Expertensysteme und Beschäftigung : gibt es derzeit erkennbare Auswirkungen von Systemen Künstlicher Intelligenz auf Beschäftigung und Berufe?

In dem Beitrag wird auf der Basis vorliegender Informationen und Daten festgestellt, daß die Beschäftigungseffekte von Expertensystemen bisher nur marginal sind. Folgende Aussagen werden getroffen: - Systeme der Künstlichen Intelligenz treten immer vermischt mit Produkten und Problemlösungen auf. Eine isolierte Zurechnung von Beschäftigungseffekten ist deshalb nicht möglich. - Systeme der Künstlichen Intelligenz sind noch in der Entwicklung. Die bei den ersten Prototypen aufgetretenen Beschäftigungseffekte lassen sich nicht auf zukünftige Systeme hochrechnen. - Die Zahl der heute mit Künstlicher Intelligenz befaßten Fachleute läßt sich grob abschätzen, nicht aber die heute oder in nächster Zeit durch diese Systeme substituierten Experten. - Neue Berufe, wie der immer wieder erwähnte "Wissensingenieur", sind zumindest bisher auf dem Arbeitsmarkt und in der Beschäftigung nicht relevant. (IAB2)Expertensystem, künstliche Intelligenz, Beschäftigungseffekte, Technikfolgenabschätzung, Berufswandel

Einsatz wissensbasierter Komponenten in CASE-Werkzeugen : Ergebnisse einer empirischen Untersuchung

Trotz kontinuierlicher Bemühungen um eine Automation der Software-Entwicklung, die mit dem Aufkommen des Computer Aided Software Engineering (CASE) einen vorläufigen Höhepunkt erreicht hat, ist die Qualität der marktgängigen CASE-Werkzeuge derzeit nicht zufriedenstellend zu beurteilen. Ein zunehmend häufig diskutierter Ansatz zur Verbesserung dieser Situation ist der Einsatz von wissensbasierten Systemen (WES) - als integrierter Bestandteil von CASE-Werkzeugen oder als eigenständige Systeme -, die den Software-Entwickler auf einer höheren Ebene unterstützen können als dies mit Hilfe konventioneller Technologien möglich ist

Science-Based Technologies, Organizations, and Networks - An Analysis of the Coupling Process Between Science and Economy

Der Aufsatz untersucht die in der soziologischen Diskussion bislang nur wenig thematisierte Kopplungsbeziehung von Wissenschaft und Wirtschaft. Es wird argumentiert, dass mit systemtheoretischen Mitteln die Rolle von Organisationen und Interorganisationsnetzwerken in Prozessen technologischer Innovation präziser konzeptualisiert werden kann als in der evolutorischen Ökonomik bzw. dem Ansatz nationaler Innovationssysteme. Im Zentrum der Leistungsbeziehung zwischen Wissenschaft und Wirtschaft stehen wissensbasierte Technologien. Anhand makrostatistischer Indikatoren (Publikationen, Patente, Wertschöpfung) kann das Konzept der strukturellen Kopplung am Beispiel der Biotechnologie veranschaulicht werden. Allerdings ist eine Analyse der Kopplung nur möglich, wenn die Rolle von Organisationen, Netzwerken und Funktionssystemen in Prozessen technologischer Innovation geklärt wird. Organisationen fungieren entweder selbst als Kopplung, oder sie ermöglichen durch die Interaktion mit anderen Organisationen Wissens- und Technologietransfers zwischen Wissenschaft und Wirtschaft. In diesem Zusammenhang wird eine funktionssystemische Organisationstypologie diskutiert, Anwendungsforschung und Hochtechnologiemärkte werden als Binnenstrukturen von Wissenschaft und Wirtschaft eingeführt; schließlich wird ein systemtheoretischer Netzwerkbegriff vorgestellt.This article analyzes the coupling of the science and the economic systems, a topic which has not received much attention in sociological debates so far. It is argued that concepts of sociological systems theory can be used to conceptualize organizations and interorganizational networks more precisely than either evolutionary economics or the approach of national systems of innovation. Science-based technologies are at the center of the relationship between the science and the economic systems. Biotechnology is an interesting example in this regard where macro indicators such as publications, patents, and value added can be used to describe the coupling process. However, the interplay of organizations, interorganizational networks, and functional systems is crucial for understanding processes of technological innovation more adequately. It is suggested here that organizations are either themselves the coupling entities or that they enable knowledge and technology transfer through their interaction with other organizations. In this regard, this contribution discusses a network concept derived from systems theory. Furthermore, an organizational typology is introduced which shows how different types of organizations are linked to internal structures of the science (applied research) and the economic system (high-technology markets)