Künstliche Intelligenz zur Entscheidungsunterstützung in Leitstellen des Personennahverkehrs~– Technische und sozio-technische Herausforderungen - Tobias Kopp; Robin Weitemeyer; Jens Beyer; Dominic Ziegler; Roxana Hess (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 2023)
Im Kontext der Industrie~5.0 gilt die gezielte Kombination von menschlicher und maschineller Intelligenz –~z. B. in Form von Entscheidungsunterstützungssystemen~– als besonders vielversprechend. Während eine künstliche Intelligenz (KI) Entscheidungsvorschläge unterbreitet, obliegt im Sinne einer menschenzentrierten Gestaltung den beteiligten Personen die Entscheidungshoheit. Die KI-Vorschläge basieren zumeist auf umfangreichen historischen Datenbeständen, wie sie typischerweise im öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV) anfallen. Diese können bspw. genutzt werden, um Mitarbeitenden in ÖPNV-Leitstellen im Falle unvorhergesehener Störungen geeignete dispositive Maßnahmen wie Umleitungen oder Fahrplanänderungen vorzuschlagen. Dieser anspruchsvolle und oftmals zeitkritische Prozess verursacht eine hohe kognitive Belastung und bietet sich damit für eine KI-basierte Unterstützung an. Praktische Erfahrungen bei der Konzeption einer solchen hybriden Intelligenzlösung und Ergebnisse aus Gesprächen mit betroffenen Mitarbeitenden verdeutlichen allerdings, dass neben technischen auch zahlreiche sozio-technische Herausforderungen an der Mensch-Maschine-Schnittstelle bestehen. Diese betreffen u. a. die Akzeptanz des Systems oder die mangelnde Formalisierbarkeit der intuitiven und individuell unterschiedlichen menschlichen Entscheidungsabläufe. Der Artikel analysiert diese Herausforderungen und trägt damit zu einer realistischeren Bewertung des praktischen Potenzials hybrider Intelligenzlösungen bei.
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