Читать книгу Digitale Transformation von Arbeit - Hartmut Hirsch-Kreinsen - Страница 8

Dass es sich bei der Digitalisierung tatsächlich um einen Megatrend handelt, ist angesichts des seit Jahren schnell ablaufenden Entwicklungsschubs von digitalen Technologien weithin unstrittig. Es eröffnen sich völlig neue und unbekannte Nutzungspotenziale der Technologien, und es werden geradezu disruptive soziale und ökonomische Folgen erwartet, eben auch ein durchgreifender Wandel von Arbeit. Die Rede ist von einem neuen Zeitalter, das in der internationalen Debatte als »The second machine age« (vgl. Brynjolfsson/McAfee 2014) oder »Third industrial revolution« (vgl. Rifkin 2011; Markillie 2012) – im deutschen Sprachraum bekanntlich als »Vierte industrielle Revolution« bzw. »Industrie 4.0« (vgl. Forschungsunion/acatech 2013) – bezeichnet wird. Oder es wird sogar, in freilich sehr unterschiedlicher Perspektive, ein neues Produktionsregime wie »Postkapitalismus« (vgl. Mason 2015) oder »Digitaler Kapitalismus« (vgl. Betancourt 2016; Staab 2019) ausgerufen.

In der laufenden Debatte werden daher spektakuläre Veränderungen und Entwicklungsperspektiven prognostiziert. In der Fachöffentlichkeit, in der Politik und weit darüber hinaus wird der Digitalisierung die zentrale Rolle für die zukünftige gesellschaftliche und ökonomische Entwicklung zugeschrieben. Man fühlt sich an die zweite Hälfte der 1990er Jahre erinnert, als die New Economy und mit ihr Schlagworte wie Multimedia und Internet als die Vorboten einer prosperierenden gesellschaftlichen Zukunft gefeiert wurden.

Betrachtet man die Debatte genauer, so finden sich durchaus überzeugende Argumente dafür, dass gegenwärtig ein technologischer Entwicklungsschub Platz greift, dessen gesellschaftliche Konsequenzen kaum absehbar sind. Ausgangspunkt hierbei ist die weithin geteilte Annahme, dass die Entwicklung digitaler Technologien nach vielen Jahren derzeit ihre »full force« erreicht habe (Brynjolfsson/McAfee 2014, S. 9). Damit eröffne sich eine völlig neue Qualität ihrer Anwendung. Ursächlich hierfür sind die dramatische Steigerung der Leistungsfähigkeit der Computersysteme, die gleichzeitige massive Senkung ihrer Kosten und ihre rasante Miniaturisierung in den letzten Jahrzehnten (vgl. OECD 2019).

Historisch können mehrere Phasen der Digitalisierung unterschieden werden: In einer ersten Phase hat sich dieser Prozess spätestens seit Ende der 1990er Jahre schon in jenen Wirtschaftsbereichen durchgesetzt, wo Produktion, Konsumtion und Kommunikation unmittelbar auf immateriellen Transaktionen und der Nutzung von Daten und Informationen basieren. Zu nennen sind hier Dienstleistungssektoren wie die Musikherstellung und -distribution, das Verlags- und Zeitschriftenwesen oder auch Finanzdienstleistungen, deren Digitalisierung weitreichende Strukturveränderungen einzelner Geschäftsmodelle sowie ganzer Firmen- und Branchenstrukturen nach sich gezogen hat (Zuboff 2010; Brynjolfsson/McAfee 2014).

Seit Beginn der 2000er Jahre kann von einer zweiten Phase der Digitalisierung gesprochen werden, die sich auf die Verknüpfung der Digitalisierung mit physischen Gegenständen unterschiedlichster Art richtet. Shoshana Zuboff (2010, S. 8) bezeichnet diese Entwicklung als »second-wave mutation« des technologischen und damit verbundenen sozio-ökonomischen Wandels. In einer primär technologischen Perspektive wird dieser Zusammenhang unter dem Schlagwort Internet der Dinge thematisiert. Mit diesem Begriff wird eine Vernetzung von physischen Prozessen und Gegenständen und ihrer informationstechnologischen, virtuellen Abbildung und Simulation bezeichnet (vgl. z. B. Fleisch/Mattern 2005; Bullinger/ten Hompel 2007).¹ Konkreter wird auch von Cyber-physischen Systemen (CPS) gesprochen, die in den unterschiedlichsten Anwendungsbereichen wie Wohnen, Medizin, Verkehr oder industrielle Produktion die virtuelle Datenebene mit einer realen Prozessebene verknüpfen (vgl. z. B. Geisberger/Broy 2012). Unter dem Begriff der CPS wird das informationstechnologische Zusammenspiel von physischen Systemen und »eingebetteter« Software mit der virtuellen Datenebene sowie vernetzten und interaktiven Anwendungssystemen verstanden. Die zentrale informationstechnische Voraussetzung hierfür ist die Darstellung der realen Prozesse in Form eines sog. Digitalen Zwillings (»digital twin«), der die Prozesse modelhaft in Algorithmen abbildet und damit ihre Simulation und Steuerung ermöglicht (z. B. Sendler 2013). Im wirtschaftlichen Bereich wird diese Entwicklung mit der Digitalisierung von B2B-Geschäftsbeziehungen (business to business) beschrieben, die die bisherigen B2C-Relationen (business to consumer) der ersten Digitalisierungsphase erweitern. Dies betrifft besonders den industriellen Sektor, da hier zumeist B2B-Beziehungen anzutreffen sind. Damit ergeben sich bislang nicht gekannte und völlig neue Anwendungspotenziale und daraus resultierende gesellschaftliche Folgen.

Schließlich zeichnet sich derzeit eine dritte Phase der Digitalisierung ab, die von der zunehmenden Nutzung von Systemen der Künstlichen Intelligenz (KI) und dem Einsatz sog. Autonomer Systeme geprägt ist. Diese Technologien verweisen auf eine mit hohen Erwartungen verbundene Entwicklungsperspektive, deren tatsächliche Reichweite, Anwendungsfelder und sozialen Konsequenzen bislang nur schwer abschätzbar sind ( Kap. 8).

Begrifflich soll im Folgenden – orientiert an der international gebräuchlichen Definition (vgl. OECD 2019) – unter Digitalisierung informationstechnologisch die Nutzung und Verbreitung digitaler Technologien und deren Vernetzung sowie damit verbundene neue Funktionen und Aktivitäten verstanden werden. Des Weiteren wird der Begriff der digitalen Transformation aufgegriffen. Er bezeichnet den ökonomischen und sozialen Wandel, der durch die Digitalisierung angestoßen wird.² Der deutsche Begriff Industrie 4.0 soll, ähnlich wie in der laufenden Debatte, weniger präzise verwendet werden und beide genannten Dimensionen umgreifen. Der Begriff der digitalen Technologien umfasst sowohl Hard- als auch Softwarekomponenten und bezieht sich auf sehr unterschiedliche Funktionszusammenhänge, die von prozessübergreifenden Steuerungssystemen über autonome Robotersysteme bis hin zu mobilen Datenendgeräten wie Datenbrillen reichen ( Kap. 2).