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232 C Gesellschaft (Zeumli und Thielicke 2017; Apt et al. 2018; Narloch 2018). Welche von beiden Erwartungen die zukünftige Arbeitswelt prägen wird, ist heute kaum absehbar. Im Umkehrschluss bedeutet diese Unsicherheit aber auch, dass der Transformationspro- zess mitnichten deterministisch ist, sondern für Beschäftigte, Unternehmen und die Politik vielfältig gestaltbar ist. Die zentrale Herausforderung liegt wohl darin, einem „Digital Divide“ auf dem Arbeitsmarkt entgegenzuwirken, bei dem einige von der technologischen Entwicklung weiter profitieren, während andere zunehmend abge- hängt werden. Arbeitnehmer müssen daher gezielt aus- und weitergebildet werden, um auch bei einer wachsenden Technisierung ihre Beschäftigungsfähigkeit zu erhalten. Der Mensch wird der Technik in den kommenden Jahrzehnten bei vielen Tätigkeiten überlegen bleiben, und es ist Aufgabe politischer Entscheidungsträger, der Unter- nehmen und der Wissenschaft, die notwendigen Kompetenzen zur Ausführung die- ser Tätigkeiten zu identifzieren und durch Aus- und Weiterbildungsmaßnahmen zu fördern. Beispielweise bietet das World Economic Forum einen neuen, praxisnahen Ansatz, bei dem auf Grundlage von Arbeitsmarktdaten und Daten von Online-Stel- lenbörsen die Ähnlichkeit von fast tausend Berufen in den USA empirisch ermittelt wird, um anschließend unter Berücksichtigung von prognostizierten Berufsanforde- rungen Umschulungspfade für Beschäftigte aufzuzeigen (World Economic Forum 2018). Derartige Bestrebungen gilt es dahingehend weiterzuentwickeln, jedem Ein- zelnen Möglichkeiten für ein lebenslanges Lernen aufzuzeigen und somit seine Chancen auf Beschäftigung in der Arbeitswelt der Zukunft zu erhöhen. Des Weiteren sollte man bei der Ausgestaltung von KI-Anwendungen stets beden- ken, wie damit die menschlichen Fähigkeiten erweitert und die Zusammenarbeit zwi- schen Mensch und Maschine verbessert werden können (Bergstein 2017). Gleichzei- tig müssen Unternehmen und Politik Aufklärungsarbeit leisten, um falschen Ängs- ten, aber auch überzogenenen Erwartungen entgegenzuwirken und damit einen transparenten und nutzenbringenden Einsatz von KI zu forcieren. Wichtige Bedin- gungen dafür, dass der Einsatz von KI gelingen kann, sind darum auch Transparenz der zugrundeliegenden Algorithmen, die Anonymität der erfassten Daten und Chan- cengleichheit. Auch wenn die Technologien im Grunde „neutral“ Daten über Arbeits- und Geschäftsprozesse erfassen, sind sie möglicherweise nicht frei von den Vorurteilen ihrer Programmierer, können unbeabsichtigte Konsequenzen haben und bestimmte Gruppen von Beschäftigten oder auch Bewerbern diskrimieren (AI-spy 2018). Bisher ist wenig reguliert, wie und welche Daten im Arbeitsprozess erfasst werden. Mit Unterzeichnung ihres Arbeitsvertrages stimmen die Beschäftigten einer Überwa- chung ihrer Arbeitstätigkeiten meistens unbewusst zu. Auch ist oft nicht geklärt, was mit den personenbezogenen Daten aus Arbeitsprozessen geschieht, wenn ein Mitar-