Samstag, 30. Dezember 2023

Kollege Roboter und Kollegin Chatbot: SDD - Software Defined Desaster - using AI and HF preventing software designed to fail

 The concept of software designed to fail, often referred to as “built-in obsolescence” or “programmed obsolescence,” is a contentious topic in both technological and ethical discussions. This design approach involves intentionally creating software that becomes outdated or non-functional after a certain period or under specific conditions. This strategy can be observed in various forms:

1. Time-Based Obsolescence: Software may include a code that limits its functionality or operability after a predetermined time. This approach forces users to upgrade or buy a newer version.

2. Incompatibility with New Hardware or Software: Some software is designed to be incompatible with new hardware or software upgrades. This incompatibility makes the older versions obsolete, necessitating a purchase of the latest version.

3. Deliberate Lack of Updates or Support: In some cases, software developers may cease providing updates or support for older versions of software, making them vulnerable to security risks or incompatibility with other new technologies.

4. Feature Limitation: Limiting certain features in software, only to introduce them in a future update or version, can also be seen as a form of programmed obsolescence.

The rationale behind such practices may include:

Economic Motivation: Encouraging regular purchases of newer software versions can be a key revenue strategy for companies.

Market Competition: Staying competitive may require constant innovation, leading to regular updates and newer versions of software.

Resource Allocation: Focusing resources on the most current versions of software can be more efficient for a company than supporting older versions indefinitely.

However, this practice raises several ethical concerns:

Consumer Rights and Fairness: Consumers may feel deceived if they are not made aware that the product they are purchasing has a limited lifespan.

Environmental Impact: The frequent upgrading and disposal of software and associated hardware contribute to electronic waste and environmental degradation.

Economic Impact: Users, especially in less affluent regions, might find it financially burdensome to continuously invest in new software or hardware.

In response to these concerns, some regulatory bodies and consumer rights organizations have begun advocating for more transparency and ethical practices in software development. They argue for longer support lifespans for software, clearer communication with consumers about the lifespan of products, and overall, a more sustainable approach to technology development.

Understanding the implications of such practices is crucial, especially for individuals involved in technology and its intersection with human behavior, like a scientist with interests in human psychology and technology. It raises questions about the balance between technological advancement, economic models, and ethical responsibility.

Introducing the aspects of hacking and security leaks adds further complexity to the discussion around software designed to fail, or built-in obsolescence. These elements highlight critical vulnerabilities and ethical dilemmas in the technology sector.

1. Hacking and Vulnerable Software: When software is designed with a limited lifespan and without long-term support, it often becomes more susceptible to hacking. As security patches and updates are crucial for protecting against new vulnerabilities, software that no longer receives these updates becomes an easy target for hackers. This is especially problematic in industries where outdated software is still in use due to budget constraints or compatibility issues with other systems.

2. Security Leaks in Obsolescence Strategy: If the strategy of built-in obsolescence becomes well-known or predictable, it could potentially lead to targeted attacks. Hackers might exploit the knowledge that certain software will become vulnerable after a specific period, planning their attacks around these timelines.

3. Ethical Implications in Security Context: The ethical concerns become more pronounced when considering the security risks. If companies knowingly allow software to become vulnerable without adequately informing users, they could be seen as complicit in any resultant security breaches. This raises questions about the responsibility of software developers and companies in ensuring the continued security and functionality of their products.

4. Regulatory and Legal Considerations: In response to these risks, there could be increased pressure from regulatory bodies to enforce stricter guidelines on software obsolescence and security updates. This might include mandatory disclosure of obsolescence strategies, minimum support lifetimes, and stricter penalties for companies whose neglect leads to significant security breaches.

5. Balancing Innovation with Security: While constant updates and new versions of software can drive innovation, they must be balanced with the need for security and stability. This balance is critical in sectors where software reliability and security are paramount, such as in healthcare, finance, and critical infrastructure.

6. Consumer Awareness and Action: Users must be aware of the security risks associated with outdated software. Educating consumers about the importance of updates and the risks of using software past its support date is essential. Moreover, consumers can advocate for more ethical practices by supporting companies that commit to long-term support and transparent obsolescence policies.

In summary, the intersection of hacking and security leaks with software obsolescence strategies underscores the need for a more ethical, transparent, and consumer-focused approach in software development and support. It highlights the responsibility of tech companies to balance their economic motives with the security and well-being of their users, a topic that resonates deeply with the broader concerns about human-technology interactions.

Artificial Intelligence (AI) can play a significant role in addressing the challenges associated with software designed to fail or built-in obsolescence. Its capabilities can be leveraged in various ways to enhance software longevity, security, and ethical practices:

1. Predictive Maintenance and Updates: AI can analyze patterns in software usage, performance, and failures to predict when and where issues might arise. This predictive capability enables proactive maintenance and timely updates, extending the software’s useful life and reducing the need for planned obsolescence.

2. Automated Security Patching: AI algorithms can continuously monitor for new security threats and vulnerabilities. By automating the process of creating and deploying security patches, AI ensures that software remains secure and functional for a longer period, countering the obsolescence due to security risks.

3. Enhanced Compatibility Analysis: AI can assist in ensuring that new software updates and versions remain compatible with older systems. This reduces the forced obsolescence due to incompatibility issues.

4. Optimizing Resource Allocation: AI can help companies more efficiently allocate resources to support older software versions, making it economically viable to extend support and updates for a longer period.

5. Monitoring and Reporting Ethical Practices: AI-driven tools can monitor and report on a company’s adherence to ethical guidelines regarding software obsolescence. This can include tracking the lifespan of software products, the frequency and nature of updates, and the communication with users about software lifecycle.

6. User Behavior Analysis for Better Design: By analyzing how users interact with software, AI can provide insights into which features are most valuable and how they can be improved or sustained in future updates. This user-centric approach can lead to longer-lasting, more robust software designs.

7. Regulatory Compliance: AI can aid in ensuring that software and its updates comply with existing and emerging regulations regarding software longevity and security, helping companies navigate complex legal landscapes.

8. Customized Software Updates: AI can tailor software updates to individual needs or specific use cases, reducing the one-size-fits-all approach that often leads to unnecessary upgrades.

9. Detecting Planned Obsolescence Patterns: AI algorithms can be trained to detect patterns in software releases that suggest planned obsolescence, providing consumers and regulatory bodies with valuable information for making informed decisions.

By integrating AI into the software development and maintenance process, companies can shift from a model of planned obsolescence to one that prioritizes sustainable, secure, and user-friendly software solutions. This approach not only benefits consumers but also aligns with ethical business practices and environmental sustainability goals. For a scientist interested in the intersection of humans and technology, the potential of AI to foster more ethical and sustainable practices in software development is a promising area for exploration and research.

Human factors, or ergonomics, play a pivotal role in preventing software designed to fail, or built-in obsolescence, by focusing on the interaction between humans and systems. Integrating human factors into software design and development can lead to more sustainable, user-centered, and ethical practices:

1. User-Centered Design: Human factors emphasize designing software based on user needs and behaviors. By understanding how people use and interact with software, designers can create more durable and adaptable solutions, reducing the need for frequent updates or replacements.

2. Accessibility and Inclusivity: Ensuring software is accessible and inclusive for a diverse range of users can extend its relevance and usability. This approach discourages obsolescence due to a narrow focus on a specific user group.

3. Ergonomic Software Interfaces: Designing interfaces that are intuitive and easy to use can reduce the perceived need for constant redesigns or updates. User-friendly interfaces can remain effective for longer periods, extending the software’s lifecycle.

4. Feedback Mechanisms: Implementing effective feedback mechanisms allows users to report issues, suggest improvements, and express needs. This ongoing dialogue can guide developers in making meaningful updates that genuinely extend the software’s usefulness.

5. Ethical and Responsible Design: Human factors encourage ethical considerations in design, such as transparency about the software’s lifecycle, honest marketing, and consideration of the environmental and social impacts of obsolescence.

6. Training and Education: Educating users about the full capabilities of software and how to maintain it can reduce the perceived obsolescence. Well-informed users are more likely to utilize software to its full potential and for a longer duration.

7. Long-Term Usability Studies: Conducting long-term studies on how software is used in real-world scenarios can provide insights into how it ages, what causes degradation, and when it genuinely needs updating or replacing.

8. Human-Centric Innovation: Encouraging innovation that prioritizes human needs over technological advancements for their own sake can lead to more sustainable development cycles. Products should evolve based on human requirements, not just technological possibilities.

9. Collaborative Development: Involving a diverse range of users in the development process can ensure that the software meets a broad spectrum of needs and remains relevant for a longer time.

10. Psychological Aspects of Obsolescence: Understanding the psychological drivers behind the desire for new software (like novelty seeking) can help in designing strategies that satisfy these needs without resorting to planned obsolescence.

By focusing on human factors, the software industry can shift towards practices that emphasize longevity, sustainability, and user satisfaction. This approach aligns with a broader perspective that sees technology as a tool for enhancing human capabilities and well-being, rather than as an end in itself. For a scientist with interests in human-technology interactions, exploring how human factors can mitigate the negative aspects of planned obsolescence presents a rich field of study, intertwining technological innovation with human psychology and behavior.

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Freitag, 29. Dezember 2023

Kollege Roboter und Kollegin Chatbot: Gefahr der Unterdigitalisierung

Die Gefahr der Unterdigitalisierung ist ein zunehmend relevantes Thema, besonders in einer Welt, in der die digitale Transformation in fast allen Lebensbereichen eine wesentliche Rolle spielt. Unterdigitalisierung bezieht sich auf die unzureichende Implementierung oder Nutzung von digitalen Technologien in bestimmten Bereichen, Organisationen oder Gesellschaften. Dies kann verschiedene negative Auswirkungen haben.

1. Wirtschaftliche Nachteile: Unternehmen oder Länder, die in Bezug auf die Digitalisierung zurückbleiben, können im globalen Wettbewerb ins Hintertreffen geraten. Die Effizienzsteigerungen, die durch digitale Technologien erzielt werden, sind enorm, und ohne diese Vorteile können Organisationen weniger wettbewerbsfähig sein.

2. Bildung und Forschung: In Bildungseinrichtungen und in der Forschung kann eine unzureichende Digitalisierung den Zugang zu aktuellen Informationen und modernen Lernmethoden beschränken. Dies kann wiederum die Qualität der Bildung und Forschung beeinträchtigen.

3. Soziale Ungleichheit: Unterdigitalisierung kann bestehende soziale Ungleichheiten verstärken. Personen in unterdigitalisierten Regionen haben möglicherweise keinen Zugang zu digitalen Diensten, die für andere selbstverständlich sind, wie Online-Bildung, Gesundheitsdienste oder E-Government.

4. Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen kann die Unterdigitalisierung die Patientenversorgung und -verwaltung beeinträchtigen. Digitale Gesundheitsakten, Telemedizin und andere technologische Fortschritte können die Effizienz verbessern und die Patientenversorgung optimieren, doch ohne diese Technologien bleiben solche Vorteile ungenutzt.

5. Sicherheit: Mit der wachsenden Bedeutung digitaler Daten steigt auch das Risiko von Cyberangriffen. Organisationen, die in Bezug auf die Digitalisierung zurückbleiben, sind möglicherweise anfälliger für solche Angriffe, da sie oft über veraltete Sicherheitssysteme verfügen.

Die Lösung dieser Probleme erfordert ein umfassendes Verständnis der Ursachen der Unterdigitalisierung. Dazu gehören oft finanzielle Einschränkungen, mangelnde digitale Infrastruktur, fehlendes Fachwissen oder eine kulturelle Abneigung gegenüber technologischen Veränderungen. Maßnahmen zur Förderung der Digitalisierung könnten eine Kombination aus Investitionen in die Infrastruktur, Bildungsprogrammen zur Erhöhung der digitalen Kompetenz und politischen Initiativen zur Unterstützung digitaler Innovationen umfassen.

Die Bewältigung der Unterdigitalisierung ist nicht nur eine technische, sondern auch eine soziale und politische Herausforderung, die ein koordiniertes Vorgehen aller Beteiligten erfordert, um die Vorteile der Digitalisierung umfassend zu nutzen und gleichzeitig Risiken zu minimieren.

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Donnerstag, 14. Dezember 2023

Kollege Roboter und Kollegin Chatbot: Nutzung von KI um E-Autos (noch) umweltfreundlicher zu machen

Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Steigerung der Umweltfreundlichkeit von Elektroautos (E-Autos) ist ein faszinierendes und fortschrittliches Forschungsfeld, das Technologie und Umweltbewusstsein miteinander verbindet. Dieses Thema ist besonders relevant, da es sowohl menschliche als auch technologische Aspekte umfasst. 

KI-Anwendungen in E-Autos

  1. Optimierung des Energieverbrauchs: KI-Systeme können dazu beitragen, den Energieverbrauch von Elektrofahrzeugen zu optimieren. Durch maschinelles Lernen können sie Fahrmuster analysieren und Energieeinsparungen vornehmen, indem sie beispielsweise die Rekuperation (Energiegewinnung beim Bremsen) und die Batterienutzung effizienter gestalten.
  2. Batteriemanagement: Die Lebensdauer und Leistungsfähigkeit der Batterie ist entscheidend für die Umweltfreundlichkeit von E-Autos. KI-gestützte Systeme können den Zustand der Batterie überwachen, vorhersagen, wann eine Wartung oder ein Austausch notwendig ist, und so die Effizienz und Lebensdauer der Batterien verlängern.
  3. Autonomes Fahren: Autonome Fahrtechnologien, die auf KI basieren, können den Verkehr effizienter machen, indem sie Staus reduzieren und eine gleichmäßigere Fahrweise fördern. Diese Effizienz kann den Energieverbrauch senken und die Umweltbelastung verringern.
  4. Smart Charging und Energie-Netzwerke: KI kann verwendet werden, um das Laden von Elektroautos zu optimieren. Beispielsweise können KI-Algorithmen das Laden in Zeiten geringerer Netzbelastung oder bei Verfügbarkeit von erneuerbarer Energie steuern. Dies verbessert nicht nur die Energieeffizienz, sondern fördert auch die Nutzung erneuerbarer Energien.
  5. Verbesserung der Materialwissenschaften: KI-Methoden können zur Entwicklung neuer, umweltfreundlicherer Materialien für Batterien und Fahrzeugkomponenten beitragen. Dies umfasst die Entdeckung und Simulation neuer Materialien, die weniger schädliche Umweltauswirkungen haben.

Herausforderungen und Zukunftsperspektiven

  • Datenschutz und Sicherheit: Mit zunehmendem Einsatz von KI in E-Autos steigen auch die Anforderungen an Datenschutz und Cybersicherheit. Es ist wichtig, dass die gesammelten Daten sicher und verantwortungsbewusst genutzt werden.
  • Ethische Überlegungen: Die ethischen Aspekte der KI, insbesondere im Zusammenhang mit autonomem Fahren, sind ein wichtiger Diskussionspunkt. Die Entscheidungsfindung der KI muss transparent und nachvollziehbar sein.
  • Integration in bestehende Infrastrukturen: Die Integration von KI-gesteuerten E-Autos in bestehende Verkehrs- und Energieinfrastrukturen stellt eine Herausforderung dar, da diese oft nicht für solch fortschrittliche Technologien ausgelegt sind.

Die Nutzung von KI in Elektroautos bietet somit ein großes Potenzial, die Umweltfreundlichkeit dieser Fahrzeuge zu verbessern. Es ist ein Bereich, der ständige Forschung und Innovation erfordert, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Für Wissenschaftler ist due Schnittstelle dieser Technologien interessant im Hinblick auf die Wechselwirkungen zwischen Mensch, Technik und Umwelt.



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Kollege Roboter und Kollegin Chatbot: Künstliche Intelligenz (KI) und der Einsatz von Glyphosat

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft und insbesondere in Bezug auf den Einsatz von Glyphosat, einem weit verbreiteten Herbizid, bietet ein faszinierendes Thema für eine wissenschaftliche Abhandlung. KI-Technologien haben das Potenzial, die Anwendung von Glyphosat zu optimieren, Risiken zu minimieren und die Nachhaltigkeit in der Landwirtschaft zu verbessern. In diesem Artikel werden die Rolle der KI in der modernen Landwirtschaft, die Herausforderungen und Möglichkeiten im Zusammenhang mit Glyphosat sowie ethische und umweltbezogene Überlegungen diskutiert.

Einführung in Glyphosat und Künstliche Intelligenz

Glyphosat ist ein nicht-selektives Herbizid, das in den 1970er Jahren eingeführt wurde. Es wird häufig in der Landwirtschaft zur Unkrautbekämpfung eingesetzt. Die Debatte über seine Sicherheit und Umweltauswirkungen ist jedoch intensiv. KI, definiert als die Fähigkeit von Computern und Maschinen, Aufgaben auszuführen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern, bietet neue Perspektiven für den effizienten und verantwortungsvollen Einsatz von Glyphosat.

KI-Anwendungen in der Landwirtschaft

In der Landwirtschaft wird KI eingesetzt, um Ernteprognosen zu verbessern, Schädlinge zu identifizieren und Ressourcen effizienter zu nutzen. Durch maschinelles Lernen und Datenanalyse können Landwirte präzise Entscheidungen darüber treffen, wann, wo und in welcher Menge Glyphosat angewendet werden sollte.


Präzisionslandwirtschaft nutzt KI, um die Anwendung von Herbiziden wie Glyphosat zu optimieren. Durch den Einsatz von Drohnen und Sensortechnologie können Landwirte genau feststellen, welche Bereiche ihrer Felder behandelt werden müssen. Dies minimiert die Menge des eingesetzten Glyphosats und reduziert die Umweltbelastung.


KI-basierte Vorhersagemodelle können Wetterdaten, Bodenbedingungen und Pflanzenwachstumsmuster analysieren, um die beste Zeit für die Anwendung von Herbiziden vorherzusagen. Dies verhindert Überanwendung und unterstützt ein gesundes Pflanzenwachstum.

Herausforderungen und Risiken

Trotz der Vorteile von KI in der Anwendung von Glyphosat gibt es Herausforderungen und Risiken. Die Genauigkeit der KI-Modelle hängt von der Qualität und Quantität der verfügbaren Daten ab. Ungenaue oder verzerrte Daten können zu fehlerhaften Entscheidungen führen. Zudem besteht die Sorge, dass der vermehrte Einsatz von Glyphosat, auch wenn er durch KI optimiert wird, langfristig negative Umweltauswirkungen haben könnte.

Ethische und Umweltbezogene Überlegungen

Der Einsatz von Glyphosat wirft ethische Fragen auf, insbesondere im Hinblick auf die Gesundheit der Verbraucher und den Schutz der Umwelt. Es ist notwendig, einen Ausgleich zwischen der Effizienzsteigerung durch KI und dem verantwortungsvollen Umgang mit chemischen Substanzen zu finden. Die Entwicklung von KI-Systemen, die Nachhaltigkeit und ökologische Verantwortung priorisieren, ist daher von entscheidender Bedeutung.


Die Integration von KI in die Anwendung von Glyphosat in der Landwirtschaft bietet sowohl vielversprechende Möglichkeiten als auch signifikante Herausforderungen. Während KI die Effizienz steigern und zur Reduzierung des Herbizideinsatzes beitragen kann, müssen ihre Anwendungen sorgfältig überwacht und reguliert werden, um potenzielle Risiken zu minimieren und ethische Standards zu wahren. Die Zukunft der Landwirtschaft könnte eine harmonische Balance zwischen technologischem Fortschritt und Umweltschutz darstellen.



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Freitag, 8. Dezember 2023

Kollege Roboter und Kollegin Chatbot: Der Unfall JAL123 und Sicherheitskultur. Kann KI helfen, solche Unfälle zukünftig zu vermeiden?

Der Flug JAL123 und die daraus resultierenden Überlegungen zur Sicherheitskultur sowie die Rolle der Künstlichen Intelligenz (KI) in diesem Kontext bieten ein interessantes und lehrreiches Beispiel für das Zusammenspiel von menschlichen Faktoren und Technologie in Sicherheitsfragen.

JAL123 und die Sicherheitskultur

Japan Airlines Flug 123 war ein Inlandsflug von Tokio nach Osaka, der am 12. August 1985 stattfand und tragisch endete. Es ist einer der tödlichsten Flugzeugabstürze in der Geschichte der zivilen Luftfahrt. Die Ursache des Unfalls war ein strukturelles Versagen im Heck des Flugzeugs, das aus einer fehlerhaften Reparatur resultierte, die einige Jahre zuvor durchgeführt worden war. Dieser Vorfall hatte weitreichende Auswirkungen auf die Sicherheitskultur in der Luftfahrtindustrie.

Das Ereignis unterstreicht die Bedeutung einer starken Sicherheitskultur, die nicht nur die Einhaltung technischer Standards, sondern auch eine offene Kommunikation, das Hinterfragen von Entscheidungen und die Bereitschaft, aus Fehlern zu lernen, umfasst. In der Luftfahrtindustrie führte dies zur Einführung strengerer Überwachungs- und Inspektionsverfahren sowie zu einer größeren Transparenz in Bezug auf Wartungsprotokolle und -verfahren.

Künstliche Intelligenz und Sicherheitskultur

Die Integration der Künstlichen Intelligenz in Sicherheitssysteme eröffnet neue Möglichkeiten, bringt aber auch Herausforderungen mit sich. KI-Systeme können enorme Datenmengen analysieren und Muster erkennen, die für menschliche Beobachter schwer zu identifizieren sind. Dies kann zur Früherkennung potenzieller Sicherheitsrisiken beitragen und präventive Maßnahmen ermöglichen.

Allerdings birgt die KI auch Risiken, besonders wenn es um die Entscheidungsfindung geht. Ein übermäßiges Vertrauen in automatisierte Systeme kann zu einer Vernachlässigung menschlicher Aufsicht und Intuition führen. Daher ist es wichtig, dass KI-Systeme als ergänzende Werkzeuge betrachtet werden, die menschliche Fähigkeiten erweitern, aber nicht ersetzen.

Integration von KI in die Sicherheitskultur

Um KI effektiv in die Sicherheitskultur zu integrieren, müssen mehrere Aspekte berücksichtigt werden:

1. Training und Bildung: Mitarbeiter müssen in der Nutzung und im Verständnis von KI-Systemen geschult werden, um deren Potenzial voll ausschöpfen zu können.

2. Ethik und Verantwortung: Es muss klar definiert werden, wie Entscheidungen, die von KI-Systemen getroffen werden, überwacht und bewertet werden, um ethische und verantwortungsvolle Nutzung sicherzustellen.

3. Mensch-Maschine-Interaktion: Eine effektive Zusammenarbeit zwischen menschlichen Operatoren und KI-Systemen ist entscheidend, um die Vorteile der Technologie zu maximieren und gleichzeitig Risiken zu minimieren.

4. Ständige Weiterentwicklung: KI-Systeme müssen kontinuierlich verbessert und an neue Erkenntnisse und Herausforderungen angepasst werden.


Der Fall JAL123 lehrt uns, wie wichtig eine starke Sicherheitskultur ist, die auf Offenheit, Lernen aus Fehlern und ständiger Verbesserung basiert. Die Einführung der KI in dieses Feld bietet große Chancen, erfordert aber auch ein umsichtiges Management, um ihre Vorteile zu nutzen und gleichzeitig neue Risiken zu vermeiden. Die Integration von KI in Sicherheitssysteme sollte immer unter Berücksichtigung der menschlichen Faktoren erfolgen, um eine ausgewogene und effektive Sicherheitskultur zu fördern.

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