现在 RPA 不是人工智能。应用工作科学研究所认为，数字网络和人工智能的使用将改变大约 75% 的工作系统的识别、处理、交互和控制领域。因此，问题是未来哪些工作内容可以由人类有意义地接管，哪些工作内容可以由人工智能组件接管。似乎可以肯定的是，负面的就业影响是可以预料的，特别是在行政或分析活动中。活动越简单，受影响的风险就会成比例地增加。未来至关重要的是采取哪些一揽子措施来应对事态发展，以及通过教育和进一步培训提供哪些就业支持。
从事战略性人力资源工作的公司可以通过及时支持员工并通过有针对性的培训措施将他们部署到更有效地完成工作来解决重要的分配问题。这也让许多员工有机会成长到新的专业和新的专业领域，从而找到新的、有价 养老院营销清单 值的观点。这意味着数字杂耍的职员成为 IT 项目经理，或者精通纸张的演讲者成为敏捷大师。这看起来当然是可能的。然而，从目前劳动力市场的总体趋势来看，我们还不能轻易下结论说人工智能的使用将会带来超前的负面发展。
根据当前的技术状况，人工智能使用特定的算法，根据数学优化规则进行工作。机器学习技术使应用程序能够根据从大量先前分析的案例中获得的经验来决定如何处理下一个案例。分类情况或类推决策。然而，当前所有人工智能应用程序固有的特点是，人们仍然决定应用程序提供的质量。换句话说，机器的主权仍然属于负责机器输出质量保证的决策者。监管机构也坚持这一经过验证的人类责任原则。 BaFin 至少根据其自己的说法，不想接受任何充当黑匣子的模型或算法。因此，“独立”人工智能的场景需要比当今技术本身更加重大的创新飞跃。
XAI——新的解释熊
过去，人工智能应用程序被（正确地）称为黑匣子，因为用户无法看到软件基于什么基础做出决策假设。这个论点被一次又一次地用作永恒的口头禅。由此，BAFin 等提出了这样的要求：人工智能算法必须谨慎且透明地开发，并且人工智能的决策应该是可理解的。现在，我们采用针对人工智能量身定制的有条不紊的方法进行谨慎而透明的开发。 AI决策的可追溯性现在也已经解决。