Hersteller in Indien bitten Fabrikarbeiter, am Kopf befestigte Kameras zu tragen, um Aufnahmen für das Training KI-gestützter Roboter zu erstellen. Auch wenn diese Praxis in Singapur bislang nicht aufgetreten ist, wirft sie für einen der am stärksten automatisierten Fertigungssektoren Asiens Fragen zur Governance auf – etwa zur Einwilligung der Beschäftigten, zur Überwachung und zum Eigentum an von Arbeitnehmern erzeugten Trainingsdaten.
Singapurs Hersteller haben über Jahre hinweg eine der am stärksten automatisierten Produktionsbasen der Region aufgebaut. Dieser Fortschritt bringt sie nun näher als viele ihrer regionalen Konkurrenten an eine Herausforderung der Arbeitsplatz-Governance, die parallel zur industriellen KI entsteht: Wie sollten Unternehmen mit dem Wissen und den Daten umgehen, die qualifizierte Beschäftigte erzeugen, während Roboter leistungsfähiger werden?
Die Fragen werden durch eine Berichterstattung von The Guardian, die Fabriken ausfindig gemacht hat, in denen tragbare Kameras eingesetzt werden, um Aufnahmen aus der Ich-Perspektive von Beschäftigten am Fließband für das Training von KI-Robotern zu sammeln. Auch wenn diese Praxis vor Ort bislang nicht aufgetreten ist, bietet sie einen ersten Einblick in die politischen Entscheidungen, denen sich Hersteller in Singapur bald stellen könnten, wenn industrielle KI aus Software-Pilotprojekten in die Produktionshallen wandert.
Ein Trend bei Arbeit und KI
Ein Bericht von The Guardian über diesen Trend an Produktionsstandorten im globalen Süden, insbesondere in Indien, ist erschienen. Dort werden Beschäftigte am Fließband gebeten, während ihrer Schichten an der Stirn befestigte Kameras und smarte Brillen zu tragen. Die Aufnahmen sind „egozentrische“, aus der Ich-Perspektive aufgenommene Videos, die zeigen, wie erfahrene Beschäftigte mit Werkzeugen und Materialien umgehen.
Daten aus solchen physischen Demonstrationen sind in wohlhabenderen Märkten knapp und teuer zu erfassen. Sie sind zu einem unverzichtbaren Treibstoff für Vision-Language-Action-Modelle geworden – die Systeme hinter humanoiden Robotern und Industrierobotern der nächsten Generation.
Unternehmen zur Datenaggregation, darunter Egolab.AI, Humyn Labs und Scale AI, haben Indien als wichtige Quelle positioniert und beliefern Robotikentwickler, deren Produkt-Roadmaps von großen Mengen menschlicher Demonstrationsaufnahmen abhängen. Die Erfassung entsprechender Aufnahmen in den USA und vergleichbaren Regionen kann mehr als 30 US-Dollar pro Stunde kosten, heißt es in dem Bericht.
Eine separate Berichterstattung über denselben Trend bezifferte die Bezahlung einzelner Beschäftigter in Indien auf gerade einmal 1 US-Dollar pro Stunde – deutlich weniger, als ein einfacher Bruchteil des US-Betrags nahelegen würde –, während die Daten mit einem Aufschlag an Robotiklabore weiterverkauft werden.
Die Genehmigungen werden üblicherweise mit dem Fabrikmanagement ausgehandelt, nicht mit den einzelnen Beschäftigten. The Guardian berichtete, dass Versuche, direkte Zahlungen an Beschäftigte einzuführen, auf den Widerstand von Fabrikbesitzern gestoßen seien, die um ihre Margen besorgt sind. Dieselben Aufnahmen, die für das Robotertraining gesammelt werden, können auch für die Produktivitätsüberwachung zweckentfremdet werden – etwa zur Erfassung von Leerlaufzeiten oder um zu registrieren, wenn Beschäftigte eine Gesprächspause einlegen.
Für Singapur geht es dabei weniger um tragbare Hardware als um einen Wandel, der bereits im Gange ist: Unternehmen bauen proprietäre KI-Fähigkeiten auf Grundlage der gesammelten Fertigkeiten ihrer eigenen Belegschaft auf. In der fortgeschrittenen Fertigung wird diese Kompetenz zu einem strategischen Input und nicht mehr nur zu einem Arbeitskostenfaktor.
Warum das in Singapur anders wirkt
Die Fertigung macht einen erheblichen Teil des Bruttoinlandsprodukts Singapurs aus, und der Sektor steht im Zentrum der KI-Ambitionen der Regierung. Im Februar kündigte Prime Minister Lawrence Wong einen neuen National AI Council an, der „KI-Missionen“ in vier Sektoren durchführen soll, darunter die Fertigung.
Dadurch sind lokale Hersteller stärker als die meisten anderen genau dieser Dynamik ausgesetzt. Wenn Robotik und industrielle KI aus Pilotprojekten in Produktionslinien übergehen, benötigen Unternehmen Richtlinien dazu, wie von Beschäftigten erzeugte Daten erhoben, genutzt, gespeichert und schließlich gelöscht werden. In den bisher berichteten Fällen scheinen diese Entscheidungen informell oder überhaupt nicht getroffen worden zu sein.
Auch die in dem Bericht beschriebene Einwilligungsstruktur ist ein Punkt, an dem Überwachung und KI-Training stillschweigend zusammenlaufen können. Ein Kamerasystem, das als Robotikinitiative begründet wird, kann ohne klare Governance zugleich als Instrument zur Verhaltensüberwachung dienen. Singapurs Personal Data Protection Act verpflichtet Unternehmen bereits dazu, eine Einwilligung einzuholen und die Nutzung personenbezogener Daten auf einen festgelegten Zweck zu beschränken. Dieser Standard steht in einem Spannungsverhältnis zu Daten, die unter einer Bezeichnung erhoben und unter einer anderen zweckentfremdet werden.
Auch die Erwartungen am Arbeitsplatz verändern sich. Singapurs Workplace Fairness Act, der 2025 verabschiedet wurde und voraussichtlich 2027 in Kraft tritt, regelt KI-gestützte Überwachung nicht unmittelbar. Er signalisiert jedoch eine breitere Entwicklung dahin, dass Arbeitgeber Praktiken rechtfertigen müssen, die sich erheblich auf Beschäftigte auswirken. Daraus ergibt sich eine Hürde, die Systeme zur Überwachung von Beschäftigten und zur Datenerfassung zunehmend nehmen müssen – auch ohne ein eigenes Gesetz zur KI-Überwachung.
Wer sollte mit am Tisch sitzen?
Die Berichterstattung stellt dies als ein Problem der Fabrikhalle dar. Die Governance-Fragen reichen jedoch weit über die Betriebsteams hinaus:
- HR benötigt Richtlinien zur Einwilligung und Kommunikation mit Beschäftigten, bevor ein Aufzeichnungssystem in Betrieb geht.
- Rechtsabteilung und Compliance benötigen Klarheit über Aufbewahrungsfristen und – wenn Aufnahmen oder Modelle grenzüberschreitend an Entwickler im Ausland übermittelt werden – über die Übertragungspflichten nach Singapurs Datenschutzrahmen.
- Die Sicherheitsabteilung muss von Beschäftigten erzeugte Trainingsdaten als sensibles Gut behandeln, mit denselben Zugriffskontrollen wie anderes proprietäres geistiges Eigentum.
Außerdem ist die Eigentumsfrage ungeklärt. Wenn die gesammelte Expertise eines Beschäftigten – Reflexe, Abläufe und Problemlösung unter realen Bedingungen – erfasst, bereinigt und in einen lizenzierbaren Datensatz oder ein Modell umgewandelt wird, ist nach den derzeitigen Rahmenbedingungen nicht offensichtlich, wer über den Arbeitgeber hinaus von diesem Wert profitiert. Diese Frage wurde in Singapur noch nicht geprüft, liegt aber nahe genug an bestehendem Arbeits- und IP-Recht, um Aufmerksamkeit zu verdienen, bevor die Datenerfassung in großem Maßstab zur Routine wird.
Eine warnende Vorschau außerhalb der Fabrik
Das Risiko beschränkt sich nicht auf Fertigungsmärkte mit niedrigeren Löhnen. Meta führte ein vergleichbares Experiment durch und erfasste innerhalb der eigenen US-Belegschaft Tastatureingaben, Mausbewegungen und Aktivitäten auf dem Bildschirm, um seinen KI-Agenten beizubringen, wie Menschen Software bedienen. Das Unternehmen erklärte, die Daten seien ausschließlich für das Modelltraining und nicht für Leistungsbeurteilungen bestimmt.
Wochen später pausierte Meta das Programm, nachdem eine Sicherheitslücke einige der von dem Unternehmen gesammelten Datensätze offengelegt hatte. Für Unternehmen in Singapur, die sowohl die Fabrik- als auch die Bürofassungen dieses Trends beobachten, ist die Lehre dieselbe: Governance muss vor Beginn der Erfassung eingebaut werden und darf nicht erst nach einem Datenleck oder einer Arbeitsbeschwerde nachträglich zusammengestellt werden.
Industrielle KI verlässt die Software und gelangt schneller in die physischen Produktionshallen, als die Governance-Rahmenwerke Schritt halten können. Da Singapurs Hersteller weltweit zu den am stärksten automatisierten zählen, haben sie die Chance, die Richtlinien für Arbeitnehmerdaten proaktiv statt reaktiv festzulegen.
Unternehmen, die Datenherkunft, Einwilligung und Aufbewahrung jetzt als Governance-Anforderungen behandeln – statt erst im Nachhinein, wenn Roboter bereits anhand der Bewegungen ihrer Beschäftigten trainiert wurden –, dürften feststellen, dass ein verantwortungsvoller Umgang mit Daten ebenso zu einem Wettbewerbsvorteil wie zu einem Compliance-Pflichtpunkt wird.