Automatisierung, Robotik und Künstliche Intelligenz

1. Robotik & Automatisierung

2. Künstliche Intelligenz

1. Robotik & Automatisierung

Die industrielle Entwicklung der letzten paar hundert Jahre war von überragender Bedeutung und hat dazu beigetragen, die ganze Welt in ein „globales Dorf“ zu verwandeln. Die Globalisierung bedeutet, dass Waren über die Weltmeere transportiert werden, Daten in Lichtgeschwindigkeit zwischen Kontinenten übertragen werden und Menschen sich in Rekordzeit von A nach B bewegen können. Wir sind von riesigen Segelschiffen zu gigantischen Containerschiffen, von Telegrammen zu Hochgeschwindigkeits-Glasfasernetzen und von Dampflokomotiven zu Passagierflugzeugen übergegangen. Diese Entwicklung folgte einer klaren Richtung: Unsere Maschinen sind schneller, größer und effizienter geworden – und nun treten wir in ein neues Zeitalter ein, in dem Maschinen nicht nur schnell, sondern auch intelligent sind. Maschinen, die miteinander kommunizieren, Entscheidungen treffen und sich an ihre Umgebung anpassen können.

In diesem Kontext sind Roboter und Automatisierung zu einer der am schnellsten wachsenden Industrien der Welt geworden, und Dänemark gehört zu den Vorreitern – insbesondere im Bereich kollaborativer Roboter, Logistiklösungen und automatisierter Produktion (Odense Robotics, 2025). Die Branche ist von zentraler Bedeutung für Produktivität, Nachhaltigkeit und die Zukunft des Arbeitsmarktes. Die dänische Roboterindustrie erzielte im Jahr 2023 einen Umsatz von über 4 Mrd. DKK und beschäftigt Tausende von Mitarbeitern. Gleichzeitig steht sie vor Herausforderungen wie globalem Wettbewerb, Fachkräftemangel und dem ständigen Druck zur technologischen Erneuerung (Odense Robotics, 2025; The Robot Report, 2022).

Auch Deutschland zählt international zu den Vorreitern im Bereich Robotik und Automatisierung. Insbesondere in Branchen wie Maschinenbau, Automobilindustrie, Medizintechnik und der Logistik sind intelligente Automatisierungskonzepte zu einem zentralen Faktor für Produktivität, Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft geworden. Aus dem Bericht der „International Federation of Robotics“ von 2024 geht so beispielsweise hervor, dass im Jahr 2023 28.355 neue Industrieroboter in Deutschland installiert wurden. Hierdurch konnte beim größten europäischen Abnehmer die Anzahl an Neuinstallationen um 7% gesteigert werden, was in Bezug zum 2023 um 0,3% gesunkenen BIP eine überproportionale Relevanz der Branche für die deutsche Wirtschaft verdeutlicht (International Federation of Robotics, 2024; Statistisches Bundesamt, 2024). Die deutsche Robotik- bzw. Automatisierungspolitik positioniert den Ausbau entsprechender Technologien als Kern der „Industrie 4.0“. Bundesweite Initiativen wie die das BMBF-Programm „Zukunft der Wertschöpfung“ oder das Netzwerk „Plattform Industrie 4.0“ unterstützen insbesondere kleine und mittlere Unternehmen bei der Implementierung intelligenter Robotik- und Automatisierungslösungen (Bundesministerium für Bildung und Forschung [BMBF], o.J.; Plattform Industrie 4.0, o.J.).

Das Potenzial der Roboter reicht weit über den Fabrikboden hinaus. Heute tragen sie zur grünen Transformation bei, schaffen sicherere Arbeitsplätze und eröffnen neue Wege zur Lösung komplexer Aufgaben. Forscher der Syddansk Universitet haben beispielsweise Genio entwickelt, einen mobilen Gerüstroboter, der Bauarbeitern schwere und riskante Aufgaben abnimmt und dadurch sowohl die Sicherheit erhöht als auch die körperliche Belastung reduziert (Syddansk Universitet, 2024). Andere Robotertechnologien helfen, den CO₂-Ausstoß und den Ressourcenverbrauch zu verringern – von solarbetriebenen Agrarrobotern, die präzise säen und düngen, bis hin zu automatisierten Textilsortiersystemen, die Abfall reduzieren (Syddansk Universitet, 2023).

Aktuelle Trends und Anwendungen

Die dänische Roboter- und Automatisierungs-industrie hat sich von einer Nische zu einer internationalen Stärke entwickelt. Laut Teknologisk Institut und Odense Robotics (2025) werden vier Megatrends die kommenden Jahre prägen:

1. Intelligente und adaptive Systeme

Die Kombination aus künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und fortschrittlicher Sensortechnologie ermöglicht es Robotern, komplexe Aufgaben auszuführen und sich an wechselnde Bedingungen anzupassen. Kameras, LiDAR, Funkfrequenz- und akustische Sensoren liefern ein detailliertes Umweltverständnis, während KI vorausschauende Wartung, autonome Entscheidungsfindung und Echtzeit-Optimierung von Prozessen ermöglicht.

Beispiel: Die „Roboternase“ der SDU kann die Frische von Lebensmitteln messen und so Lebensmittelverschwendung reduzieren – eine Technologie, die Sensordaten und KI-Analyse kombiniert, um die Lebensmittel-Logistik zu optimieren (Syddansk Universitet, 2023).

2. Interoperabilität und modulares Design

Roboter werden so konstruiert, dass sie sich leicht in bestehende Systeme integrieren und modular austauschen oder aufrüsten lassen. Cloud- und Edge-Computing verbessern Reaktionszeiten und Energieeffizienz, insbesondere bei mobilen Robotern. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, schnell zu skalieren oder sich neuen Produktionsanforderungen anzupassen.

3. Sicherheit und Cybersicherheit

Mit zunehmender Digitalisierung sind sowohl physische als auch digitale Sicherheit entscheidend. Die Branche implementiert Zero-Trust-Modelle, folgt der EU-NIS2-Richtlinie und bereitet sich auf Post-Quanten-Kryptografie vor, um Daten vor zukünftigen Bedrohungen zu schützen (Dansk Teknologisk Institute, 2025).

Beispiel: Der Gerüstroboter Genio von der SDU zeigt, wie Automatisierung das Risiko von Arbeitsunfällen bei gefährlichen Aufgaben reduzieren kann, während der Mensch die Kontrolle behält (Syddansk Universitet, 2024).

4. Strategische Vereinfachung und Zugänglichkeit

Um die Technologie zugänglicher zu machen – insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen – werden standardisierte Plug-and-Play-Lösungen entwickelt, die Komplexität, Implementierungszeit und Kosten reduzieren.

Beispiel: Automatisierte Textilsortierung im Krankenhaussektor ermöglicht die Wiederverwendung von Materialien, reduziert den Ressourcenverbrauch und optimiert Arbeitsprozesse, ohne dass umfassende technische Kenntnisse erforderlich sind (Syddansk Universitet, 2023).

Auch die deutsche Forschungslandschaft trägt entscheidend zur Weiterentwicklung robotergestützter Prozesse bei. Das Robotics Innovation Center (RIC) des DFKI (Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz) entwickelt so beispielsweise Robotiksysteme für die Logistik, Produktion, Rehabilitation, Meerestechnik, sowie diverser weiterer Anwendungsbereiche (Robotics Innovation Center – DFKI, o. J.). Die Abteilung “Robot and Assistive Systems” des Fraunhofer IPA leistet seit mehreren Jahrzehnten einen bedeutsamen Beitrag zur Mensch-Roboter-Interaktion (Fraunhofer Institute for Manufacturing Engineering and Automation IPA, o.J.). Die TUM forscht im “Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence” (MIRMI) unter anderem an gesellschaftlich relevanten Problemstellungen wie der Assistenzrobotik im Pflegekontext (Geriatronik) (Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence, o.J.).

Herausforderungen der Branche

Warum ist das für die Arbeitnehmer der Zukunft wichtig?

Literatur zum Thema

2. Künstliche Intelligenz

Das Europäische Parlament beschreibt Künstliche Intelligenz (KI) als „die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren“ (Europäisches Parlament, 2020/2023). Schon heute gelten Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz zu den prägendsten Entwicklungen des 21. Jahrhunderts: Mithilfe von KIkünstlicher Intelligenz lassen sich Aufgaben maschinell bewerkstelligen, die bislang menschliches Lernen, Denken oder Entscheiden benötigten – zudem lassen sich durch künstliche Intelligenz sie sehr große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Prozesse automatisieren. Hierdurch ergeben sich erhebliche Potentiale für Wirtschaft, Gesellschaft und Bildung (Europäisches Parlament, 2020/2023).

Was zuletzt noch gängiger Aufhänger in der Science-Fiction-Literatur war, ist heute kaum noch aus dem Alltag wegzudenken: KI-basierte Systeme kümmern sich zunehmend um Aufgaben wie Empfehlungsalgorithmen, autonome Fahrzeuge, medizinische Diagnosen oder sprachbasierte Assistenzsysteme. Gerade die zunehmende Nutzung generativer KI, etwa durch Sprachmodelle wie Gemini und ChatGPT, oder bilderstellender Systeme wie DALL-E und Midjourney, zeigt, welches Potential die Nutzung künstlicher Intelligenz für gesellschaftliche sowie wirtschaftliche Transformationen bietet (OECD, o.J.).

Im Bereich besagter wirtschaftlicher Potentiale sinde die Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz für Unternehmen vielfältig; Ssie reichen von Nutzung intelligenter Assistenzsysteme im Bereich der Lagerhaltung oder Sortierung, über teilautomatisiertes Bewerbermanagement, bis hin zu KI-Unterstützung für Kundeninteraktionen, um nur einige Punkte zu nennen (Plattform Lernende Systeme, 2023). Für den Arbeitsmarkt lässt sich ein steigender Bedarf an Fachkräften, die nicht nur technologische Fähigkeiten, sondern auch ethisches Urteilsvermögen und gesellschaftliche Verantwortung mitbringen, ableiten (OECD, 2025). Hier setzt die Herausforderung für Bildungssysteme an: Schüler*Innen frühzeitig mit KI vertraut zu machen, kritisches Denken zu fFördern und Potentiale für die eigenen beruflichen Perspektiven aufzuzeigen.

Der folgende Bericht bietet einen Überblick über zentrale Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz, zeigt aktuelle Trends und Anwendungen, benennt Herausforderungen für Wirtschaft und Bildung und diskutiert die Relevanz für zukünftige Fachkräfte im schulischen Kontext.

Aktuelle Trends und Anwendungen

Die Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz schreiten schnell voranfort. Während KI (engl.: AI - artifical intelligence) früher eher als Forschungsgegenstand, Nischentechnologie oder dystopisches Science-Fiction-Szenario betrachtet wurde, ist sie heute als integraler Bestandteil industrieller Wertschöpfung sowie alltäglicher Prozesse zu bewerten. Im Folgenden werden die wichtigsten aktuellen Trends um die technologische, wirtschaftliche und gesellschaftliche Relevanz von Künstlicher Intelligenz näher beleuchtet.

Generative KI

Das Aufkommen leistungsstarker Sprachmodelle, erstmalig durch die Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022, hat die öffentliche Wahrnehmung von KI grundlegend verändert. Generative KI kann Texte, Bilder, Audio- und Videodateien erstellen und eröffnet damit neue Chancen in den Bereichen der Bildung, der Wirtschaft oder der Kundenkommunikation, wirft aber gleichzeitig Fragen nach Urheberrecht, Transparenz und ethischen Grenzen auf.

Künstliche Intelligenz auf Endgeräten (Edge AI)

Die zunehmende Verlagerung von KI-Berechnungen aus großen Rechenzentren auf die lokalen Endgeräte stellt einen großen aktuellen Trend dar. So können im privaten Bereich beispielsweise Smartwatches Gesundheitsdaten auswerten, im industriellen Pendant allerdings auch Maschinen in der Produktion Zustandsanalysen in Echtzeit durchführen – jeweils unabhängig von einer ständigen Verbindung zu einerr Cloud. Hierdurch entstehen Vorteile durch eine niedrigere Latenz, eine geringere Bandbreitenbelastung und eine verbesserte Privatsphäre, da die tatsächliche Auswertung der erhobenen Daten näher an der Datenquelle agiert (Imagination Technologies, o.J.).

Explainable AI

Ein Einsatz von KI in sicherheitskritischen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, der Justiz oder im Transportsektor fordert ein hohes Maß an Transparenz bezüglich der Entscheidungsprozesse. Hieraus ergibt sich die Notwendigkeit einer Transformation von herkömmlichen Prozessen des maschinellen Lernens hin zu solchen, welche in ihrer Entscheidungsfindung für Menschen erklärbar bleiben, etwa durch Explainable AI (XAI). Diese umfasst Methoden und Prozesse, „die es menschlichen Nutzer*Innen ermöglichen, die Ergebnisse und Ausgaben zu verstehen und ihnen zu vertrauen“ (IBM, o.J.). Nur wenn Entscheidungen erklärbar sind, kann sichergestellt werden, dass sie korrekt, ethisch vertretbar und kontrollierbar bleiben.

Kollaborative KI

Die Idee des „Human-in-the-Loop“ setzt auf eine Verflechtung von Humankapital und semi-autonomen KI-Systemen. Hierbei bleibt die Entscheidungsgewalt im menschlichen Verantwortungsbereich, währen die KI bei Analyse-, Such- und Planungsaufgaben unterstützt (IBM, 2025). Durch notwendige Partizipation von menschlicher Expertise wird so ein Abbau ders Hemmnis der ethischenr Bedenken angestrebt. Im medizinischen Bereich bildet der Mensch so eine Rückversicherung zur Vermeidung potentieller Fehlentscheidungen der KI (Stat News, 2024).

KI in der Bildung

KI hält zudem zunehmend Einzug in moderne Bildungssysteme: Lernplattformen nutzen adaptive Algorithmen zur Individualisierung, KI-Systeme geben automatisiertes Feedback – nicht zuletzt bringen auch die Schüler*Innen KI als integralen Bestandteil ihrer eigenen Lebenswelt mit in den Unterricht. Hieraus resultieren Herausforderungen für etablierte Unterrichtsstrukturen und -materialien, die es erforderlich machen, neue didaktische Konzepte, kritische Medienkompetenz und ethisches Denken zu fördern, wie sie aus den Forderungen der ICILS hervorgehen (ICILS, 2019).

Automatisierung, Robotik & Künstliche Intelligenz