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Digitales BGM Teil 4
Zukunft des BGM: Zwischen alten Herausforderungen und neuen Technologien

 

Während das BGM auf der einen Seite alteingesessenen, andauernden Herausforderungen gegenübersteht (Link BGM Teil 2), finden auf der anderen Seite neue Technologien immer mehr Einzug in die Arbeitswelt. Auch in der Gesundheitsbranche ist ein Trend hin zu Connected Healthcare (Link Artikel Anna Knobloch) zu beobachten und Gesundheitsdatenströme werden als das „Öl des 21. Jahrhunderts“ bezeichnet. Zahlreiche neue Softwarelösungen und Technologien bieten neue Potenziale, auch für Gesundheitskennzahlen im BGM und können vielfältige Daten über Beschäftigte und deren Arbeitsbedingungen liefern, aus denen passgenaue verhaltens- und verhältnispräventive Maßnahmen abgeleitet und im Anschluss evaluiert werden können [1].

Der zunehmende Einfluss innovativer digitaler Lösungen spiegelt sich unter anderem im Trend hin zu Gesundheits-Apps und Wearables wider. Verschiedene Technologien bieten wertvolle Impulse und Möglichkeiten im Bereich der Verhaltensprävention (Link vorheriger Teil von Larissa). Bei beispielsweise einer Aufzeichnung der Traningsdaten des Feierabendlaufs mit der Smartwatch und direkter Übertragung an die vom Arbeitgeber gestellte Fitness-App treten neue Möglichkeiten, aber auch Herausforderungen der zunehmend verschwimmenden Grenzen zwischen Berufs- und Privatleben hervor. Auch Virtual Realityy als weiteres Beispiel neuartiger Technologien findet zunehmend in Sport und Training Einzug. Mittels Virtual Reality Brillen, die mit Apps verknüpft sind, kann beim Workout zuhause hautnah in virtuellen Winter- und Wassersportwelten trainiert werden [2].

Neue digitale Technologien finden aber nicht nur in der Gesundheits- und Fitnessbranche zunehmend Anwendung, sondern vor allem im Bereich Künstlicher Intelligenz (KI) auch in Unternehmen verschiedenster Branchen als Erkenntnisobjekt[d] des BGM. In zahlreichen Branchen öffnet KI neue Möglichkeiten in den verschiedensten Prozessen, von der Produktion über die Qualitätssicherung bis zur Personalwirtschaft. An dieser Stelle kann KI auch zur Verhältnisprävention [e]beitragen, indem sie alle vier Handlungsfelder einer produktiven, präventiven und gesundheitsförderlichen Arbeitswelt und -gestaltung beeinflusst: Führung & Kultur, Organisation, Sicherheit und Gesundheit. KI kann also nicht nur zu produktiven und wandlungsfähigen Prozessen, sondern auch zu einer produktiven und sicheren Arbeitsgestaltung beitragen. Beispielsweise können körperlich schwere Tätigkeiten oder Zwangshaltungen, wie in der Produktion oder Pflege, durch Assistenzsysteme wie mobile Roboter oder Exoskelette unterstützt und so die Arbeitssicherheit erhöht und Gesundheit[f] gefördert werden [3].

Es zeigt sich, dass digitale Technologien nicht nur, wie möglicherweise zunächst intuitiv angenommen, neue verhaltenspräventive BGM-Angebote schaffen. Sondern zukünftig auch die Verhältnisprävention hinsichtlich der Unternehmensstrukturen und -prozesse formen werden, die mit BGM-Angeboten und Maßnahmen adressiert werden müssen. Zum einen verändern sich die Belastungen durch den Einsatz digitaler Technologien, beispielsweise durch Arbeitshaltungen, Arbeitsorte und Arbeitszeiten[g] bei vorwiegend mobilen Tätigkeiten. Zum anderen sind neben informationstechnologischen und ingenieurswissenschaftlichen Aspekten sind auch sozio-technologische Faktoren ausschlaggebend für den Erfolg neuer Technologien. Daher sollten bei der Planung neuer Technologien auch Präventionsexpert:innen einbezogen werden, die die neuen Systeme aus Perspektive der Gesundheit der Beschäftigten und Führungskräfte bewerten und mitgestalten.

 

 

Quellen

[1] Betriebliches Gesundheitsmanagement (BGM) 4.0, in: Verbundprojekt Prävention 4.0, In: Offensive Mittelstand, Heidelberg (2019)

[2] https://www.icaros.com/de/

[3] Frost, Martina; Guhlemann, Kerstin; Cordes, Anja; Zittlau, Katrin; Hasselmann, Oliver (2020): Produktive, sichere und gesunde Arbeitsgestaltung mit digitalen Technologien und Künstlicher Intelligenz - Hintergrundwissen und Gestaltungsempfehlungen. In: Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, 2020(74), S. 76-88.

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