- Projektnummer: F 2536
- Projektdurchführung: Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin (BAuA)
- Status: Abgeschlossenes Projekt
Projektbeschreibung:
Das Forschungsprojekt untersuchte das Potenzial Künstlicher Intelligenz (KI), speziell "Großer Sprachmodelle" (Large Language Models, LLMs), zur Unterstützung der Gefährdungsbeurteilung. Die Gefährdungsbeurteilung ist das zentrale Instrument für sichere Arbeitsplätze, stellt jedoch insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) vor personelle und fachliche Herausforderungen. Ziel des Projekts war es zu prüfen, ob Kl Experten bei dieser komplexen Aufgabe entlasten kann, ohne die hohen Sicherheitsstandards zu gefährden.
Im Fokus Stand die prototypische Entwicklung und Erprobung eines Kl-basierten Assistenzsystems. Die Methode folgte einem nutzerzentrierten Designprozess: Zunächst wurden in Experteninterviews die konkreten Bedürfnisse von Sicherheitsfachkräften ermittelt. Darauf aufbauend wurden in Workshops praxisnahe Szenarien für die Mensch-Kl-lnteraktion entwickelt. Kern der Arbeit war die Implementierung eines funktionalen Software-Prototyps. Dieser nutzt die "Retrieval Augmented Generation"-Technologie, um Antworten gezielt aus einer Datenbank gesicherter Quellen (z. B. Technische Regeln, Arbeitsschutzgesetz) abzuleiten. Abschließend wurde der Prototyp in einer Studie mit 28 Fachexperten evaluiert.
Die Ergebnisse zeigen, dass Kl die Erstellung von Gefährdungsbeurteilungen wirksam unterstützen kann. Experten akzeptieren das System als "Sparringspartner", um Gefährdungen zu identifizieren und Maßnahmenvorschläge zu generieren. Der entwickelte Prototyp zeigt, dass fundierte Antworten möglich sind, wenn die Kl strengen Regeln unterworfen wird.
Die Erkenntnis ist also, dass der Einsatz von Kl im Arbeitsschutz machbar und sinnvoll ist, sofern die Technik transparent gestaltet ist und der Mensch die Entscheidungshoheit behält. Die Technologie wandelt die Aufgabe von der zeitraubenden Texterstellung hin zur effizienten Prüfung von Vorschlägen und kann so helfen, Fachwissen breiter verfügbar zu machen.