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23. Mär 2022

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Wirtschaft

Grüne Weiterbildung

Journalist: Julia Butz

Die Digitalisierung stellt Betriebe und Mitarbeiter vor große Herausforderungen hinsichtlich der erforderlichen fachlichen Qualifizierung. Leo Thiesgen, Vizepräsident des LandBauTechnik Bundesverbands, über die komplexen Kompetenzanforderungen in der modernen Landwirtschaft und neue Möglichkeiten in der Aus- und Weiterbildung.

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Leo Thiesgen, Vizepräsident des LandBauTechnik Bundesverbands

Die moderne Landwirtschaft muss sich vielen Herausforderungen stellen: beständige Anpassungen zum Schutz von Umwelt und Klima, nachhaltiges Wirtschaften und die Innovationen durch die Digitalisierung. Um diesen Strukturwandel mitzutragen, bedarf es einer fundierten Aus- und Weiterbildung. Sowohl in der Fortbildung der betriebseigenen Mitarbeiter, als auch bei der Ausbildung des Nachwuchses. Für Ausbildungszentren und Berufsschulen wird es zunehmend schwieriger, bei den teilweise rasanten Entwicklungen Schritt zu halten und zeitgemäßes Fachwissen auf aktuellem Stand zu vermitteln. Die Berufsausbildung des Land- und Baumaschinenmechatronikers ist daher eng mit den Herstellern vernetzt. Denn hier steckt das Wissen um die neuen Technologien für den Einsatz modernster Anlagen und die Überwachung digitaler Daten. In dem vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten InnoVET-Projekt LBT Forward erarbeitet ein breites Netzwerk aus Werkstätten des Handwerks, Herstellerunternehmen, Sozialpartnern, Einrichtungen der Berufsbildung und Verbänden ein neues Berufslaufbahnkonzept als durchlässiges und modulares System für die Fort- und Weiterbildung des Land- und Baumaschinenmechatronikers. So können die komplexen Kompetenzanforderungen in der grünen Branche auf breiter Ebene erfüllt werden. „Moderne Landwirtschaft ist nur mit moderner und digitaler Technik möglich. Diese Technik kann nur durch gut ausgebildete Land- und Baumaschinenmechatroniker ins Feld gebracht, gewartet und instandgesetzt werden,“ so Leo Thiesgen, Vizepräsident des LandBauTechnik Bundesverbands. „Wir empfehlen interessiertem Nachwuchs immer ein Schulpraktikum zu absolvieren. So können sowohl der Betrieb als auch die jungen Leute sehen, ob es passt.“

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.