Im Projekt ArbeitsTeilung Entwickler Operateur (ATEO) wird die Funktionsteilung zwischen Mensch und Maschine erforscht, wobei der Entwickler von Automatiken stärker in den Vordergrund gerückt wird. Im Vergleich mit Operateuren wird seine Leistung bei der Steuerung komplexer dynamischer Prozesse durch die entwickelten Automatiken gemessen. Dabei entscheidet die Antizipationsleistung der Entwickler weit im Voraus über den Erfolg oder Misserfolg der Automatiken. Ein Operateur hat dagegen den Vorteil sehr schnell auf unerwartete Ereignisse zu reagieren, wenn er diese erkennt und die nötige Expertise besitzt, korrekt zu handeln. Für den Vergleich zwischen beiden Gruppen werden gemeinsame Ressourcen wie Zeit und Informationsquellen herangezogen, um so für beide optimale Bedingungen zu schaffen. Im Rahmen dieser Dissertation wurden zwei Studien durchgeführt. Für die erste Studie wurde studentischen Entwicklerteams im Rahmen von Lehrveranstaltungen an der Humboldt-Universität zu Berlin mehr Zeit gegeben als die für einen Vergleich herangezogene Studie von Saskia Kain mit professionellen Entwicklerteams aus Industrie und Forschung. Der Vergleich dieser beiden Gruppen von Entwicklerteams ergab keine signifikanten Unterschiede in der Qualität der entwickelten Automatikkonzepte. Für die zweite Studie wurde ein sehr gutes Automatikkonzept ausgewählt und seine Leistung im Labor getestet. Im Vergleich zur Leistung von Operateuren aus angesprochenen empirischen Studien des ATEO Projektes konnte durch die Automatiken nur die Genauigkeit verbessert werden. Der Unterschied weiterer Leistungsmerkmale wie Geschwindigkeit und Anstrengung der Versuchspersonen während der Durchführung war nicht signifikant. Im Übergang zwischen der eigenen Trackingleistung der Versuchspersonen und einer Leistung mit Unterstützung durch die Automatik zeigte sich eine signifikante Verschlechterung fast aller Leistungsmaße. / The project ‚ArbeitsTeilung Entwickler Operateur‘ (ATEO) (Division of Labour between Developers and Operators) investigated the function allocation between man and machines for designers of automation and operators. Compared with operators, the designer‘s achievements will be measured by the performance of the designed automation controlling complex and dynamic processes. In doing so, efficient anticipation of future events separates the good automation from the bad. The operator, on the other hand, has the advantage of quick reactions to unexpected events, if s/he recognizes them and is trained to act appropriately. Resources like time and amount of information, which are common to these two groups, were used for comparison under equal and optimal conditions. This thesis reports on two studies. In the first study, students of the Humboldt-University in Berlin designed concepts for automation during the course of the semester, while professional design teams from different companies and research facilities had only two hours for the conception phase in a comparable study conducted by Saskia Kain. When comparing these two groups, student and professional design teams, the quality and quantity of these concepts of automation did not show significant differences. For the second study, one of the best rated concepts of automation was tested with subjects, regarding its performance in optimizing the speed, accuracy and workload of test subjects, using SAM and compared with operators. Results showed a significant difference in increased accuracy during the tracking task by the designed automation. The effects of automation were insignificant for the performance indicators speed and workload. The transition from cooperative tracking with and without assistance of automation during the same experiment showed a significant decrease in almost all performance dimensions, when the automation should have supported the subjects.