn vor 2 bis 3 Wochen wurde bei der Anhörung von Max sage aber bekanntgegeben dass Facebook pro juser 29 Tausend Data Points besetzt und für uns als Einzelperson sind die Information nicht viel wert wenn wir können damit nichts anfangen aber für die Unternehmen die Informationen Cluster haben und hinterher daraus ab Ereignisse oder Erkenntnisse daraus ableiten Gewinne die Daten natürlich erst dann wert und wenn wir uns recht überlegen haben wir überhaupt gar keine Kontrolle was unsere Daten angeht und wir wissen nicht was mit ihm passiert also passiert das Ganze in einem ungeschützten Umfeld wenn wir aber unsere Daten mit Unternehmen teilen also mit unserm Arbeitgeber haben dann ist es natürlich an sich einen ein geschütztes Umfeld weil die Europäische Datenschutzgrundverordnung hilft uns und sie gibt uns auch Sicherheit und es liegt natürlich auch der Verantwortung des Arbeitgeber ist dass er wenn ja wir für rechtliche Aspekte ein hält aber auch ganz unbedingt ethische Aspekte sie können beispielsweise zu jeder Zeit können wir unseren Arbeitgeber Fragen und Bitten welche Daten gibt es über uns und zu welchen Zweck werden sie genommen haben genau und wenn es natürlich wenn der Zweck ist dass mein Arbeitgeber mir geeignete Weiterbildung oder interessante Projekte basieren auf meine Fähigkeiten anbietet dann vielleicht das natürlich gut aber wir sehen habe ich nicht die Antwort auf alle Fragen und Probleme aber ich denke das
Allerwichtigste ist Bewusstsein schaffen für das Thema und für einen ethischen Umgang mit Entscheidung vorbereiten Algorithmen Personalwesen
danke vielen Dank ja ich mache es ganz
kurz vielleicht noch paar Anmerkungen aus Sicht so 10 eines eines Wissenschaftlers 3
Punkte einmal ganz kurz zum Thema Forschung einmal ganz kurz auch zum Thema Lehre das ist ja auch immer das was uns in die bewegt und aber auch noch mal auf das Praxis Thema bisschen im Sinne von der Appell oder T Sinnhaftigkeit zunächst unter Forschung ich ich glaube was wichtig sein wird in Zukunft noch viel mehr als bisher dass wir tatsächlich auch mehr Forschungen durchführen die uns hilft zu verstehen wie dieser Algorithmen unser Entscheidungsverhalten in der Arbeitswelt aber wohl natürlich auch im Privatleben verändernde das anflehen gemacht es gibt da ganz viele gute Forschungsprojekte bereits aber das ist sicherlich noch zu wenig und wir dürfen dieses Thema nicht so 10 der der Technik und Informatik oder der das seines überlassen sondern es ist ein gesellschaftswissenschaftliche sind theologische Stemann soziologisches Thema und wir müssen da glaube ich insgesamt viel breiter noch denken Forschung war das Thema Lehre ist eine gilt im Grunde genommen in der Lehre diese Ergebnisse aus der Forschung muss natürlich auch in der Lehre eingebracht werden ich denke wir müssen das Thema Algorithmen wie das sein das Künstliche Intelligenz wir wenn man es nennen mag er Mainstream in das heißt wir brauchen eigentlich in jedem Fach in jeder Disziplin dieses Thema so dass die Studierenden wenn sie aus den Hochschulen rauskommen im Grunde genommen ein reflektiert und kompetenten Umgang mit dem Thema erlernt haben und entsprechend umgehen können das würde nicht nur Aufgabe sozusagen von Hochschulen sein sondern das ist natürlich auch Aufgabe jedes Einzelnen und der Gesellschaft insgesamt das ist uns glaube ich auch klar nächster Punkt der Thema Thema Praxis vielleicht nochmal auf das Edge Art wie man das möchte ich ganz kurz nochmal aufgreifen und so Beobachtung ist im Grunde genommen das die ganzen versuche in die landete Z Analytics zu gehen immer nur dann gelingen wenn das über Mode ist Teams geschieht das heißt das ist kein reines wird Thema das ist aber auch kein reines IT-Thema und auch kein eines Täters 1 Thema sondern nackt müssen alle zusammenarbeiten muss insbesondere natürlich auch das Thema Mitbestimmung mitgedacht werden mit einer so dass wir hier im Grunde genommen multidisziplinäre Projekte haben um solche Themen anzugehen und sie auch eben insbesondere flektiert anzugehen um auch den Blick zu haben für die Sozen dunkle Seite hat der Thematik letzter Punkt für die Praxis wir haben seit ungefähr weiß nicht einmal 5 Jahren vielleicht ein bisschen weniger diskutieren wir dass die Digitalisierung insgesamt aber auch das Thema der Algorithmen zu einer gewissen Demokratisierung in den Unternehmen führen kann er ohne große Diskussion zum Thema Augenhöhe Entmachtung von Führungskräften mehr Partizipation der Mitarbeiter durch neue Kommunikationsmedien und so weit und sofort was wir aber festgestellt haben an einer anderen Stelle das sich in einem Art Machtvakuum aufgegangen ist und das im Grunde genommen Algorithmen in dieses Machtvakuum eingetreten sind und unsere Arbeit kontrollieren und auch Steuern und hier wäre so bisschen der Appell müssen wir uns tatsächlich auch mal darüber Gedanken machen wie können wir hier denn eine gewisse Gegenmacht wieder erzeugen zu den Algorithmen die unser Verhalten und unser Entscheidungen Steuern und das ist die Frage inwieweit es sozusagen eine Mitbestimmung in herkömmlicher Art tun kann oder ob es auch hier neue Instrumente braucht so und jetzt glaube ich sind offen für die Diskussion in Gang 100 gleich
3 das ich jetzt von meiner Seite auch noch mal vielen Dank Herr Tina Stefan und Verena leider sind wir etwas lang geworden danach Zeit für 2 kleine Fragen er hat einen da habe ich ja Glück dass ich das Mikrofon erwischt habe er darüber geben wird frage dann Algorithmen Algorithmen die die Welt Abteilung Steuerungen das ist doch aber bitte schön auch voraus dass die dass der Input dazu auch wirklich Algorithmus hierbei ist ich denke an doch Beschreibungen wie ich sie heute lese ich schaue mir Leute an die darauf hin eingestellt werden und das ist oftmals dann ich sagen oftmals werden die richtigen Leute trotz der Stellenbeschreibung eingestellt der ja einfach weil sie zum Team passen weil sie komplementäres gilt haben aber Sie haben nicht 13 Jahre SAP Erfahrungen sprechen 5 Sprachen fließend und sind 25 wer also wie wie wie wird dieser Input für die Algorithmen wie wie soll das funktionieren dass der Algorithmus auch der Vorgabe bekommen die halt nicht vom Mond ist so hallo Quickborn Fortsetzung ist natürlich in dem Unternehmen
man kann das nicht generalisieren es kommt auf jedes Unternehmen an das individuelle und vor allem kommt es auf die Fragestellung an natürlich kann nicht jede Frage ohne jedes Problem in ein Unternehmen mit Eile gewesen das so so individuell und der Algorithmus muss auch auf das Unternehmen auf die Fragestellung passen dass man nicht sagen kann ok das hier und jetzt aus Prinzip funktioniert einfach nicht eingeben reich kurz kurz Ergänzung 2 2 Punkte dazu
zum einen natürlich darf man auch die Algorithmen nicht überschätzen ist teilweise wenn wir über Algorithmen reden dann sind es ganz ganz simple Algorithmen und wenn ein Mädchen Algorithmen
zum Beispiel dem Gründungen ganz Ballsaales Text meinen machen und nur kucken tauchen in der Bewerbung in welche Begriffe auf die auch in einer Stellenbeschreibung auftauchen das heißt es ist so ein Algorithmus wenn eine ganz grobe Vorselektion im Grunde genommen und nimmt im wurden keine großen Schaden Option ist alle allenfalls zu mehr Automatisierung Ineffizienz Algorithmus aus das ist glaube ich nun in ein wichtiger Punkt den man sehen muss eine andere Frage ist es dann auch die Anwendung und die die die Logik nach der diese Algorithmen dann tatsächlich in der Umsetzung genutzt werden der Spiele zum bisschen auf das Thema ein die haben immer noch wieder hin und so weiter was über sie vor auch schon angemerkt haben hier ist es so dass es natürlich präskriptive Algorithmen er gibt die auch so gelebt werden sehr sehr dass es hier zu zeigen die Entscheidung alten TV und die muss auch gewählt werden während die Ed sagen in der Gefahr das ist nicht nicht so der Fall ist dann am Schluss sozusagen gibt es eine Letztentscheidung das ist
meistens dann der Menschen auch nahm das so sind es auch vielleicht einmal ein bisschen die Erklärungen die man eigentlich Algorithmen er dann nutzen kann und nutzen sollte für eine sehr kurze Fragen von nachts gedeckelt hallo aber mich ja wieder
kälter auch Luzerner Kreise eben davon gesprochen dass es in Zukunft darum gehen wird auch eine Gegenmacht wieder aufzubauen gibt es denn schon 1. Ideen dazu oder auch empirische Beispiele wo man sieht das ja Algorithmen im Rahmen von Diplo Analytics auch ein weit demokratisierten werden in solchen Fällen die ja auch sehr stark auf Eigenverantwortung setzen und und das Machtvakuum in dem Sinne positiv gefüllt werden kann also ich ich vermute mal ganz sagt dass es diese diese Gegenbeispiele gibt und diese guten Beispiele ich kann ihn jetzt aber gerade keins nennen
was ich Ihnen sagen kann dass es natürlich Forschungsbemühungen in die Richtung geht die Frage wie sieht Mitbestimmung aus in in der digitalen Welt draußen in der Halle ist zum Beispiel Hans-Peter Stein aufgebaut die ganz intensiv Forschungsprojekte zu diesen Themen auch fördern auch die Kollegen die dort vor uns hier präsentiert haben ich jetzt sich alle das gesehen haben Forschung in den Bereichen und stellen die Frage wie muss Mitbestimmung sich selber digitalisieren um tatsächlich damit Gegenmacht zu sein an der Stelle und das wird durchaus dort bearbeitet und ich kann jetzt keine womit das bei Spinnen denn dafür sicherlich Platz 1 in anderen in einer
Situation und die 3 sind nach hier das heißt ein Medienthema vertiefen möchtet er könnte sicherlich noch angesprochen werden nicht mal am Rande mit Jahre führte vielen Dank für eure Zeit einen interessanten in Input wir machen jetzt eine Viertelstunde Pause und danach wird es um das Thema gehen an der die juristische Verantwortung trägt wenn sich Roboter daneben mitnehmen das Gleiche I
Algorithmus
Hypermedia
Algorithmus
TINA <Telekommunikation>
Inverter <Schaltung>
Objekt <Kategorie>
Algorithmus
Zeitraum
Algorithmus
Google
Abteilung <Mathematik>
Raum <Mathematik>
Roboter
Metadaten
Ende <Graphentheorie>
Software
VERKAUF <Programm>
Systems <München>
Metadaten
Bildschirmmaske
Algorithmus
Kennzahl
Plot <Graphische Darstellung>
ART-Netz
Algorithmus
Google
Programm
TINA <Telekommunikation>
Kapazität <Mathematik>
Algorithmus
Algorithmus
Software
Systems <München>
Zahl
Verzerrung
Variable
Algorithmus
Ende <Graphentheorie>
Berechnung
Systems <München>
Entscheidungstheorie
Statistik
Facebook
Zugbeanspruchung
Algorithmus
Microsoft
Information
Schnittstelle
Punkt
Algorithmus
Digitalisierung
Schreiben <Datenverarbeitung>
Künstliche Intelligenz
APPELL <Programm>
Fortsetzung <Mathematik>
Ein-Ausgabe
Informatik
Entscheidungstheorie
Point of sale
Algorithmus
Mathematische Größe
Umsetzung <Informatik>
Punkt
Algorithmus
Prozessautomation
Gegenbeispiel
Algorithmus
Richtung
Rand
Ein-Ausgabe
otto <Programmiersprache>
Roboter

Metadaten

Formale Metadaten

Titel Please do not disturb!
Untertitel Algorithmen bei der Arbeit
Serientitel re:publica 2018
Autor Bader, Verena
Arens, Tina
Kaiser, Stephan
Lizenz CC-Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 3.0 Deutschland:
Sie dürfen das Werk bzw. den Inhalt zu jedem legalen Zweck nutzen, verändern und in unveränderter oder veränderter Form vervielfältigen, verbreiten und öffentlich zugänglich machen, sofern Sie den Namen des Autors/Rechteinhabers in der von ihm festgelegten Weise nennen und das Werk bzw. diesen Inhalt auch in veränderter Form nur unter den Bedingungen dieser Lizenz weitergeben.
DOI 10.5446/36646
Herausgeber re:publica
Erscheinungsjahr 2018
Sprache Deutsch

Inhaltliche Metadaten

Fachgebiet Informatik
Abstract Algorithmen bestimmen, was wir tun. Wir bestimmen, was Algorithmen tun. Diese untrennbare Verflechtung von Mensch und Algorithmus wirft Fragen auf: Wie genau gestalten Algorithmen unsere Arbeitswelt – oft auf subtile Weise – um? Wer entscheidet – Mensch oder Algorithmus? Warum ist es uns so wichtig, dass Algorithmen genauer, fairer, objektiver arbeiten als wir? Welche Verantwortung tragen wir beim Einsatz von autonom arbeitenden Algorithmen in der Arbeitswelt?

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