Definition: Was ist Mensch-Maschine-Interaktion?

Menschliche Zusammenarbeit ist ein wesentlicher Bestandteil wissensintensiver Arbeit und wird seit langem in der Wirtschaftsinformatik analysiert und gestaltet. Kollaboration, als Form der menschlichen Zusammenarbeit, beschreibt die gemeinsame Arbeit von mindestens zwei Personen an einem Material, das auf ein gemeinsames Ziel ausgerichtet ist. Um dieses Ziel zu erreichen, sind Kommunikation, Koordination und Kooperation erforderlich.

Zunehmend wird die menschliche Zusammenarbeit durch die Mensch-Maschine-Kollaboration (engl. Human Computer Interaction (HCI)) erweitert, bei der nicht-menschliche Agenten als autonome Partner agieren, was zu neuen Arbeits- und Kollaborationsszenarien führt. Dieser Paradigmenwechsel bringt vielfältige sozio-technische Herausforderungen mit sich, die von konkreten Anwendungen für Mensch-Maschine-Konstellationen bis hin zur Weiterentwicklung der Methoden der Kollaborationsforschung reichen. [43]

Der Trend: Interaktionen auf Effizienz und Vertrauen optimieren

Die fortschreitende Digitalisierung und die zunehmende Komplexität von Mensch-Computer-Systemen stellen neue Anforderungen an die Interaktionsgestaltung. Schlüsseltechnologien wie Verhaltensbiometrie, intelligente agentenbasierte Systeme und Edge Computing spielen eine zentrale Rolle bei der Bewältigung von Herausforderungen in den Bereichen Adaptivität, Echtzeit-Reaktionsfähigkeit, Kosten, Datenschutz, Sicherheit, immersive Nutzererfahrung, Portabilität und Energieeffizienz.

Die zukünftige Gestaltung von HCI-Systemen erfordert kontinuierliche Innovationen in den Bereichen KI, Machine Learning (ML), Quantencomputing und energieeffiziente Architekturen. Diese Technologien ermöglichen die Entwicklung personalisierter, sicherer und nachhaltiger Interaktionslösungen für verschiedenste Branchen. Insbesondere die Fortschritte in KI und ML tragen zur Weiterentwicklung adaptiver HCI-Frameworks bei. Trainingsprozesse und Fehlerdiagnosen werden zunehmend durch immersive Umgebungen unterstützt, die Echtzeit-Interventionen in komplexen Szenarien ermöglichen. Bedienende können Herausforderungen
direkt erleben und darauf reagieren, während die Systeme ihre Entscheidungslogik durch Reinforcement Learning kontinuierlich verbessern. [44]

In der technologischen Entwicklung des Zukunftstrends [44] sind vor allem drei zentrale Elemente von erheblicher Relevanz, die im Folgenden erläutert werden:

• Vertrauen durch Transparenz: Ein zentrales Element für die Akzeptanz intelligenter Systeme ist das Vertrauen der Nutzer*innen. Erklärbare KI (XAI) bietet hier einen vielversprechenden Ansatz, indem sie Entscheidungsprozesse transparent macht und somit das Vertrauen in automatisierte Systeme stärkt. Darüber hinaus unterstützt Generative KI die Entwicklung mehrsprachiger und kontextsensitiver Schnittstellen, die eine barrierefreie Kommunikation für diverse Nutzergruppen ermöglichen.
• Kognitive und emotionale Anpassung: Die Integration von kognitivem Computing, Emotionserkennung und physiologischer Sensorik erlaubt eine dynamische Anpassung der Systeme an den mentalen Zustand und das Stresslevel der Nutzer*innen. Dies führt zu einer höheren Entscheidungsgenauigkeit und reduziert Fehler insbesondere in leistungsintensiven und sicherheitskritischen Umgebungen. 
• Governance und Ethik-by-Design: Ein zentrales Element für die Akzeptanz intelligenter Systeme ist das Vertrauen der Nutzer*innen. XAI bietet hier einen vielversprechenden Ansatz, indem sie Entscheidungsprozesse transparent macht und somit das Vertrauen in automatisierte Systeme stärkt [45]. Governance-Plattformen ermöglichen die Integration von „Ethik-by-Design“, indem sie bereits im Entwicklungsprozess ethische Prinzipien wie Fairness, Nicht-Diskriminierung und Datenschutz berücksichtigen [46]

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Quellen:

[43] E. A. C. Bittner, S. Oeste-Reiß, P. A. Ebel und M. Söllner , „Mensch-Maschine-Kollaboration: Grundlagen, Gestaltungsherausforderungen und Potenziale für verschiedene Anwendungsdomänen,“ HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, Bd. 56, pp. 34-49, 01 06 2019.
[44] R. Hamdani und I. Chihi, „Adaptive human-computer interaction for industry 5.0: A novel concept, with comprehensive review and empirical validation,“ Computers in Industry, Bd. 168, 2025.
[45] S. Gulati , J. McDonagh, S. Sousa und D. Lamas, „Trust models and theories in human–computer interaction: A systematic literature review,“ Computers in Human Behavior Reports, Bd. 16, 2024.
[46] D. Protschky, M. Schüll und N. Urbach, „Governance von künstlicher Intelligenz – Eine Methode zur Transformation vorhandener Governance-Mechanismen in Unternehmen,“ Wirtschaftsinformatik & Management, Bd. 16, pp. 194-201, 2024.