dpa, Digitalisierung, 1985
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29.4.2016 | Von:
Hartmut Hirsch-Kreinsen

Zum Verhältnis von Arbeit und Technik bei Industrie 4.0

In der aktuellen Debatte über die zunehmende Verbreitung digitaler Technologien wird davon ausgegangen, dass sich mit ihnen geradezu disruptive soziale und ökonomische Folgen verbinden. In Deutschland wird diese Frage seit etwa 2011 unter dem eingängigen Label "Industrie 4.0" thematisiert. Betont wird, dass ein neues Niveau produktionstechnologischer Entwicklung erreicht sei, dessen zentrale Merkmale die Verknüpfung der virtuellen mit der realen Welt durch "Cyber-physikalische Systeme", der breite Einsatz von Sensoren und Systemen zur Datenerfassung sowie die systematische Nutzung der damit verfügbaren großen Datenbestände auf der Basis von Big-Data-Methoden seien. Hiernach eröffnen sich grundlegend neue Potenziale für die gleichzeitige Automatisierung und Flexibilisierung von Produktionsprozessen, die Optimierung überbetrieblicher Wertschöpfungsketten sowie die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle mit bislang nicht gekannten intensiven Kundenbeziehungen.

Unstrittig ist, dass sich mit den neuen Technologien spürbare und dauerhafte Konsequenzen für industrielle Arbeitsprozesse verbinden werden. Strittig ist indes, welcher Art diese Konsequenzen sein werden. Ein wesentlicher Grund hierfür ist ohne Frage, dass die Diffusion der neuen digitalen Technologien im industriellen Sektor erst am Anfang steht und daher bislang nur wenig valide Forschungsergebnisse über die Konsequenzen für Arbeit vorliegen. Im Folgenden sollen gleichwohl auf der Basis einer Auswertung bislang vorliegender Studien[1] und erster Ergebnisse aus eigenen empirischen Erhebungen Thesen zum Wandel von Industriearbeit zur Diskussion gestellt werden.

Entwicklungsszenarien von Industriearbeit

Die Konsequenzen der digitalen Technologien für Arbeit lassen sich durch ein begriffliches Schema fassen, das mit dem Rückgriff auf Analysen der Wirtschaftswissenschaftlerin Shoshana Zuboff über die sozialen Folgen von Informationstechnologien zwischen den Dimensionen der Automatisierung, der Informatisierung und der Transformation unterscheidet.[2] Diese Unterscheidung ermöglicht ein Verständnis von Digitalisierung, das sowohl Kontinuitäten als auch Diskontinuitäten industrieller Entwicklung einschließt. Die Dimension der Automatisierung bezieht sich auf die traditionelle Logik technologischer Rationalisierung, mit der die Abhängigkeit der Produktionsprozesse von menschlicher Arbeit reduziert wird. Die Dimension der Informatisierung bezeichnet hingegen die neue Qualität der digitalen Technologien, nämlich eine steigende Verfügbarkeit von Daten und Informationen über Arbeitsprozesse. Mit Transformation sind die damit einhergehenden neuen Möglichkeiten der Planung, Steuerung und Reorganisation von Arbeits- und Wertschöpfungsprozessen angesprochen. Ausgehend von diesen Unterscheidungen lassen sich verschiedene, teilweise widersprüchliche Szenarien zur Entwicklung von Arbeit herausarbeiten.

Upgrading

Ein Szenario kann als "Upgrading" von Tätigkeiten und Qualifikationen gefasst werden. Es ist sowohl in der wissenschaftlichen als auch in der öffentlichen Debatte relativ weit verbreitet. Danach ist ein Upgrading von Qualifikationen zunächst Folge einer Automatisierung vor allem einfacher und gering qualifizierter Tätigkeiten durch die neuen Technologien. Damit findet eine weitreichende Substitution einfacher Tätigkeiten statt, wie sie in der nationalen und internationalen Digitalisierungsdebatte vielfach prognostiziert und mit weitreichenden Arbeitsplatzverlusten verbunden wird.[3] Betroffen sind Tätigkeiten etwa in der Logistik und der Montage, die sich durch einen hohen Routinecharakter, begrenzte Handlungskomplexität und geringe Anforderungen an Erfahrungswissen auszeichnen und die sich daher relativ problemlos informationstechnologisch in Algorithmen überführen lassen.

Darüber hinaus ist Upgrading aber auch als ein Prozess zu verstehen, der tendenziell alle Beschäftigtengruppen erfasst. Upgrading wird in dieser Perspektive als Informatisierung von Arbeit verstanden, die die Verfügbarkeit einer großen Vielfalt von Informationen über laufende Prozesse steigen lässt. Deren Komplexität und Nutzung führt demzufolge grundsätzlich zu bislang nicht gekannten Anforderungen an Tätigkeiten. Zuboff spricht von einer wachsenden Bedeutung von intellective skills, die vor allem auf einem theoretischen Verständnis von Prozessen beruhten, das Voraussetzung und Folge der Nutzung der jetzt verfügbaren Informationen sei.[4] Als Gewinner des fortschreitenden Einsatzes digitalisierter Technologien werden in diesem Kontext vor allem aber jene Beschäftigtengruppen angesehen, die ohnehin schon über höhere Qualifikationen und Handlungsressourcen verfügen.[5]

So wird auch in der Debatte über Industrie 4.0 hervorgehoben, dass eine generelle Aufwertung von Qualifikationen stattfinden werde. Verwiesen sei hier stellvertretend für eine Vielzahl von Autoren auf den Informatiker Henning Kagermann, einer der Begründer der Vision von Industrie 4.0 in Deutschland. Ihm zufolge werden Mitarbeiter in Zukunft weniger als "Maschinenbediener" eingesetzt, "sondern mehr in der Rolle des Erfahrungsträgers, Entscheiders und Koordinators (…), die Vielzahl der Arbeitsinhalte für den einzelnen Mitarbeiter nimmt zu".[6] Illustrieren lässt sich diese Auffassung am Beispiel des Robotereinsatzes in Montageprozessen. Durch die Automatisierung der Routineaufgaben können neue, anspruchsvollere Aufgaben wie Umrüsten, Einrichten und Qualitätssicherung entstehen, die zu Montagetätigkeiten eines neuen Typs gebündelt werden können.

Polarisierung

Demgegenüber kann ein weiteres Szenario als "Polarisierung" bezeichnet werden. Besonders prominent wird dieses Szenario in der internationalen Debatte in Hinblick auf die makrostrukturelle Entwicklung von Arbeitsmärkten diskutiert. Dabei steht häufig der US-amerikanische, verschiedentlich auch der europäische Arbeitsmarkt im Fokus des Forschungsinteresses.[7] Daneben findet sich aber auch eine Vielzahl von Forschungsergebnissen, die Polarisierungstendenzen auf betrieblicher Ebene, vor allem im industriellen Sektor, belegen.[8]

Der Kern dieses Szenarios ist, dass mittlere Qualifikationsgruppen massiv an Bedeutung verlieren und sich daher zunehmend eine Schere öffnet zwischen komplexen Tätigkeiten mit hohen Qualifikationsanforderungen einerseits und einfachen Tätigkeiten mit niedrigem Qualifikationsniveau andererseits. Denn durch den Einsatz digitaler Technologien werde zunehmend eine Automatisierung und auch eine Entwertung der Jobs mittlerer Qualifikationsgruppen Platz greifen. Daher werden einfache Tätigkeiten auch kaum, wie die Upgrading-These unterstellt, durch Automatisierung tendenziell verschwinden, vielmehr bleiben sie vielfach erhalten und es entstehen neue einfache Tätigkeiten mit niedrigen Qualifikationsanforderungen.

Als Ursache einer fortschreitenden Polarisierung und insbesondere der Erosion der mittleren Qualifikationsgruppen kann ein Zusammenspiel von Automatisierung und Informatisierung angesehen werden. Die Voraussetzung hierfür ist, dass es sich dabei um Tätigkeiten handelt, die einen gut strukturierten und regelorientierten Charakter aufweisen und daher, ähnlich wie viele einfache Tätigkeiten, algorithmisiert werden können. Weiterhin wird argumentiert, dass durch Informatisierung die Beschäftigten zwar über ein Mehr an Informationen und Daten über laufende Prozesse verfügen, jedoch computergestützte Informationsvorgaben, etwa über entsprechend ausgelegte Assistenzsysteme, ursprünglich komplexe Tätigkeiten durch ihre Modellierung und Formalisierung zugleich weitreichend standardisieren können. Dieser Trend wird auch als "Digital Taylorism" bezeichnet, da die digitalen Technologien eine Optimierung von Frederick Winslow Taylors Prinzipien der Arbeitsvereinfachung und der Arbeitskontrolle gerade auch für komplexe Tätigkeiten erlaube.[9] So können beispielsweise durch den Einsatz entsprechend ausgelegter Assistenzsysteme viele Tätigkeiten relativ problemlos arbeitsteilig in Teiloperationen zerlegt und vereinfacht werden sowie mit restriktiven Arbeitsvorgaben, die kaum noch Handlungsspielräume erlauben, versehen werden. Zudem eröffnen sich damit deutlich gestiegene Kontrollmöglichkeiten über die Arbeit.[10] Diese Arbeitssituation, so die naheliegende Schlussfolgerung, führt zur Dequalifizierung ursprünglich qualifizierter Tätigkeiten, für die bislang Facharbeiter eingesetzt worden sind.

In einer Studie über die Entwicklung qualifizierter Sach- und Facharbeitertätigkeiten ist die Rede davon, dass bestenfalls "Residualkategorien" von qualifizierter Arbeit verbleiben werden, die nicht oder nur mit einem unverhältnismäßigen Aufwand automatisiert werden können.[11] Ähnlich wird auf der Basis einer Untersuchung über die Arbeit im Kontext intelligent vernetzter Logistiksysteme argumentiert.[12] Demzufolge entsteht tendenziell eine ausdifferenzierte Tätigkeitsstruktur zwischen einerseits anspruchsvollen, qualifizierten Tätigkeiten mit systemübergreifenden Steuerungs- und Kontrollaufgaben und andererseits abgewerteten Fachtätigkeiten beziehungsweise verbliebenen einfachen Tätigkeiten. Es kann daher auch von neu entstehender digitaler Einfacharbeit gesprochen werden.[13] Insgesamt bildet sich damit eine polarisierte Arbeitslandschaft heraus, die die Ökonomen Maarten Goos und Alan Manning anschaulich mit dem Diktum fassen, dass nunmehr nur noch lousy and lovely jobs anzutreffen seien.[14]

Flexibilisierung und Entgrenzung

Ein drittes Szenario der Entwicklung von Arbeit kann als "Flexibilisierung und Entgrenzung" von Arbeit in zeitlicher, organisatorischer und räumlicher Hinsicht gefasst werden. Es ist Moment einer informationstechnologisch möglichen Transformation betrieblicher und überbetrieblicher Arbeits- und Wertschöpfungsprozesse. Eine Voraussetzung hierfür sind die mit den neuen Technologien gegebenen weitreichenden Planungs- und Steuerungsmöglichkeiten von Wertschöpfungsprozessen in ihrer Gesamtheit. Eine weitere Voraussetzung hierfür sind deutlich erweiterte Zugangsmöglichkeiten zu Daten und Informationen und den damit verbundenen Ressourcen und Hilfsmitteln sowie bislang nicht gekannte Kommunikations- und Vernetzungsmöglichkeiten für die an Wertschöpfungsprozessen Beteiligten.

Innerbetrieblich betreffen diese Tendenzen die unterschiedlichsten Beschäftigungssegmente vom Shopfloor (Fertigung) über Engineering bis hin zu Leitungs- und Managementfunktionen, mit im Einzelnen durchaus unterschiedlichen Konsequenzen für Tätigkeiten und Qualifikationen.[15] Zum einen ist hier die mit modernen digitalen Technologien verbundene Abkehr von den bisherigen hierarchisch aufgebauten IT-Systemen zu sehen. Die damit verbundene Erwartung vieler Experten ist, dass die bisherigen Formen der Fabrikorganisation, insbesondere auch die bis heute existierenden, mehr oder weniger zentralisierten Muster der Arbeitsorganisation und des Personaleinsatzes, umgebaut und dezentralisiert werden. Eine Konsequenz ist, dass vermehrt hochflexible und temporäre Projektorganisationen und Netzwerke an die Stelle fester, vor allem auch hierarchischer Organisations- und Managementstrukturen treten.

Zum zweiten ermöglichen die neuen Systeme eine digitale Echtzeitsteuerung der Prozesse und schaffen damit die Voraussetzung dafür, die früher sequenziellen und organisatorisch differenzierten Abläufe der Planung, Steuerung und Ausführung zu reintegrieren und steuerungstechnisch autonome Organisationssegmente zu schaffen. Damit eröffnen sich zugleich neue Potenziale für eine weitere Steigerung der funktionalen und zeitlichen Flexibilität der Arbeit. Wie einzelne Industrie 4.0-Projekte zeigen, kann dies nicht nur zu einer Flexibilisierung von Arbeitszeiten, sondern in bestimmten IT-basierten Tätigkeitsbereichen wie Engineering oder Marketing zu einer Entkopplung von Arbeit und Arbeitsort genutzt werden.

Zum dritten sind die digitalen Technologien, insbesondere die Nutzung von Vernetzung und Big-Data-Methoden, oftmals die Voraussetzung für neue Geschäftsmodelle und Kundenbeziehungen.[16] Dies kann zu einer Verschiebung und Öffnung von Unternehmensgrenzen durch eine datengestützte Vernetzung mit Kunden und weiteren externen Partnern in sehr vielfältiger Weise führen. So können bisherige Service-, Logistik- und Marketingfunktionen durch eine nun engere datengestützte Vernetzung unnötig werden; ein Beispiel hierfür ist datentechnische Synchronisation und Automatisierung der Logistikbeziehungen zwischen Lieferanten und Endabnehmern, die bisherige innerbetriebliche Logistiktätigkeiten überflüssig macht. Darüber hinaus bietet die informationstechnische Vernetzung aber auch neue Möglichkeiten, unternehmensübergreifende Projektgruppen etwa in Bereichen der Produktentwicklung einzurichten, die Unternehmensgrenzen deutlich überschreiten. Schließlich können durch optimierte Informations- und Steuerungssysteme Dienstleistungen wie Service und Instandhaltung nun weit gezielter als früher an spezialisierte Dienstleister verlagert werden.

Dies verweist auf die überbetriebliche Dimension der digitalen Transformation von Arbeits- und Wertschöpfungsprozessen und den möglichen Wandel der zwischenbetrieblichen Arbeitsteilung und Kooperation. Unstrittig ist in der vorliegenden Literatur, dass die digitalen Technologien zu einer sehr viel weitergehenden Ausdifferenzierung von Arbeitsprozessen als früher und den via Internetplattformen koordinierten Einbezug unterschiedlichster unternehmensexterner Akteure in den Wertschöpfungsprozess genutzt werden können. Die damit neu entstehenden Arbeitsformen werden auch als "Crowdworking" bezeichnet.[17] Verstanden wird darunter die Ausdifferenzierung von Arbeitsfunktionen nicht mehr in Form einer formalisierten Auslagerung vertraglich definierter Aufgaben an ein Drittunternehmen, vielmehr geht es darum, Arbeitsaufgaben an eine ex ante nicht definierte Anzahl unterschiedlich spezialisierter einzelner Akteure zu delegieren.

Indes ist das Ausmaß eines solchermaßen überbetrieblich vernetzten ort- und zeitentkoppelten Arbeitens aufgrund fehlender Forschungsergebnisse weitgehend unklar. Gleichwohl sind die möglichen Konsequenzen für Tätigkeiten und Qualifikationen Gegenstand einer intensiven Debatte und werden als sehr weitreichend eingeschätzt.[18] Auf der einen Seite finden sich, ähnlich wie im Zusammenhang mit der Upgrading-These, Argumente, die eine Steigerung der Qualität der Arbeit betonen. Hervorgehoben wird auch, dass die neuen Technologien trotz steigender betrieblicher Flexibilisierungsanforderungen wegen der mit ihren Social-Media-Funktionen gegebenen Kommunikations- und Koordinationsmöglichkeiten eine deutlich verbesserte Work-Life-Balance als bisher ermöglichen.[19] Auf der anderen Seite werden vielfältige Risiken für die Beschäftigten betont. Hingewiesen wird hierbei etwa auf den Druck durch ständige Erreichbarkeit, die fehlende sozial- und arbeitspolitische Regulation der neuen Arbeitsverhältnisse, damit neu entstehende prekäre Arbeitsformen sowie auch auf das bislang kaum einschätzbare digitale Kontrollpotenzial über die Arbeit.[20]

Allerdings sind solche überbetrieblich ausdifferenzierten Arbeitsformen keineswegs bei allen industriellen Tätigkeiten realisierbar. Viele Tätigkeiten können durch ihre räumlich gebundene technisch-organisatorische Struktur oder auch aufgrund von interaktiven Beziehungen kaum in der beschriebenen Weise ausgelagert werden. Allen vorliegenden Befunden zufolge betreffen diese Trends bislang, wenn überhaupt, nur ein kleines Beschäftigtensegment IT-gestützter wissensintensiver Tätigkeiten etwa aus Marketing-, Engineering- und Forschungs- und Entwicklungsbereichen.

Barrieren des Technologieeinsatzes

Die Divergenz der Forschungsergebnisse hat eine Ursache sicherlich in dem eingangs angesprochenen Forschungsdefizit über die sozialen Konsequenzen von Industrie 4.0. Jedoch ist zugleich davon auszugehen, dass sich auch bei einer verbesserten Forschungslage kaum eindeutige Prognosen formulieren und begründen lassen. Denn die sozialwissenschaftliche Technik- und Arbeitsforschung verfügt über einen breiten Fundus konzeptioneller und empirischer Forschungsergebnisse, die anschaulich zeigen, dass die Entwicklung und die Diffusion neuer Technologien alles andere als bruchlos und widerspruchsfrei verlaufen und daher die sozialen Effekte kaum, wie in einer ganzen Reihe der oben zitierten Studien, allein aus den Potenzialen neuer Technologien abzuleiten sind. So betonen evolutionstheoretische Ansätze der Innovationsforschung,[21] dass technologische Innovationen zwar stets zielgerichtet und dynamisch verlaufen, ihr Verlauf jedoch zugleich risikoreich und ihr Ausgang stets ungewiss ist. Entscheidend für die sich jeweils einspielenden Diffusionsmuster und die damit zusammenhängenden sozialen Konsequenzen sind vor allem ihre Auslegung im Lichte von strukturellen Anwendungserfordernissen und Vermarktungschancen neuer Technologien. Mehr noch, es muss davon ausgegangen werden, dass gerade weitreichende Innovationen wie die Einführung digitaler Technologien einen ausgeprägt paradoxen Charakter haben, das heißt, diesen Innovationen sind Widersprüche immanent. Ähnlich argumentiert die arbeitssoziologische Technikforschung. Spätestens seit der kritischen Debatte um den "Technikdeterminismus" in den 1980er Jahren wird davon ausgegangen, dass zwischen der Implementation bestimmter technischer Systeme und den Konsequenzen für Arbeit eine wenig eindeutige, von vielen nichttechnischen, sozialen, arbeitspolitischen und ökonomischen Faktoren beeinflusste Beziehung besteht.[22]

Folgt man diesen Überlegungen, so sind bei der Analyse der sozialen Konsequenzen der digitalen Technologien nicht nur ihre möglichen Entwicklungspotenziale, sondern insbesondere auch die bei ihrer Einführung auftretenden Widersprüche und Barrieren zu berücksichtigen, die das Verhältnis von digitalen Technologien und Arbeit in schwer einschätzbarer Weise beeinflussen und daher Prognosen, die allein auf Abschätzungen der technologischen Möglichkeiten beruhen, infrage stellen. Als wesentlich müssen dabei vor allem Barrieren angesehen werden, die unmittelbar mit dem Prozess der Digitalisierung von Arbeit verknüpft sind.[23]

Begrenzte Beherrschbarkeit der neuen Technologien

Auf Barrieren der Einführung digitaler Technologien weisen seit Längerem die arbeitswissenschaftliche und die arbeitspsychologische Forschung hin. Gezeigt wird, dass mit fortschreitender Automatisierung und einer steigenden Komplexität der Systeme nur mehr eine begrenzte Beherrschbarkeit der Technologien, damit ein hohes funktionales und ökonomisches Störpotenzial und unkalkulierbare Anforderungen an das Arbeitshandeln einhergehen. Den Forschungsergebnissen zufolge sind effektive Arbeitseingriffe in Systemabläufe, um Störungen zu vermeiden oder zu beheben, nicht immer möglich, da Beschäftigte oftmals nicht in der Lage sind, autonome Systeme wirksam zu kontrollieren und damit die Verantwortung über den Systembetrieb zu übernehmen.[24] Als die zentrale Ursache hierfür gilt, dass aufgrund der informationstechnologisch mediatisierten Distanz zum Systemablauf das Personal kein hinreichend valides Wissen und Erfahrungen über relevante Systemfunktionen erwerben kann. Dies sei selbst dann der Fall, wenn den Beschäftigten ein Mehr an Informationen über den laufenden Prozess zur Verfügung gestellt werde.

Verstärkt wird diese problematische Situation durch eine oftmals anzutreffende Arbeitshaltung, die auch als automation bias bezeichnet wird.[25] Es handelt sich dabei um ein stark ausgeprägtes Vertrauen der Beschäftigten und des Managements in die Fähigkeit digitaler Systeme, Arbeitshandeln verlässlich zu automatisieren und zu unterstützen. Es entsteht dadurch eine Arbeitssituation, die die Psychologin Lisanne Bainbridge instruktiv als ironies of automation beschrieben hat.[26] Danach erzeugen hoch automatisierte Prozesse aufgrund ihres ausgeprägten Routineablaufs bei unerwartet auftretenden, in der Regel aber unvermeidbaren Störungen nur schwer zu bewältigende Arbeitssituationen. Denn zur Störungsbewältigung seien Qualifikationen und Kompetenzen, insbesondere Erfahrungswissen, erforderlich, die oftmals im Routinebetrieb weder aufgebaut noch auf Dauer erhalten werden könnten.

Bei einer fortschreitenden Automatisierung lassen sich daher kaum eindeutige Aussagen in Hinblick auf eine mögliche Ab- oder Aufwertung von Tätigkeiten und Qualifikationsanforderungen deduzieren. Vielmehr können die Veränderungen von Arbeit stets nur mit Bezug auf den jeweiligen Systemkontext diagnostiziert und prognostiziert werden.

Hohe Bedeutung von Erfahrungswissen

Wie weiterhin arbeitssoziologische Studien instruktiv zeigen, nimmt im Kontext der fortschreitenden Automatisierung von Produktionsprozessen die Bedeutung subjektiver Qualifikationselemente wie Erfahrungswissen, gleichsam als ungeplante Folge des Technologieeinsatzes, kontinuierlich zu.[27] Diese Bedeutung von Erfahrungswissen impliziert zugleich eine nur schwer übergehbare Barriere der Digitalisierung von Arbeitsprozessen. Denn es handelt sich dabei um den Wissenstypus des tacit knowledge, der sich wegen fehlender und nicht explizierbarer Handlungsregeln gegen eine informationstechnologische Algorithmierung grundlegend sperrt. Dieses Problem wird auch als "Polanyi’s Paradox"[28] bezeichnet und damit auf die Formel "We know more than we can tell" des Philosophen Michael Polanyi abgestellt.[29] Damit wird auf Aufgaben verwiesen, die Flexibilität, Urteilsvermögen, soziale Interaktion und Kommunikation sowie Erfahrung über bestimmte Abläufe erfordern. Diese Tätigkeitselemente finden sich in kognitiv-intellektuellen Jobs, die ein hohes Maß an Kreativität, Problemlösungsfähigkeit und Intuition aufweisen. Sie finden sich aber auch in Bereichen einfacher sensomotorischer Tätigkeiten, wo situative Anpassungsfähigkeit und flexibles Handeln, soziale Interaktion, körperliche Geschicklichkeit und Fingerspitzengefühl gefordert sind. Ohne Frage lassen sich mit diesen Argumenten das skizzierte Polarisierungsszenario und die Erosion mittlerer Qualifikationsgruppen begründen. Einzuwenden ist allerdings, dass Anforderungen an flexibles, situationsadäquates und interaktives Arbeitshandeln etwa im Zusammenhang mit wachsender Kundenorientierung vieler Arbeitsprozesse mit dem Einsatz digitaler Technologien generell für alle Beschäftigtengruppen steigen und daraus paradoxerweise stets neue Barrieren der Digitalisierbarkeit von Arbeit erwachsen.

Dynamischer Wandel von Arbeit

Diese Befunde weisen darauf hin, dass Tätigkeiten und Qualifikationen sich unter den Bedingungen der fortschreitenden Digitalisierung dynamisch und oftmals unkalkulierbar wandeln. Die Ursache hierfür findet sich in einem nur schwer erfassbaren Wechselspiel von Automatisierung und Informatisierung. Zwar können, wie skizziert, durch die Digitalisierung routinehafte Aufgaben automatisiert werden, jedoch bedeutet dies nicht unbedingt, dass die betroffenen Tätigkeiten vollständig substituiert werden, vielmehr ergeben sich damit weite Spielräume für die Ausführung neuer Aufgaben. So argumentieren die Soziologinnen Sabine Pfeiffer und Anne Suphan, dass es nicht nur um die Frage gehen dürfe, ob ein Fertigungsmitarbeiter durch einen Schweißroboter ersetzt wird oder die Sachbearbeitungstätigkeit in der Beschaffung verschwindet, weil die Bewertung von Zulieferfirmen durch die intelligente Auswertung von Beschaffungsdaten von einem Algorithmus übernommen wird.[30] Vielmehr müsse berücksichtigt werden, dass sich Geschäftsmodelle radikal ändern, Wertschöpfungsketten neu konturiert werden und damit bisherige Formen der Arbeitsteilung aufgehoben und neue hybride, multidisziplinäre Anforderungsbündel entstehen.

Damit, so die Schlussfolgerung, greifen einfache Ableitungsprognosen zum Zusammenspiel zwischen Technik und Mensch zu kurz. Dies gilt etwa für die Polarisierungsthese, wonach insbesondere mittlere Qualifikationsgruppen von einer fortschreitenden Erosion bedroht seien. Denn oft umfassen deren Tätigkeiten verschiedene Aufgaben, sodass die Automatisierung routinehafter Tätigkeitselemente eine Ausweitung und Intensivierung der verbleibenden anspruchsvolleren Aufgaben erlaubt. Weiterhin sind die Effekte der Informatisierung, insbesondere der Aspekt der steigenden Verfügbarkeit einer großen Vielfalt von Daten und Informationen über laufende Prozesse für die Beschäftigten, in Rechnung zu stellen. Deren Komplexität führt unter Umständen generell zu neuen und bislang nicht gekannten Anforderungen an Tätigkeiten. Informatisierung kann daher in vielen Fällen den Horizont von Tätigkeiten deutlich erweitern. Illustrieren lässt sich dies am Beispiel von Instandhaltungstätigkeiten, bei denen durch digitale Informationssysteme einerseits routinehafte Dokumentationsaufgaben entfallen, sich andererseits aber auch deutlich erweiterte Diagnosemöglichkeiten und neue Handlungsspielräume für die Behebung von Systemstörungen ergeben.

Perspektiven

Fasst man die voranstehenden Argumente zusammen, so ist unstrittig, dass die Arbeitsfolgen der Digitalisierung uneindeutig sind und das Verhältnis zwischen digitalen Technologien und menschlicher Arbeit von Widersprüchen und Barrieren geprägt ist. Die vorliegenden Befunde stützen sowohl die Polarisierungsthese wie auch die Annahme einer generellen Aufwertung von Qualifikationen. Fraglos werden Tendenzen einer fortschreitenden Flexibilisierung und Entgrenzung von Arbeit Platz greifen, deren Folgen und Reichweite freilich keineswegs eindeutig prognostizierbar sind.

Indes argumentieren einige Autoren, dass diese derzeit wenig eindeutige Situation den bislang noch vorhandenen technologischen Entwicklungsdefiziten geschuldet seien, die über kurz oder lang überwunden werden. Als besonders relevante technologische Perspektive verstehen sie die weitere Entwicklung von Systemen der Künstlichen Intelligenz sowie die damit verbundene rasante Roboterentwicklung hin zu universell anwendbaren Systemen. Erwartet wird ein weiterer technologischer Qualitätssprung, nämlich die Entwicklung von Systemen, die in der Lage sind, jenseits formaler Regeln nichtexplizierbares Erfahrungswissen zu generieren und kontextspezifisch anzuwenden. Mit dieser auch als machine learning oder deep learning bezeichneten Entwicklung verbinde sich die Möglichkeit, "Polanyi’s Paradox" maschinell in absehbarer Zeit vollständig zu beherrschen.[31] Damit werden die jetzt noch vorhandenen Barrieren der Anwendung digitaler Technologien weit hinausgeschoben, und die autonomen Handlungsmöglichkeiten der smarten Technologie steigen stetig.

In Hinblick auf das Verhältnis von Technik und Arbeit werden damit neue Fragen nach dem Substitutionspotenzial menschlicher Arbeit und einer zukünftig denkbaren Arbeitsteilung zwischen intelligenten Maschinen und menschlichem Handeln aufgeworfen. Unmittelbar verknüpft damit ist vor allem auch die normative Frage, unter welchen Bedingungen beim Einsatz lernfähiger und "kontextsensitiver" Maschinensysteme menschliche Handlungsverantwortung überhaupt noch gesichert werden kann. Allerdings sind diese Entwicklungsperspektiven und ihre sozialen Konsequenzen bislang keineswegs ausgelotet. Selbst wenn sich aber diese technologischen Perspektiven als realisierbar und unter industriellen Bedingungen als nutzbar erweisen sollten, dürften sich kaum generelle und eindeutig prognostizierbare Trends des Wandels von Arbeit abzeichnen.
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Fußnoten

1.
Vgl. z.B. Alfons Botthof/Ernst Andreas Hartmann (Hrsg.), Zukunft der Arbeit in Industrie 4.0, Berlin–Heidelberg 2015; Hartmut Hirsch-Kreinsen/Peter Ittermann/Jonathan Niehaus (Hrsg.), Digitalisierung industrieller Arbeit. Die Vision Industrie 4.0 und ihre sozialen Herausforderungen, Baden-Baden 2015.
2.
Vgl. Shoshana Zuboff, In the Age of the Smart Machine. The Future of Work and Power, New York 1988; Daniel Boos et al., Controllable Accountabilities: The Internet of Things and its Challenges for Organisations, in: Behaviour & Information Technology, 32 (2013) 5, S. 449–467.
3.
Vgl. z.B. Carl Benedikt Frey/Michael A. Osborne, The Future of Employment: How Susceptible are Jobs to Computerisation?, 17.9.2013, http://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf« (29.3.2016).
4.
Vgl. S. Zuboff (Anm. 2), S. 94f.
5.
Vgl. Erik Brynjolfsson/Andrew McAfee, The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies, Norton 2014, S. 136.
6.
Henning Kagermann, Chancen von Industrie 4.0 nutzen, in: Thomas Bauernhansl/Michael ten Hompel/Birgit Vogel-Heuser (Hrsg.), Industrie 4.0 in Produktion, Automatisierung und Logistik. Anwendung, Technologien, Migration, Wiesbaden 2014, S. 603–614, hier: S. 608.
7.
Vgl. z.B. David Autor, Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation, in: Journal of Economic Perspectives, 29 (2015) 3, S. 3–30; World Bank, Digital Dividends, Washington D.C. 2016.
8.
Vgl. zusammenfassend Peter Ittermann/Jonathan Niehaus, Industrie 4.0 und Wandel von Industriearbeit, in: H. Hirsch-Kreinsen/P. Ittermann/J. Niehaus (Anm. 1), S. 33–52; Münchner Kreis, Arbeit in der digitalen Welt, November 2013, http://www.bmwi.de/BMWi/Redaktion/PDF/A/arbeit-in-der-digitalen-welt,property=pdf,bereich=bmwi2012,sprache=de,rwb=true.pdf« (1.4.2016).
9.
Vgl. Digital Taylorism, in: The Economist vom 12.9.2015, S. 63.
10.
Vgl. Martin Kuhlmann/Michael Schumann, Digitalisierung erfordert Demokratisierung der Arbeitswelt heraus, in: Reiner Hoffmann/Claudia Bogedan (Hrsg.), Arbeit der Zukunft. Möglichkeiten nutzen – Grenzen setzen, Frankfurt/M. 2015, S. 122–140, hier: S. 130f.
11.
Vgl. Steffen Kinkel et al., Arbeiten in der Zukunft – Strukturen und Trends der Industriearbeit, Berlin 2008.
12.
Vgl. Lars Windelband et al., Zukünftige Qualifikationsanforderungen durch das "Internet der Dinge" in der Logistik, in: FreQueNz (Hrsg.), Zukünftige Qualifikationserfordernisse durch das Internet der Dinge in der Logistik. Zusammenfassung der Studienergebnisse, Bremen 2011, S. 5–9.
13.
Vgl. Hartmut Hirsch-Kreinsen, Wandel industrieller Einfacharbeit durch Digitalisierung: Strukturen, Perspektiven und Herausforderungen – eine Literaturstudie, Berlin 2016 (i.E.).
14.
Vgl. Maarten Goos/Alan Manning, Lousy and Lovely Jobs: The Rising Polarization of Work in Britain, in: The Review of Economics and Statistics, 89 (2007) 1, S. 118–133.
15.
Vgl. Wilhelm Bauer/Sebastian Schlund, Wandel der Arbeit in indirekten Bereichen – Planung und Engineering, in: H. Hirsch-Kreinsen/P. Ittermann/J. Niehaus (Anm. 1), S. 53–70.
16.
Vgl. Forschungsunion/acatech, Deutschlands Zukunft als Produktionsstandort sichern. Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0, Abschlussbericht des Arbeitskreises Industrie 4.0, Berlin 2013.
17.
Vgl. Jan Marco Leimeister/Shkodran Zogaj, Neue Arbeitsorganisation durch Crowdsourcing. Eine Literaturstudie, Hans-Böckler-Stiftung Arbeitspapier 287/2013. Siehe auch den Beitrag von Andreas Boes et al. in dieser Ausgabe (Anm. d. Red.).
18.
Vgl. z.B. Christiane Benner (Hrsg.), Crowdwork – zurück in die Zukunft? Perspektiven digitaler Arbeit, Frankfurt/M. 2015.
19.
Vgl. H. Kagermann (Anm. 6). Siehe dazu auch den Beitrag von Tanja Carstensen in dieser Ausgabe (Anm. d. Red.).
20.
Vgl. J.M. Leimeister/S. Zogaj (Anm. 17).
21.
Vgl. Richard R. Nelson/Sidney G. Winter, In Search of Useful Theory of Innovation, in: Research Policy, 6 (1977), S. 36–76.
22.
Vgl. insb. Burkart Lutz, Das Ende des Technikdeterminismus und die Folgen, in: ders. (Hrsg.), Technik und Sozialer Wandel. Verhandlungen des 23. Deutschen Soziologentages, Frankfurt/M. 1987, S. 34–57.
23.
Darüber hinaus sind freilich auch ökonomische und betriebsstrukturelle Barrieren zu sehen, die hier allerdings nicht diskutiert werden können.
24.
Vgl. Gudela Grote, Gestaltungsansätze für das komplementäre Zusammenwirken von Mensch und Technik in Industrie 4.0, in: H. Hirsch-Kreinsen/P. Ittermann/J. Niehaus (Anm. 1), S. 131–146.
25.
Vgl. Peter A. Hancock et al., Human-Automation Interaction Research: Past, Present, and Future, in: Ergonomics in Design: The Quarterly of Human Factors Applications, 21 (2013) 9, S. 9–14.
26.
Vgl. Lisanne Bainbridge, Ironies of Automation, in: Automatica, 19 (1983) 6, S. 775–779.
27.
Vgl. Hans G. Bauer et al. (Hrsg.), Hightech-Gespür. Erfahrungsgeleitetes Arbeiten und Lernen in hoch technisierten Arbeitsbereichen, Bielefeld 2006.
28.
D. Autor (Anm. 7), S. 11.
29.
Vgl. Michael Polanyi, The Tacit Dimension, New York 1966.
30.
Vgl. Sabine Pfeiffer/Anne Suphan, Industrie 4.0 und Erfahrung – das Gestaltungspotential der Beschäftigten anerkennen und nutzen, in: H. Hirsch-Kreinsen/P. Ittermann/J. Niehaus (Anm. 1), S. 203–228, hier: S. 209.
31.
Vgl. D. Autor (Anm. 7).
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Autor: Hartmut Hirsch-Kreinsen für Aus Politik und Zeitgeschichte/bpb.de
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