KI-Assistent im HSE-Bereich: Einführung und praktische Anwendung

Künstliche Intelligenz als neues Werkzeug für HSE-Spezialisten

Die Einführung digitaler Technologien und Künstlicher Intelligenz (KI) im HSE-Bereich ist nicht nur ein Trend, sondern eine Notwendigkeit zur Optimierung von Routineprozessen. Tatiana Paklinskaya, HSE-Spezialistin beim Bauunternehmen „Edelweiss“, teilt ihre praktischen Erfahrungen bei der Integration von neuronalen Netzen in die tägliche Arbeit. In ihrem Vortrag gibt sie Einblicke in die Entwicklung von KI-Assistenten, die bei der Automatisierung der Erstellung von Anweisungen und Normen für die Ausgabe von persönlicher Schutzausrüstung (PSA) helfen.

Von der Küchenanalogie zum Verständnis von KI

Um neuronale Netze effektiv zu nutzen, ist es wichtig, ihre grundlegenden Funktionsweisen zu verstehen. Die Referentin bietet eine einfache Metapher: KI ist die Idee des Kochens ohne Mensch, maschinelles Lernen ist die Zubereitungsart (Backen, Kochen), Deep Learning ist der Super-Multikocher (neuronales Netz) und das Large Language Model (LLM) sind das Rezept und die Zutaten. Die fertigen Gerichte sind die uns bekannten ChatGPT, GigaChat und DeepSeek. Das Verständnis dieser Grundlagen hilft dabei, Anfragen (Prompts) richtig zu formulieren und das erwartete Ergebnis zu erhalten.

Entwicklung von KI-Assistenten für spezifische Aufgaben

Im Vortrag wird der Prozess der Erstellung spezialisierter KI-Assistenten detailliert betrachtet. Das Hauptprinzip, das Tatiana abgeleitet hat: „Unterschiedliche Aufgaben = unterschiedliche Assistenten“. Der Versuch, einen universellen Helfer zu schaffen, führt zu Verwirrung und Fehlern (Halluzinationen) des neuronalen Netzes.

• Assistent für die Entwicklung von HSE-Anweisungen: In die Wissensdatenbank werden gekürzte Versionen von normativen Dokumenten (z. B. ein Teil des Erlasses des Arbeitsministeriums Nr. 772n) und lokale Unternehmensrichtlinien hochgeladen. Dies ermöglicht es der KI, sich nur auf die erforderlichen Regeln zu konzentrieren und strukturierten Text nach Abschnitten auszugeben, wobei Beschränkungen des generierten Textvolumens umgangen werden.
• Assistent für die Auswahl von PSA-Normen: Für die korrekte Funktion dieses Helfers hat die Referentin die unhandlichen Tabellen aus dem Erlass Nr. 767n überarbeitet und die Anzahl der Spalten von neun auf vier reduziert. Das Hochladen von Pflichten, Ergebnissen der speziellen Arbeitsplatzbewertung (SOUT) und der verwendeten Ausrüstung ermöglicht es dem Assistenten, die Normen genau auszuwählen, während der Spezialist das Ergebnis nur noch überprüfen und punktuelle Anpassungen vornehmen muss.

Dieser Ansatz reduziert die Zeit für die Vorbereitung eines Anweisungsentwurfs von mehreren Tagen auf eine halbe Stunde, wobei die meiste Zeit für die finale Formatierung des Dokuments aufgewendet wird.

Einschränkungen neuronaler Netze und der Umgang damit

Die Referentin zeigt an einem Beispiel, dass KI eine Maschine ist, die klare Anweisungen benötigt. Die wichtigsten Einschränkungen, mit denen Benutzer konfrontiert sind:

• Beschränkung des ausgegebenen Textvolumens: Das neuronale Netz kann lange Dokumente eigenmächtig kürzen. Die Lösung ist die Anpassung des Prompts, um den Text in Teilen auszugeben.
• Notwendigkeit der Strukturierung der Wissensdatenbank: Das Hochladen unstrukturierter Datenmengen führt zu Fehlern. Die Informationen müssen vorverarbeitet und von Überflüssigem „bereinigt“ werden.
• Abhängigkeit von der Qualität des Prompts: Je genauer und detaillierter die Aufgabe beschrieben ist, desto besser ist das Ergebnis. Ein ausführlicher Prompt kann mehrere Seiten umfassen, aber genau dieser garantiert die korrekte Arbeit des Assistenten.

Kreatives Potenzial von KI: Erstellung von Schulungsmaterialien

Neben Routineaufgaben eröffnen neuronale Netze neue Möglichkeiten zur Erstellung ansprechender Inhalte. Tatiana demonstrierte ein mit Hilfe von KI erstelltes Animationsvideo zur elektrischen Sicherheit. ChatGPT half dabei, das Skript zu schreiben und Bilder in einem einheitlichen Stil (3D Pixar) zu generieren, während GigaChat verwendet wurde, um sie zu „animieren“. Dies zeigt deutlich, wie sich die Rolle des Spezialisten verändert: vom einfachen Ausführenden zum Prozessarchitekten, der ein digitales Team leitet.

Was Sie in diesem Webinar lernen werden:

• Wie man einen Prompt (Anfrage) für ein neuronales Netz richtig formuliert, um Fehler und „Halluzinationen“ zu minimieren?
• Wie man normative Dokumente (z. B. Erlass Nr. 767n) vorbereitet und strukturiert, um sie in die Wissensdatenbank des KI-Assistenten hochzuladen?
• Warum es notwendig ist, für verschiedene Aufgaben (Anweisungen, PSA-Normen) separate KI-Helfer zu erstellen?
• Wie man die Beschränkung neuronaler Netze auf das generierte Textvolumen bei der Erstellung umfangreicher Dokumente umgeht?
• Wie man neuronale Netze zur Erstellung von animierten Schulungsvideos zum Thema HSE nutzt?