9. September 2025: Digitale Transformation: Kein Erfolg ohne den Menschen im Mittelpunkt

Bevor wir uns mit den Auswirkungen des digitalen Wandels befassen, beginnen wir mit einer Begriffsklärung: Wie definieren Sie „Blue-Collar-Worker“ und „White-Collar-Worker“ in Ihrer Forschung? Und warum ist es wichtig, zwischen diesen Gruppen zu unterscheiden, wenn wir über digitale Fähigkeiten und die Zukunft der Arbeit nachdenken?

Das ist eine spannende Frage, denn sie deutet bereits darauf hin, dass in manchen Branchen die Unterschiede zwischen Blue-Collar- und White-Collar-Workern durch die fortschreitende Digitalisierung und Automatisierung zunehmend zu verschwimmen scheinen. Traditionell sind Blue-Collar-Worker vor allem mit physischen Prozessen und manuellen Tätigkeiten in der Werkstatt befasst – etwa dem Einrichten und Bedienen von Maschinen oder der Durchführung handwerklicher Bearbeitungsschritte. White-Collar-Worker hingegen konzentrieren sich stärker auf die kognitiven und planerischen Aspekte der Arbeit, die Fähigkeiten wie Vorbereitung, Kontrolle, Überwachung oder Entscheidungsfindung erfordern.

In der Praxis, etwa in Fabriken, sind beide Gruppen auf Prozessebene oft eng miteinander verzahnt. Dadurch entstehen wichtige Abhängigkeiten, die für das Verständnis technologischer Veränderungen entscheidend sind. Es bleibt daher wichtig, zwischen diesen Rollen zu unterscheiden, denn aktuell verfügen beide Gruppen über unterschiedliche Qualifikationen – und könnten diese auch in Zukunft benötigen. Das wiederum macht es notwendig, dass Unternehmen für Weiterbildung und Befähigung gezielt unterschiedliche Ansätze verfolgen.

Betrachtet man die jeweiligen Handlungsspielräume, zeigt sich zudem, dass Blue-Collar-Worker bei der Entwicklung oder Einführung neuer Technologien häufig weniger Einfluss auf strategische Entscheidungen haben, die auf höherer Ebene getroffen werden. Umso wichtiger ist es, bei der Einführung neuer technologischer Hilfsmittel frühzeitig mit den Anwender*innen und den von der Technologie betroffenen Personen zusammenzuarbeiten.

Wie bereits angedeutet, werden sich die Grenzen zwischen beiden Gruppen in künftigen Arbeitsszenarien voraussichtlich weiter auflösen. Ein erheblicher Teil der menschlichen Arbeit wird dann Aufgaben umfassen, die traditionell White-Collar-Rollen zugeschrieben wurden. Humanoide Roboter, fahrerlose Transportsysteme (FTS), KI-gestützte Qualitätskontrolle und andere Technologien eröffnen vielfältige Möglichkeiten, nicht nur Tätigkeiten von Blue-Collar-Workern, sondern auch Teile der Arbeit von White-Collar-Workern zu automatisieren. Gleichzeitig entstehen neue Aufgaben und Berufsbilder, die mit strategischer Entscheidungsfindung, Innovation sowie der Wartung hochentwickelter technischer Systeme verbunden sind.

Tempo und Intensität dieses Wandels hängen jedoch maßgeblich von Branche und Kontext ab – und damit auch davon, wie stark Prozesse künftig automatisiert oder technologiegestützt sein werden.

Welche Rolle spielen Ihrer Meinung nach digitale Kompetenzen für Blue-Collar- und White-Collar-Worker? Wo sehen Sie die größten Unterschiede in den Anforderungen und Herausforderungen bei der Digitalisierung?

Für beide Gruppen werden digitale Kompetenzen immer wichtiger – ja, sie entwickeln sich sogar zu einer grundlegenden Voraussetzung.

Blue-Collar-Worker, die in den Betrieben physische Prozesse ausführen, vorbereiten und überwachen, werden künftig deutlich mehr digitale und technologische Fähigkeiten benötigen. Der Grund: Sie arbeiten zunehmend in Umgebungen, in denen Produktionsprozesse stark automatisiert sind und physische wie auch kognitive Aufgaben durch Technologie ergänzt werden. So können Bediener*innen etwa Technologien der erweiterten Realität einsetzen, die wichtige Informationen zu Prozessen oder Maschinen liefern, oder generative KI-Tools nutzen, die Anweisungen oder Lösungen für Standardprobleme bereitstellen. Ebenso ist die Zusammenarbeit mit Co-Bots oder der Einsatz hochentwickelter Softwaresysteme denkbar.

Diese Blue-Collar-Worker müssen in der Lage sein, solche Systeme zu bedienen, sie so gut zu verstehen, dass sie mit Standardfehlern umgehen können, und in manchen Fällen sogar grundlegende Programmieraufgaben übernehmen. Hinzu kommt: Sie werden künftig mit deutlich größeren Datenmengen konfrontiert, die sie bei Entscheidungen in der Werkstatt unterstützen. Deshalb wird die Fähigkeit, Daten in Bezug auf konkrete Probleme zu interpretieren, unverzichtbar.

Die größte Herausforderung liegt darin, dass Blue-Collar-Worker, die bisher nicht mit solchen Werkzeugen gearbeitet haben, umfassend geschult werden müssen. Noch wichtiger ist jedoch, sie von den Vorteilen dieser Technologien zu überzeugen, um Akzeptanz und Vertrauen in der Belegschaft sicherzustellen.

Auch White-Collar-Worker werden fortgeschrittenere digitale Fähigkeiten benötigen – wenngleich diese Gruppe im Allgemeinen stärker daran gewöhnt ist, Technologien zu nutzen und im Arbeitsalltag mit digitalen Daten zu arbeiten. Sie werden zunehmend mit komplexen digitalen oder KI-basierten Systemen arbeiten, die Entscheidungsprozesse unterstützen. Dafür müssen sie nicht nur mit KI und digitalen Tools umgehen können, sondern auch verstehen, wie diese Systeme funktionieren. Ein zentraler Punkt ist dabei die Erklärbarkeit dieser Modelle, um Vertrauen und Akzeptanz bei den Nutzer*innen zu fördern.

White-Collar-Worker werden zudem bei der Entwicklung, Einführung, Wartung und Kontrolle solcher Systeme in einzelnen Prozessen eine wichtige Rolle spielen. Das Konzept der Menschenzentrierung – wie es in der Industrie 5.0 und in der menschenzentrierten KI betont wird – sieht eine Zukunft vor, in der KI nicht einfach nur Entscheidungen automatisiert, sondern den Menschen in der Schleife hält. Ziel ist eine Form der Zusammenarbeit, bei der KI nicht nur als ergänzendes Werkzeug dient, sondern zunehmend als Teamkollege agiert, sodass Menschen und KI gemeinsam an einer Vielzahl von Aufgaben arbeiten, um gemeinsame Ziele zu erreichen.

Welche Haupthindernisse begegnen Arbeitnehmer*innen – und insbesondere solchen in manuellen oder operativen Funktionen –, wenn sie versuchen, digitale Kompetenzen aufzubauen? Und was können Arbeitgeber konkret tun, um diese Hürden im Arbeitsalltag und in der Praxis wirksam abzubauen?

Digitale Kompetenzen – wie auch berufliche Fähigkeiten allgemein – werden häufig über klassische Schulungswege vermittelt: On-the-job-Training, E-Learning oder von Ausbilder*innen geleitete Kurse. Solche Programme sind jedoch meist stark standardisiert und berücksichtigen nicht immer die unterschiedlichen Bedürfnisse der verschiedenen Anwendergruppen. Die Folge: Es können Lernhindernisse entstehen, etwa kognitive Überlastung, ein geringes Gefühl der Selbstwirksamkeit oder sogar Widerstand, die den Lernprozess erschweren. Solche Herausforderungen hängen oft mit individuellen Faktoren zusammen – zum Beispiel Alter, Motivation, Vorkenntnissen oder dem Grad der Selbstorganisation.

Um diese Hürden zu überwinden, müssen Schulungsprogramme gezielt auf die spezifischen Lernbedürfnisse der einzelnen Teilnehmenden zugeschnitten werden – und zwar nicht nur hinsichtlich der Inhalte, sondern auch in Bezug auf Form und Struktur der Wissensvermittlung. Berücksichtigt man individuelle Unterschiede, lassen sich Trainingsformate entwickeln, die Barrieren abbauen und den Lernerfolg steigern.

Das kann bedeuten, Inhalte, Detailtiefe oder die Form der Bereitstellung – ob digital, vor Ort oder hybrid – anzupassen. Auch Lernfabriken bieten hier ein wirkungsvolles Instrument, um praxisnahe, integrative Lernumgebungen zu schaffen, in denen beide Gruppen optimal gefördert werden.

Wie können Unternehmen integrative und psychologisch sichere Umgebungen schaffen, in denen sich Menschen aus unterschiedlichen Berufsgruppen bei der Entwicklung digitaler Kompetenzen gleichermaßen unterstützt fühlen? Und inwieweit sollten sich die Strategien zur Einführung neuer Technologien zwischen büro- und produktionsbasierten Arbeitsplätzen unterscheiden?

Ich halte es für entscheidend, Arbeitnehmer*innen frühzeitig in Entscheidungsprozesse einzubeziehen – unabhängig davon, ob es um die Einführung neuer Technologien oder die Entwicklung von Schulungsprogrammen geht. Die Mitarbeitenden sollten nicht nur angehört werden, sondern auch ein echtes Mitspracherecht haben. Ebenso wichtig ist es, die Notwendigkeit und die Vorteile der getroffenen Entscheidungen klar zu kommunizieren, um Akzeptanz und Vertrauen zu fördern.

Im Kontext des Systemdesigns befürworten wir das menschenzentrierte Design (wie in ISO 13407 beschrieben) – eine Designphilosophie, die die Bedürfnisse, Ziele und Einschränkungen der Endnutzer*innen in den Mittelpunkt stellt. Dieser Ansatz basiert auf einem tiefen Verständnis der Nutzer*innenanforderungen sowie auf der Entwicklung und Bewertung von Lösungen unter Einbeziehung von Feedback. Dieselben Prinzipien gelten auch bei der Gestaltung von Strategien zur Förderung digitaler Kompetenzen.

Die Anwendung eines solchen Ansatzes ist für bürobasierte und für produktionsbasierte Arbeitsplätze gleichermaßen relevant. Um ein integratives und unterstützendes Umfeld zu schaffen, müssen die unterschiedlichen Perspektiven aller Beteiligten berücksichtigt werden.

Strategien zur Einführung neuer Technologien sollten jedoch gruppenspezifisch angepasst werden. Bei Blue-Collar-Workern greifen neue Technologien oft in über Jahrzehnte eingespielte Arbeitsroutinen ein. Hier ist es entscheidend, die Betroffenen von der Notwendigkeit und dem Nutzen der Veränderungen zu überzeugen – insbesondere, wenn bewährte Praktiken angepasst oder aufgegeben werden sollen. Der Erfolg oder Misserfolg eines Projekts kann maßgeblich davon abhängen, wie gut dies gelingt, wie zahlreiche Beispiele aus der Einführung von ERP-Systemen (Enterprise Resource Planning) zeigen.

Neben der fachlichen Weiterbildung ist beim Technologiewandel auch ein wirksames Change Management unerlässlich. Wie bereits betont, ist es von zentraler Bedeutung, die Nutzer*innen von Beginn an einzubinden, um Akzeptanz und Engagement zu fördern und einen reibungslosen Übergang sicherzustellen.

Welche Rolle sollte Ihrer Meinung nach die Politik bei der Förderung des lebenslangen digitalen Lernens spielen – insbesondere für diejenigen, die in operativen oder weniger qualifizierten Positionen arbeiten?

Meiner Ansicht nach kommt der Politik hier eine zentrale Verantwortung zu. Es braucht eine klare nationale oder regionale Strategie für digitales Lernen, in der die Bedeutung der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Beschäftigten klar hervorgehoben wird. Auf dieser Grundlage können gezielte Finanzierungs- und Unterstützungsmechanismen geschaffen werden – insbesondere für Arbeiter*innen oder Angestellte, die nicht über die finanziellen Mittel oder zeitlichen Ressourcen verfügen, selbst in ihre Weiterbildung zu investieren.

Sind Sie auf inspirierende Beispiele gestoßen, bei denen Blue-Collar- und White-Collar-Teams in digitalen Transformationsprozessen erfolgreich zusammengeführt wurden? Und welche Lehren können Unternehmen daraus ziehen, wenn sie den digitalen Wandel wirklich inklusiv gestalten wollen?

Mir sind in der Praxis nicht viele Beispiele begegnet, in denen dies erfolgreich umgesetzt wurde. Tatsächlich lerne ich oft am meisten aus den weniger erfolgreichen Fällen – nämlich dann, wenn Blue-Collar- und White-Collar-Worker nicht ausreichend zusammengebracht werden und Blue-Collar-Worker nur in sehr begrenztem Umfang, wenn überhaupt, einbezogen sind.

Die wichtigste Lektion für Unternehmen, die den digitalen Wandel inklusiv gestalten wollen, lautet: Eine breite Vielfalt an Interessengruppen muss einbezogen werden – sei es bei der Entwicklung oder Einführung neuer Technologien, der Gestaltung von Schulungsprogrammen oder der Ausarbeitung digitaler Strategien. Unterschiedliche Perspektiven sind entscheidend, da sie oft zu Lösungen führen, die besser funktionieren, mehr Vertrauen genießen und schneller akzeptiert werden. Co-Creation und partizipative Prozesse sind dafür besonders wirkungsvolle Werkzeuge.

Unternehmen sollten ihre Bemühungen nicht nur unter dem Gesichtspunkt der technologischen oder betrieblichen Leistungsfähigkeit bewerten, sondern auch in Bezug auf soziale und ethische Wirkung. Ebenso wichtig ist es, auf Basis dieser Erkenntnisse konsequent zu handeln und den Kurs bei Bedarf anzupassen.

Zum Abschluss ein Blick in die Zukunft: Welche Trends werden Ihrer Einschätzung nach die digitale Landschaft für Blue-Collar- und White-Collar-Worker prägen – und wie können sich Organisationen und die Gesellschaft schon jetzt darauf vorbereiten?

Die Künstliche Intelligenz kommt – und sie ist hier, um zu bleiben. Obwohl sie viele Aufgaben automatisieren wird, sollten wir sie nicht fürchten. Denn gleichzeitig eröffnet KI eine Vielzahl neuer, spannender und anspruchsvoller Tätigkeiten. Wir müssen uns auf eine Zukunft einstellen, in der KI nicht nur als Werkzeug dient, sondern als echter Teamkollege agiert.

Before we explore the impact of digital transformation, it would be great to start with a quick clarification: How do you define blue- and white-collar workers in your research? And why does it matter to distinguish between these groups when we think about digital skills and the future of work?

This is a very interesting question, as it already hints at the fact that in some industries, the differences between these groups seem to be disappearing due to advanced digitalization and automation of processes. Traditionally, blue-collar workers focused on physical processes and manual tasks on the shop floor — for example, preparing and operating machines or performing manual machining operations. White-collar workers, by contrast, focused more on the cognitive and planning aspects of work, requiring higher-level skills such as preparation, control/supervision, or decision-making.
In factories, blue- and white-collar work is often deeply intertwined at the process level, creating important dependencies that are relevant for understanding technological change. It does still matter to distinguish between these two roles, as in the face of today’s technological developments, both groups currently possess — and in the future may need — different skill sets. This will require businesses to consider different approaches to upskilling and empowerment.

Moreover, when we look at the agency these groups have, it becomes clear that when technology is designed or adopted, blue-collar workers often have less discretion and influence over the decisions made higher up. Yet it is of utmost importance to engage with users and those affected by technology early on when considering the adoption of new technological tools.

As noted earlier, however, future scenarios of work suggest that the boundaries between these groups are becoming increasingly blurred, and that much of human work will be characterized by tasks traditionally associated with white-collar roles. Humanoids, AGVs, AI-supported quality control, and other technologies provide ample opportunities to automate not only blue-collar work but also parts of white-collar work. At the same time, these developments will create new tasks and job roles focused on higher-level decision-making, innovation, and the maintenance of technologically advanced systems.

Naturally, the speed and intensity of this change depend on the type of industry and context, which determine how automated or technology-supported processes are — or will be — in the future.

In your view, what role do digital skills play for blue- and white-collar employees—respectively? Where do you see the biggest differences in what they need, and the challenges they face when it comes to digitalization?

For both groups, digital skills will become increasingly important, even a necessity.

Blue-collar workers, the operators on shop floors who execute, prepare, and control physical processes, will require many more digital and technological skills. These skills are linked to working in environments where production processes are increasingly automated and where physical and cognitive tasks are augmented by technology. For example, operators may use extended reality technologies that overlay important information about processes or machines, or generative AI tools that provide instructions or solutions to standard problems. They may also work with robots or advanced software systems.

Workers will need to be able to use these systems, understand them well enough to handle standard malfunctions, and in some cases perform basic programming tasks. Additionally, operators will be confronted with far more data to support shop-floor decisions, making the ability to interpret data in relation to specific problems essential. The biggest challenge is that blue-collar workers who have not used such tools before will require significant upskilling, but even more importantly, they must be convinced of the benefits of using these technologies to ensure user acceptance and trust.

White-collar workers will also need more advanced digital skills, though this group is generally more accustomed to using technology and working with digital data in their daily tasks. They will increasingly work with advanced digital systems or AI-based systems that support decision-making processes. White-collar workers will need knowledge of AI and digital tools, as well as an understanding of how these systems function. Importantly, these models need to be explainable to foster trust and user acceptance.

White-collar workers will also play a role in the design, adoption, maintenance, and control of these tools in specific processes. The concept of human-centricity, as emphasized in Industry 5.0 and human-centered AI, envisions a future where AI does not simply automate decision-making tasks, but keeps humans in the loop. There is a path where AI increasingly serves as a teammate rather than just an augmenting tool, with AI and humans working together on a range of tasks to achieve shared goals.

What are some of the main barriers workers—especially those in manual or operational roles—encounter when trying to build digital skills? And what could employers do to lower these barriers in practical, everyday terms?

Digital skills, or skills in general, are often taught using standard training paths such as on-the-job training, e-learning, or instructor-led courses. These training programs are typically standardized and may not align well with the diverse needs of different operators, or workers in general. As a result, they can create learning obstacles such as cognitive overload, low self-efficacy, or resistance, which hinder the learning process. These challenges often stem from individual characteristics like age, motivation, prior knowledge or self-regulation.

To overcome these barriers, training programs must be personalized to the specific learning needs of each worker, not only in terms of content, but also in the form and structure of the training. By taking into account individual differences, targeted training can be developed that helps reduce learning obstacles and enhances the learning process. For example, training can be tailored through adjustments in content, level of detail, or delivery format — whether digital, physical, or hybrid. Learning factories can also a great tool to implement inclusive learning environments.

How can companies create inclusive and psychologically safe environments where people from different occupational groups feel equally supported in developing digital competencies? And to what extent should strategies for introducing new technologies differ between office-based and production-based workplaces?

I believe it is of utmost importance to involve workers in decision-making processes, whether it concerns adopting new technology or developing a new training program. Employees need to be engaged and have a voice, but it is equally important to clearly demonstrate the need for and benefits of the decisions taken in order to foster acceptance and trust.

In the context of systems design, we advocate for human-centered design (as outlined in ISO 13407), a design philosophy that prioritizes the needs, goals, and limitations of end users. This approach emphasizes understanding user requirements and developing and evaluating solutions based on user feedback. The same principles apply when designing strategies for developing digital competencies.

Adopting such an approach is equally important for both office-based and production-based workplaces. Including diverse stakeholder perspectives is essential to ensure an inclusive and supportive environment.

Strategies for introducing new technologies may differ between groups. For blue-collar workers, new technology often disrupts established working routines that have proven effective over decades. These workers need to be genuinely convinced of the need for implementing new technologies, especially when it means altering well-established practices. This can make or break a project, as we have seen time and again with the failure of many ERP system implementations.

In addition to upskilling, strong attention must be given to change management when adopting new technologies. As mentioned earlier, it is crucial to involve users from the outset to support acceptance, engagement, and a smoother transition.

From your perspective, what role should policymakers play in promoting lifelong digital learning—especially for those working in operational or lower-skilled roles?

I think they have a very important role to play. It is essential to have a clear national or regional strategy regarding digital learning, highlighting the importance of developing employees further. Based on this, specific funding or support mechanisms can be developed for workers or employees that do not have the funds or possibilities to invest in learning.

Have you come across any inspiring examples—either from your research or practical projects—where blue- and white-collar teams have been successfully brought together in digital transformation processes? And what lessons can businesses learn from those examples if they want to make digital change truly inclusive?

I have actually not come across many examples in practice where this has been done successfully. In fact, most of my learning comes from poor examples, where I see that these two groups are not brought together sufficiently, and where blue-collar workers are only involved to a limited extent, if at all.

If businesses want to make digital change truly inclusive, the most important lesson is that a diverse set of stakeholders must be involved, whether in developing or adopting new technology, designing training programs, or shaping digital strategies. Diverse perspectives are crucial, as they often lead to solutions that perform better, are more trusted, and are adopted more quickly. Co-creation and participatory processes are powerful tools to help achieve this. Businesses also need to continuously evaluate their efforts not only in terms of technological or operational performance, but also in terms of social and ethical performance, and be able to act on these insights and adjust their course accordingly.

Finally, looking to the future: What trends do you see emerging that will shape the digital landscape for both worker groups—and what can organizations and society do now to prepare for them?

AI is coming, and it’s here to stay. While it will automate many tasks, we should not fear it. AI will also create ample opportunities for new, interesting, and challenging work. We need to prepare ourselves for a future where AI acts as our teammate.