Wenn hier auf Maschinelles Lernen/Künstliche Intelligenz und die damit einhergehende, erhoffte Professionalisierung oder Weiterbildung von Fachpersonal eingegangen wird, sollte diese Hoffnung kritisch überprüft werden: Faktisch enthalten viele Anwendungen, die von Nutzer*innen als “Künstliche Intelligenz” wahrgenommen werden, noch viel menschliche Arbeit (Mechanical-Turk-Phänomen), die durch die vermeintliche Technisierung aber unsichtbar wird und oft prekär und eben nicht qualifizierend ist (als aktuelles Beispiel seien hier die Content-Moderator*innen bei sozialen Netzwerken oder die vermeintlich automatisierte Texterkennung bei Expensify genannt). Dies ist weniger der Fall in der klassischen Industrie, in der digitalen Dienstleistungsbranche, die hier bisher außen vor gelassen wird, dagegen gang und gäbe. Hier sind wir weit von der interventionsfreien Zusammenarbeit von Kund*innen, Arbeiter*innen und Maschinen entfernt. Als Forschungsfragen ergeben sich daraus: Welche Auswirkungen ergeben sich daraus für den Arbeitsmarkt der Zukunft, und wie sollte hier regulierend eingegriffen werden, um eine in der sozialen Dimension nachhaltige Technologieentwicklung zu fördern?

neue Kompetenzen für die qualifizierten Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter,