@inproceedings{48285,
  author       = {{Lebedeva, Anastasia and Kornowicz, Jaroslaw and Lammert, Olesja and Papenkordt, Jörg}},
  booktitle    = {{Artificial Intelligence in HCI}},
  title        = {{{The Role of Response Time for Algorithm Aversion in Fast and Slow Thinking Tasks}}},
  doi          = {{10.1007/978-3-031-35891-3_9}},
  year         = {{2023}},
}

@inproceedings{47976,
  author       = {{Papenkordt, Jörg and Ngonga-Ngomo, Axel-Cyrille and Thommes, Kirsten}},
  booktitle    = {{Academy of Management Proceedings}},
  title        = {{{Are Numbers or Words the Key to User Reliance on AI?}}},
  doi          = {{10.5465/AMPROC.2023.12946}},
  year         = {{2023}},
}

@inproceedings{33957,
  abstract     = {{Manufacturing companies are challenged to make the increasingly complex work processes equally manageable for all employees to prevent an impending loss of competence. In this contribution, an intelligent assistance system is proposed enabling employees to help themselves in the workplace and provide them with competence-related support. This results in increasing the short- and long-term efficiency of problem solving in companies.}},
  author       = {{Deppe, Sahar and Brandt, Lukas and Brünninghaus, Marc and Papenkordt, Jörg and Heindorf, Stefan and Tschirner-Vinke, Gudrun}},
  keywords     = {{Assistance system, Knowledge graph, Information retrieval, Neural networks, AR}},
  location     = {{Stuttgart}},
  title        = {{{AI-Based Assistance System for Manufacturing}}},
  doi          = {{10.1109/ETFA52439.2022.9921520}},
  year         = {{2022}},
}

@inproceedings{34282,
  author       = {{Deppe, Sahar and Brandt, Lukas and Brunninghaus, Marc and Papenkordt, Jörg and Heindorf, Stefan and Tschirner-Vinke, Gudrun}},
  booktitle    = {{2022 IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA)}},
  publisher    = {{IEEE}},
  title        = {{{AI-Based Assistance System for Manufacturing}}},
  doi          = {{10.1109/etfa52439.2022.9921520}},
  year         = {{2022}},
}

@inbook{34466,
  author       = {{Papenkordt, Jörg and Thommes, Kirsten}},
  booktitle    = {{Human-Technology Interaction}},
  isbn         = {{9783030992347}},
  publisher    = {{Springer International Publishing}},
  title        = {{{Determinants of Trust in Smart Technologies}}},
  doi          = {{10.1007/978-3-030-99235-4_13}},
  year         = {{2022}},
}

@techreport{45668,
  abstract     = {{<jats:p>Im Rahmen dieser Studie wird der Status Quo des KI-Einsatzes in der industriellen Arbeitswelt in der Region OstWestfalenLippe erfasst und beschrieben. Dadurch wird eine Grundlage geschaffen, um eine zielführende Unterstützung der Gestaltung von durch Künstliche Intelligenz (KI) gestützter Arbeitsprozesse in Unternehmen zu ermöglichen, indem beispielsweise bedarfsbezogene Maßnahmen entwickelt und durchgeführt sowie weiterer Forschungsbedarf aufgezeigt wird.  Die Befragung wurde im Jahr 2021 von dem Kompetenzzentrum Arbeitswelt.Plus sowie dem Spitzencluster it’s OWL initiiert. Dabei sind drei Zielgruppen – Unternehmensleitung, Personalabteilung (HR) sowie Arbeitnehmer*innen – adressiert worden. Insgesamt nahmen 317 Personen aus 89 verschiedenen Unternehmen bzw. Organisationen an der Befragung teil – zu 38 % Unternehmer*innen, zu 13 % Personaler*innen und zu 49 % Arbeitnehmer*innen. Die meisten der Teilnehmenden stammten aus der Elektroindustrie, dem Maschinenbau sowie dem Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT)-Sektor.  Die Befragungsergebnisse zeigen, dass sich die meisten Unternehmen in der Anfangsphase der KI-Nutzung befinden. Zwischen einzelnen Unternehmensbereichen und verschiedenen Branchen zeigen sich gewisse Unterschiede in der Nutzungsphase. Die Befragten stehen aktuell vor der Nutzung von vor allem teilautonomen KI-Systemen, die ausführende und analytische menschliche Tätigkeitenbeispielsweise durch Informationsbereitstellungen unterstützen. Wesentliche Ziele der KI-Nutzung sind die Effizienzsteigerung, Qualitätsverbesserung, Entscheidungsoptimierung sowie Unterstützung der Arbeitnehmer*innen. Allerdings werden in allen Unternehmen die fehlende Expertise sowie insgesamt die Komplexität des Themenfelds als Hinderungsgründe identifiziert.  In allen Unternehmen und allen Unternehmensbereichen werden hohe Auswirkungen durch KI erwartet. Auf die Arbeitsgestaltung werden insgesamt eher positive Auswirkungen erwartet. Die Befragten schätzen die Bedeutung von KI, ihre Aufgeschlossenheit sowie ihr Vertrauen gegenüber KI als insgesamt hoch ein, ihr Verständnis von KI dagegen eher als gering. Tendenziell zeigt sich eine große Diskrepanz zwischen Selbst- und Fremdbild mit einer teils deutlich negativeren Wahrnehmung anderer. Die Befragten erwarten außerdem steigende Kompetenzanforderungen sowie einen hohen Weiterbildungsbedarf, insbesondere bezüglich des grundlegenden Verständnisses über KI. In den wenigsten Unternehmen existiert jedoch ein gezieltes Weiterbildungsangebot.  Die Erkenntnisse aus der Befragung fließen im Rahmen des Kompetenzzentrums Arbeitswelt.Plus in die gezielte Gestaltung und Einführung KI-gestützter Arbeitsformen sowie bedarfsgerechter Unterstützungsangebote ein. Die hohe Komplexität der KI-Einführung sowie die sowohl technischen als auch mitarbeiterbezogenen Herausforderungen verdeutlichen den Bedarf für eine soziotechnische Perspektive und ein systematisches Vorgehen bei der Gestaltung dieses vielschichtigen Themenfelds.</jats:p>}},
  author       = {{Papenkordt, Jörg and Gabriel, Stefan and Thommes, Kirsten and Dumitrescu, Roman}},
  publisher    = {{Kompetenzzentrum Arbeitswelt.Plus}},
  title        = {{{Künstliche Intelligenz in der industriellen Arbeitswelt}}},
  doi          = {{10.55594/tmao3234}},
  year         = {{2022}},
}