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15. Sep 2021

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Wirtschaft

Fit am Bildschirm und an schweren Maschinen

Journalist: Theo Hoffmann

Theorie und Praxis werden in der modernen Landwirtschaft immer komplexer. Bei Ausbildung und Studium sollte die Digitalisierung eine noch stärkere Rolle spielen.

Ann-Christin Kahler, Landwirtin, Landtechnik-Verkäuferin und Agrar-Influencerin; Foto: Presse

Die praktische Arbeit als Landwirtin und das Studium der Agrarwissenschaften mit der ganzen Theorie und Stoff-Fülle machen schon einen großen Unterschied. Welchen Ausbildungsweg würden Sie jungen Leuten bei welchen Bedingungen empfehlen?

Die Arbeit als Landwirtin war natürlich reine praktische Arbeit mit dem Lerneffekt direkt draußen auf dem Feld oder an den Tieren/Maschinen. Generell fand ich das Praktische super, da ich sowieso eine bin, die lieber richtig mit anpackt als stundenlang vor Büchern sitzt und sich den Text in den Kopf reinzieht. Wir haben während meiner Ausbildung auch Schule und dann die Theorie gehabt, mussten Berichtsheft schreiben, Hausaufgaben machen und für Klausuren lernen, aber das war dann immer mit dem Praktischen im Betrieb verbunden und somit einfacher zu verstehen. Wir haben zum Beispiel Blattkrankheiten oder auch Ungräser/Unkräuter in der Schule behandelt, aber bei der Feldbegehung auf dem Betrieb natürlich ganz anders wahrgenommen und verstanden. Im Bezug auf das Studium war die Ausbildung vorweg super! Ich brauchte die Semesterferien keine Praktika mehr zu machen und hatte natürlich ein ganz anderes Verständnis der Themen als meine Kommilitonen. Hat der Professor mal von den verschiedenen Kuhmägen und den verschiedenen Stufen der Verdauung gesprochen, wussten wir direkt, worum es geht. Die anderen mussten das erst lernen. Ich würde den jungen Landwirt:innen generell immer erst die Ausbildung empfehlen. Die jungen Leute wissen dann wenigstens, wie es an der Front ist und verstehen die Zusammenhänge ganz anders. Wer möchte, kann danach entweder studieren oder seinen Techniker/Meister/Fachschule machen. Es gibt verschiedene Weiterbildungsmöglichkeiten, aber generell sollte es auf der Praxis, dem Grundstein (der Ausbildung), aufbauen.

Was sollte in der Ausbildung junger Landwirt:innen verbessert werden?

Generell sollte es viel mehr in die Schul-Praxis gehen (so nenne ich es mal). Wir haben zwar ein paar Lehrgänge auf Lehrhöfen, aber dennoch sollte es mehr Praxisübungen geben. Die Betriebe, bei denen man angestellt ist, können das nicht immer, da sie viel zu unterschiedlich sind. Zudem wäre es wichtig mit der Zeit zu gehen. Es gibt sehr veraltete Schulbücher, die man durch neue gute und brauchbare Medien ersetzen könnte. Die komplette Ausbildung sollte etwas digitaler werden, da auch die Maschinen und Ställe der Betriebe digitaler werden.

Armdicke Schraubschlüssel sind für moderne Landmaschinen sicher noch immer nötig, aber die Elektronik hat die Oberhand gewonnen. Wie hat sich die Arbeit mit neuen Landmaschinen aus Ihrer Sicht verändert?

Wir fahren mit großen schweren Maschinen, da passt sich das Werkzeug dementsprechend an und wird auch größer und schwerer. Komplett kann man das auch nicht abschaffen, denn wo gehobelt wird fallen Späne. Die Digi-talisierung schreitet jedoch mit großen Schritten voran. Es gibt unser Lenk- system, das mithilfe von mobilen Daten und der Satelliten im All und den Refe-renzstationen auf der Erde bis auf 1 bis 2 cm genau eine Spur entlangfahren kann.  Unsere Trecker (die neuen) sind allem mit Bildschirmen/Boardcomputern aus-gestattet und werden darüber bedient.

2. Apr 2026

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Business

Kein Roboter zum Gelddrucken, aber ein starker Wächter: KI bei Banken

Künstliche Intelligenz kann im Bankwesen schon ziemlich viel – aber eigenständig Geld drucken oder wundersam vermehren, das kann sie (noch) nicht. Banken setzen KI heute flächendeckend in mehreren Bereichen ein, allen voran in der Betrugsprävention, wo Fraud Detection mittlerweile Branchenstandard ist. KI-gestützte Systeme analysieren Transaktionen von Kundinnen und Kunden in Echtzeit, erkennen und stoppen auffällige Transaktionen und Zahlungsanweisungen in der Regel sofort, und reagieren innerhalb von Sekunden auf neue Angriffsszenarien. Gerade, weil sich Betrugsmaschen ständig weiterentwickeln, ist die Adaptionsgeschwindigkeit in diesem Bereich besonders hoch. Solche Systeme werden in Zukunft weiter optimiert werden, wodurch Banken Routineaufgaben mehr und mehr automatisieren können. Das eröffnet neue Möglichkeiten für personalisierte Kundenberatung, schnellere Analysen – etwa bei Kreditentscheidungen – und insgesamt bessere Kundenerlebnisse. Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen. Ziel ist es, Informationen effizienter zu nutzen und Entscheidungsprozesse zu beschleunigen. Im Vergleich zur Betrugsprävention befindet sich dieser Bereich jedoch noch in einer stärkeren Wachstumsphase, auch wenn die Entwicklung hier aktuell sehr dynamisch verläuft. >Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Es gibt unzählige Anbieter von bankenspezifischer KI. Viele davon decken nur bestimmte Anwendungsfelder ab, weshalb Banken häufig mehrere KI-Systeme parallel einsetzen. Auch, wenn Banken langjährige Erfahrung im Umgang mit sensiblen Daten haben, kann die Auswahl passender KI-Tools herausfordernd sein, denn die Lösungen müssen regelkonform sein, Change Compliance- und Datenschutzrichtlinien beachten, außerdem sollten die Daten innerhalb Europas bleiben und nicht unkontrolliert in andere Rechtsräume fließen. Erhöht KI im Bankwesen nun die Sicherheit – oder eher das Risiko für Betrug und Verlust? Grundsätzlich beides. Denn einerseits verbessert KI die Fähigkeit, Betrug frühzeitig zu erkennen und zu verhindern, andererseits entstehen neue Gefahren, insbesondere durch autonome KI-Agenten. Je mehr Entscheidungsfreiheit diese Systeme erhalten, desto größer ist das Risiko, dass sie Sicherheitsvorgaben umgehen oder manipuliert werden. Deshalb gewinnt das Prinzip „Human in the Loop“ beziehungsweise „Human in the Lead“ an Bedeutung: Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Auch im Finanzmarkt insgesamt sind automatisierte Prozesse kein neues Phänomen. Mechanismen wie algorithmischer Handel oder Stop-Loss-Orders können bereits heute Kettenreaktionen auslösen. KI könnte solche Effekte künftig verstärken, stellt aber nicht die ursprüngliche Ursache dar. Wohin wird sich KI im Bankwesen entwickeln? Eigenständig Geld drucken wird sie hoffentlich niemals – doch sie wird als umfassendes System im Hintergrund immer besser in den Bankenalltag integriert werden. Der Mensch wird im Bankwesen jedoch in zentralen Bereichen immer die Oberhand behalten, besonders bei der letzten Kontrolle und beim direkten Kundenkontakt – denn hier können aufmerksame Bankangestellte besser als jede KI als Sicherheitsschranke wirken, die ihre betagten Kundinnen davor schützen, auffällige Transaktionen hoher Summen vorzunehmen. >Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen.