Relevant bibliographies by topics / Künstliche Intelligenz

Contents

  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Books
  4. Book chapters
  5. Conference papers
  6. Reports

Academic literature on the topic 'Künstliche Intelligenz'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 30 July 2024

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Journal articles on the topic "Künstliche Intelligenz"

1

Lücke, Oliver. "Künstliche Intelligenz! Menschliche Dummheit? Gesetzgeberische Vernunft!?" Recht und Politik 56, no. 3 (July 1, 2020): 386–93. http://dx.doi.org/10.3790/rup.56.3.386.

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Abstract:
Entstehen und Fortentwicklung künstlicher Intelligenz markiert eine Zeitenwende in der Digitalisierung, KI ist ein disruptiver „game changer“. Entwicklungs-, Chancen- und Risikopotential künstlicher Intelligenz sind ebenso immens wie die absehbaren Auswirkungen auf die Gesellschaft. Umso erstaunlicher ist es, dass dieses zentrale Zukunftsthema bislang rechtspolitisch im Hinblick auf seine rechtlichen Auswirkungen nur vereinzelt erörtert wird. Der Beitrag versteht sich als „Denkanstoß“ und „Handlungsaufruf“zugleich und möchte die überfällige gesellschaftliche, aber vor allem rechtspolitische Debatte über den Umgang mit der künstlichen Intelligenz befördern. Problematik und akuter Regulierungsbedarf werden aufgezeigt. Das Thema wird vom Autor an anderer Stelle ausführlich vertieft, kritisch beleuchtet und mit einem vollständig ausformulierten Vorschlag für eine EU-Grundverordnung zur künstlichen Intelligenz abgerundet (Lücke, Künstliche Intelligenz – Vorschlag für eine EU-Grundverordnung zur künstlichen Intelligenz, RuP Beiheftereihe, Heft 5, erscheint Herbst 2020).
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2

Kather, Jakob Nikolas, Jeremias Krause, and Tom Luedde. "Künstliche Intelligenz in der Gastroenterologie." DMW - Deutsche Medizinische Wochenschrift 145, no. 20 (October 2020): 1450–54. http://dx.doi.org/10.1055/a-1013-6593.

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Abstract:
Was ist neu? Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz Künstliche Intelligenz (KI) verändert derzeit alle Bereiche unseres Lebens- und Arbeitsalltags. Die Welt der Medizin ist hiervon nicht ausgenommen. Eine Kernmethode der künstlichen Intelligenz – künstliche neuronale Netzwerke – ist besonders effektiv im Analysieren von Bilddaten. Dies beeinflusst auch die Gastroenterologie wesentlich. Klinische Anwendungen Insbesondere endoskopische, radiologische und histologische Bilder können mittels künstlicher neuronaler Netzwerke automatisch analysiert werden. Einerseits können dadurch repetitive Tätigkeiten automatisiert werden, beispielsweise die Suche nach Polypen in der Screening-Koloskopie. Andererseits ermöglicht dies jedoch auch die Erkennung von subtilen Mustern in Bilddaten, welche als neuartige Biomarker für klinische Verläufe genutzt werden könnten. Ausblick Das Angebot kommerzieller KI-Systeme wird in Zukunft deutlich zunehmen. Wichtig ist die Ausbildung interdisziplinärer Forscherinnen und Forscher, das Vorhandensein standardisierter Datenbanken und das frühzeitige Heranführen der Ärztinnen und Ärzte an die komplexen KI-Anwendungen.
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3

Wirtz, Bernd W., and Jan C. Weyerer. "Künstliche Intelligenz: Erscheinungsformen, Nutzungspotenziale und Anwendungsbereiche." WiSt - Wirtschaftswissenschaftliches Studium 48, no. 10 (2019): 4–10. http://dx.doi.org/10.15358/0340-1650-2019-10-4.

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Abstract:
Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen ein erhebliches Chancenpotenzial und hat sowohl in der Unternehmenspraxis als auch in der wissenschaftlichen Forschung besondere Bedeutung gewonnen in den letzten Jahren. Als Querschnittstechnologie durchdringt künstliche Intelligenz zunehmend die gesamte Wirtschaft und Gesellschaft und ist somit für alle Branchen und Lebensbereiche relevant. Vor diesem Hintergrund beschreibt der Beitrag die wichtigsten Erscheinungsformen künstlicher Intelligenz und stellt deren Nutzungspotenziale und Anwendungsbereiche in unterschiedlichen Branchen dar, bevor in einem folgenden Beitrag die Chancen, Risiken und strategische Governance im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz betrachtet werden (siehe WiSt, Nr. 11/2019, S. 4 ff.).
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4

Fritz, Jürgen. "Industrie 4.0 durch Künstliche Intelligenz." Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 117, no. 5 (May 1, 2022): 344–48. http://dx.doi.org/10.1515/zwf-2022-1053.

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Abstract:
Abstract Industrie 4.0 und Künstliche Intelligenz sind derzeit häufig verwendete Begriffe. Dabei wird übersehen, dass Künstliche Intelligenz lediglich eines von mehreren wichtigen Elementen ist, um Industrie 4.0 erfolgreich umzusetzen. All diesen Elementen liegt der entscheidende Rohstoff des 21. Jahrhunderts zugrunde: Daten. Dieser Beitrag zeigt, wie Daten gewinnbringend zur Anwendung kommen und welcher Mehrwert durch die Kombination von Industrie 4.0 mit Künstlicher Intelligenz erzielt werden kann.
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5

Steinbach, Peter. "Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen." neuroreha 13, no. 01 (March 2021): 9–14. http://dx.doi.org/10.1055/a-1255-4914.

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Abstract:
Künstliche Intelligenz als Überbegriff steht schon länger im Fokus von Klinikern, Gesundheitsökonomen und medizinischen Wissenschaftlern. Entdeckungen in diesem weiten Feld sind aber nur vereinzelt im klinischen Alltag sichtbar, da insbesondere die diagnostische Entscheidungshoheit dem Menschen zugestanden wird. Doch steht schon heute fest: Der Einsatz von künstlicher Intelligenz wird nach und nach zu einem Wandel in der Medizin führen.
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6

Deininger, Olaf. "Neue Geschäftsmodelle." agrarzeitung 78, no. 3 (2023): 8–9. http://dx.doi.org/10.51202/1869-9707-2023-3-008.

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Abstract:
Achtung! Teile dieser beiden Seiten sind von einer künstlichen Intelligenz geschrieben. Mit der digitalen Transformation, der zunehmenden Kommunikation der Maschinen untereinander, der allgegenwärtigen Verfügbarkeit und Lesbarkeit von Daten sowie mit dem Einzug von Verfahren wie Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Blockchain in die Lebensmittellieferkette entstehen in der Landwirtschaft viele neue Geschäftsmodelle. Wir haben die künstliche Intelligenz ChatGPT gebeten, die traditionellen und neue, innovative Geschäftsmodelle in der Landwirtschaft darzustellen. Die Ergebnisse stellen wir hier unverändert vor.
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7

Hennemann, Moritz. "Künstliche Intelligenz und Wettbewerbsrecht." Zeitschrift für Wettbewerbsrecht 16, no. 2 (August 7, 2018): 161–84. http://dx.doi.org/10.15375/zwer-2018-0204.

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Abstract:
ZusammenfassungDie disruptiven Technologien Künstlicher Intelligenz und die damit verbundenen Algorithmus-gestützten Anwendungen werden in nicht allzu ferner Zukunft den Wettbewerb sowohl um Märkte als auch auf ganz unterschiedlichen Märkten prägen. Folgerichtig erfährt die wettbewerbsrechtliche Erfassung und Beurteilung des Einsatzes von Algorithmen zunehmende Aufmerksamkeit im Schrifttum sowie in der Spruchpraxis von Behörden und Gerichten. Die darüber hinausreichende grundsätzliche(re) Befassung mit den übergeordneten Fragen von Künstlicher Intelligenz im Wettbewerbsrecht steht dagegen erst am Anfang. Vor diesem Hintergrund bestimmt und analysiert der nachfolgende Beitrag die kartellrechtlichen Rahmungen für Künstliche Intelligenz. Aufgeworfen sind insoweit grundlegende Fragestellungen zu den relevanten Märkten, zu Marktbeherrschung und Marktmachtmissbrauch, Kartellverbot und Fusionskontrolle sowie zu Verantwortlichkeit und Zurechnung im Wettbewerbsrecht de lege lata und de lege ferenda.
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8

Wirtz, Bernd W., and Jan C. Weyerer. "Künstliche Intelligenz: Chancen, Risiken und strategische Governance." WiSt - Wirtschaftswissenschaftliches Studium 48, no. 11 (2019): 4–9. http://dx.doi.org/10.15358/0340-1650-2019-11-4.

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Abstract:
Künstliche Intelligenz hat einen erheblichen Bedeutungszuwachs in der Wissenschaft und Praxis in den letzten Jahren erfahren und durchdringt mit ihren vielfältigen Erscheinungsformen und Anwendungsbereichen zunehmend unsere Wirtschaft und Gesellschaft. Der vorliegende Artikel baut auf dem Beitrag „Künstliche Intelligenz: Erscheinungsformen, Nutzungspotenziale und Anwendungsbereiche“ der Autoren (siehe WiSt, Nr. 10/2019, S. 4 ff.) auf und stellt wesentliche Chancen und Risiken von künstlicher Intelligenz sowie einen strategischen KI-Governance-Ansatz dar, um entsprechende Risiken zu minimieren und Chancen zu verbessern.
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9

Kreutzer, Ralf T. "Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und Einsatzfelder in Marketing und Vertrieb." WiSt - Wirtschaftswissenschaftliches Studium 48, no. 12 (2019): 4–12. http://dx.doi.org/10.15358/0340-1650-2019-12-4.

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Abstract:
Aufbauend auf den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz wird gezeigt, wie die Künstliche Intelligenz zur Weiterentwicklung der Customer Services, zur Kundenakquisition, zur Preisfindung sowie zur Content-Creation beitragen kann.
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10

Piel, Jan-Hendrik, Malte Stonis, Raimund Rolfes, and Tom Strating. "Künstliche Intelligenz gegen Flächenkonflikte." BWK ENERGIE. 74, no. 3-4 (2022): 6–8. http://dx.doi.org/10.37544/1618-193x-2022-3-4-6.

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Abstract:
In der Energiewende werden dringend Fortschritte benötigt – doch immer wieder kommt es bei den erneuerbaren Energien zu Akzeptanzproblemen und Klageverfahren. Im Projekt „WindGISKI“ soll ein Geoinformationssystem auf Basis Künstlicher Intelligenz entwickelt werden, das an diesen Fragestellungen ansetzt. In einem Vorprojekt wurden dazu bereits Einflussfaktoren innerhalb des Spannungsfeldes aus Arten-, Umwelt- und Klimaschutz identifiziert. Ein interdisziplinäres Team aus Wissenschaft und Wirtschaft geht mit der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz nun den nächsten Schritt.
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Dissertations / Theses on the topic "Künstliche Intelligenz"

1

Nikolaiev, Y., Інна Олексіївна Зайцева, Инна Алексеевна Зайцева, and Inna Oleksiivna Zaitseva. "Künstliche intelligenz." Thesis, Sumy State University, 2020. https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/77844.

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Abstract:
Künstliche Intelligenz hat sich im letzten Jahrzehnt von einem Science-Fiction-Traum zu einem kritischen Teil unseres Alltags entwickelt. Wir verwenden Künstliche-Intelligenz -Systeme, um mit unseren Handys über Siri zu interagieren, Autos wie Teslas zu interpretieren. Künstlich intelligente Algorithmen sind hier, sie haben unser Leben bereits zum Besseren oder Schlechteren verändert. Aber das ist nur der Anfang, und eines Tages werden wir 2019 auf Künstliche Intelligenz zurückblicken und darüber lachen, wie primitiv es war. In erster Linie sind KI-Systeme bereits darauf vorbereitet, Millionen von Jobs zu übernehmen. Jeder Job, bei dem ein Mensch Informationen von anderen Menschen herunternimmt und in ein System eingibt, wird wahrscheinlich veraltet. So sind Kassierer, Rezeptionisten, Telemarketer und Bankangestellte auf dem Weg. Da selbstfahrende Autos, selbstfahrende Drohnen und andere Förderer von A nach B komplexer werden, verlieren wir auch Jobs wie Lastwagenfahrer, Postangestellte, Kurierdienste und sogar die Lieferung von Pizza. Fabriken werden auch voll automatisiert, ebenso Autowaschanlagen und Kinos. Sogar ein Job als Journalist ist durch die schnelle Verbesserung von Nachrichtenalgorithmen bedroht, die Informationen sammeln und schneller und genauer liefern können.
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2

Hoidn, Florian. "Künstliche Intelligenz und Kommunikation in Koordinierungsproblemen." Doctoral thesis, Humboldt-Universität zu Berlin, 2021. http://edoc.hu-berlin.de/18452/23631.

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Abstract:
Kommunikation entsteht, ohne dass hierfür notwendigerweise semantische oder syntaktische Regeln definiert werden müssen: Irgendwann haben unsere Vorfahren erlernt, miteinander zu kommunizieren, ohne dass ihnen jemand erklärte, wie das geht. In dieser Arbeit wird der philosophischen Frage nachgegangen, wie das möglich ist. Es soll geklärt werden, welche Bedingungen im Abstrakten dafür hinreichend sind, dass Wesen miteinander zu kommunizieren erlernen, und zwar insbesondere, ohne dass man ihnen hierfür eine konkrete Sprache vorgibt. Die Arbeit baut auf neuen Modellen und Erkenntnissen aus der Signalspieltheorie auf. Diese belegen, dass selbst einfache verstärkungsbasierte Lernverfahren in bestimmten Koordinierungsproblemen selbständig erlernen können, Information miteinander auszutauschen. Diese Erkenntnisse werden in dieser Arbeit mit Techniken aus dem maschinellen Lernen, insbesondere aus dem Bereich des deep reinforcement learning, kombiniert. Hiermit soll demonstriert werden, dass rudimentär intelligente Akteure selbstständig in relativ komplexen Sprachen miteinander kommunizieren können, wenn dies einer effizienteren Lösung nicht-trivialer Koordinierungsprobleme dient. Anders als in vergleichbaren Ansätzen, werden die lernfähigen Algorithmen, die in dieser Arbeit zum Einsatz kommen, weder dazu trainiert, real existierende Sprachen zu benutzen, noch werden sie dazu programmiert, künstliche Protokollsprachen zu verwenden. Vielmehr wird ihnen lediglich eine Menge von Signalen vorgegeben. Sowohl die syntaktischen Regeln, wie diese Signale aneinandergereiht werden dürfen, als auch die Semantik der Signale entstehen von alleine.
Communication emerges without the need for explicit definitions of semantic or syntactic rules: At some point, our ancestors learned to communicate with one another without anyone explaining to them how to do that. In this work, I'll try to answer the philosophical question of how that is possible. The goal is to find abstract conditions that are sufficient for the emergence of communication between creatures that do not have any predefined language available to them. This work builds on recent models and insights from the theory of signaling games. There, it is shown that simple reinforcement learning agents are able to learn to exchange meaningful information in suitable coordination problems autonomously. These insights will be combined with more powerful deep reinforcement learning techniques. Thus, it shall be demonstrated that moderately intelligent agents can learn to communicate in relatively complex languages, if this is useful to them in sufficiently non-trivial coordination problems. In contrast to existing work on communication based on artificial intelligence, the learning algorithms that will be applied here, will neither be trained to communicate in an existing natural language, nor will they be hard coded to use a predefined protocol. Instead, they will construct their messages freely from arbitrary sets of signals. The syntactic rules according to which these elementary signals can be chained together, as well as their semantics, will emerge autonomously.
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3

Hoidn, Florian [Verfasser]. "Künstliche Intelligenz und Kommunikation in Koordinierungsproblemen / Florian Hoidn." Berlin : Humboldt-Universität zu Berlin, 2021. http://d-nb.info/1235399206/34.

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4

Steinmüller, Johannes, Holger Langner, Marc Ritter, and Jens Zeidler. "15 Jahre Künstliche Intelligenz an der TU Chemnitz." Universitätsbibliothek Chemnitz, 2008. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-200800898.

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Abstract:
Der vorliegende Band der Informatikberichte ist dem wissenschaftlichen Lebenswerk von Prof. Werner Dilger gewidmet. Seit Oktober 1993 hat er an der Fakultät für Informatik der TU Chemnitz hervorragende Arbeit in Forschung und Lehre geleistet. Dank der Mitarbeit zahlreicher Autoren beleuchtet der vorliegende Band eine große Vielfalt unterschiedlicher Aspekte der Künstlichen Intelligenz.
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5

Ellmauthaler, Stefan, and Jörg Pührer. "Proceedings of the International Workshop on Reactive Concepts in Knowledge Representation 2014." Universitätsbibliothek Leipzig, 2014. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:15-qucosa-150562.

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Abstract:
These are the proceedings of the International Workshop on Reactive Concepts in Knowledge Representation (ReactKnow 2014), which took place on August 19th, 2014 in Prague, co-located with the 21st European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2014).
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6

Rotermund, Richard [Verfasser]. "Künstliche Intelligenz aus staatlicher Perspektive : Rechtliche Herausforderungen und Chancen / Richard Rotermund." Frankfurt a.M. : Peter Lang GmbH, Internationaler Verlag der Wissenschaften, 2020. http://d-nb.info/122483223X/34.

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7

Gründer, Willi, and Denis Polyakov. "Konstruktionslösungen mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz." Thelem Universitätsverlag & Buchhandlung GmbH & Co. KG, 2019. https://tud.qucosa.de/id/qucosa%3A36932.

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Abstract:
Im Rahmen des Artikels wird ein Ansatz für einen 'intellektuellen Konstruktionsassistenten' auf der Basis digitalisierter Erfahrung vorgeschlagen. Diese an die analytischen und numerischen Verfahren anknüpfenden Assistenten werden unter Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz erzeugt. Sie sollen bereits bekannte Wissenselemente und Erfahrungen aufnehmen und durch eine fortgesetzte Spiegelung an der Realität fortschreiben, ohne dass eine aufwendige Algorithmenbildung und zeitraubende Numerik den Transfer neuer, oftmals inhärenter Erkenntnisse in die tägliche Praxis und damit das Qualitätsmanagement behindert. Wissensunterschiede zwischen Abteilungen können auf diese Weise schnell beseitigt und Bildungsunterschiede zwischen Mitarbeitern ausgeglichen werden. Andererseits kann hiermit in den Unternehmen aber auch die Abbildung besonderer Stärken durch einen automatischen Abgleich gleichgelagerter Konstruktionen vorangetrieben werden. [... aus der Einleitung]
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8

Fent, Thomas. "Wissen gewinnen und gewinnen durch Wissen." SFB Adaptive Information Systems and Modelling in Economics and Management Science, WU Vienna University of Economics and Business, 2000. http://epub.wu.ac.at/1170/1/document.pdf.

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Abstract:
Gemäß Alfred Korzybski (1921) unterscheidet sich der Mensch von Pflanzen und Tieren unter anderem durch seine Eigenschaft als "Zeit-Binder". Diese befähigt ihn, Erfahrung durch die Zeit zu transportieren. Menschen können Wissen aus der Vergangenheit ansammeln und das, was sie wissen, der Zukunft mitteilen. In der vorliegenden Arbeit werden die Möglichkeiten und Grenzen untersucht, diese Fähigkeit durch Algorithmen zu beschreiben, und in künstlichen lernenden Systemen zu implementieren. Zur Illustration wird abschließend aufgezeigt, wie ein künstlicher Agent und seine Umgebung beschaffen sein können, um ihm das Erlernen einer erfolgreichen Strategie in einem einfachen Nimm-Spiel zu ermöglichen. (Autorenreferat)
Series: Working Papers SFB "Adaptive Information Systems and Modelling in Economics and Management Science"
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9

Geißler, Holger. "Online-Debatten mit Künstlicher Intelligenz verbessern." TUDpress, 2019. https://tud.qucosa.de/id/qucosa%3A36546.

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Abstract:
Die zugrundeliegende Kommunikationsform bei Online-Debatten wie Chats und Forendiskussionen ist die computervermittelte Kommunikation. Der Begriff bezeichnet vielfältige Kommunikationsformen, denen gemein ist, dass jeweils ein Computer als medialer Bedeutungsvermittler in die Kommunikation eingebunden ist. Die Informationsvermittlung durch computervermittelte Kommunikation ist damit im Vergleich zu anderen Kommunikationsformen wie der persönlichen Kommunikation stark eingeschränkt (Taddicken, 2008, 30ff.). Dies hat den Effekt, dass Online-Diskussionen im Vergleich zu persönlichen Diskussionen mit etlichen Schwierigkeiten zu kämpfen haben: Online-Diskussionen werden schnell unübersichtlich, sie drehen sich im Kreis, Argumente wiederholen sich, man redet aneinander vorbei, und gemeinsame Entscheidungen oder Kompromisse werden selten ausgehandelt. Soziale Normen rücken in den Hintergrund, Beleidigungen in den Vordergrund – vor allem bei Teilnehmern, die sich nicht persönlich kennen. Diese Schwierigkeiten und die vom Gesetzgeber auferlegte Haftung für Betreiber von Websites haben dazu geführt, dass viele Kommentarfunktionen auf Seiten wie z. B. der Tagesschau, der Deutsche Welle oder des Sterns ganz oder teilweise abgeschaltet wurden (u. a. Pohl, 2018). [... aus Punkt 1]
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10

Kippenhan, Jürgen [Verfasser], and Dieter [Akademischer Betreuer] Wandschneider. "Künstliche Intelligenz und die Rationalität gesellschaftlichen Handelns / Jürgen Kippenhan ; Betreuer: Dieter Wandschneider." Aachen : Universitätsbibliothek der RWTH Aachen, 2001. http://d-nb.info/1126267244/34.

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Books on the topic "Künstliche Intelligenz"

1

Lämmel, Uwe, and Jürgen Cleve. Künstliche Intelligenz. München: Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG, 2012. http://dx.doi.org/10.3139/9783446428737.

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2

Lämmel, Uwe, and Jürgen Cleve. Künstliche Intelligenz. München: Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG, 2008. http://dx.doi.org/10.3139/9783446417533.

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3

Buxmann, Peter, and Holger Schmidt, eds. Künstliche Intelligenz. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-61794-6.

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4

Bischoff, Manon, ed. Künstliche Intelligenz. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-62492-0.

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5

Kitzmann, Arnold. Künstliche Intelligenz. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-37700-7.

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6

Ballestrem, Johannes Graf, Ulrike Bär, Tina Gausling, Sebastian Hack, and Sabine von Oelffen. Künstliche Intelligenz. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-30506-2.

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7

Buxmann, Peter, and Holger Schmidt, eds. Künstliche Intelligenz. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-57568-0.

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8

Hoeppner, Wolfgang, ed. Künstliche Intelligenz. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1988. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-74064-0.

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9

Christaller, Thomas, ed. Künstliche Intelligenz. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1989. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-83739-5.

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10

Habel, Christopher, ed. Künstliche Intelligenz. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1985. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-70283-9.

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Book chapters on the topic "Künstliche Intelligenz"

1

Luhmann, Heiko J. "Künstliche Intelligenz – künstliches Bewusstsein." In Hirnpotentiale, 163–83. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-60578-3_6.

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2

Paaß, Gerhard, and Dirk Hecker. "Was ist intelligent an Künstlicher Intelligenz?" In Künstliche Intelligenz, 1–14. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-30211-5_1.

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3

von Rimscha, Markus. "Künstliche Intelligenz." In Algorithmen kompakt und verständlich, 129–72. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-18611-1_5.

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4

Kurbel, Karl. "Künstliche Intelligenz." In Entwicklung und Einsatz von Expertensystemen, 1–15. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-58120-5_1.

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5

Bernhard, Michael, and Thorsten Mühling. "Künstliche Intelligenz." In Verantwortungsvolle KI im E-Commerce, 9–66. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-29037-5_2.

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6

Cesar, Gerald. "Künstliche Intelligenz." In Aktienanalyse heute, 295–315. Wiesbaden: Gabler Verlag, 1996. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-82560-5_9.

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7

Lefrancois, Guy R. "Künstliche Intelligenz." In Springer-Lehrbuch, 142–55. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1994. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-12853-4_10.

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8

Lefrancois, Guy R. "Künstliche Intelligenz." In Springer-Lehrbuch, 142–55. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1986. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-09577-5_10.

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Wloka, Dieter W. "Künstliche Intelligenz." In Robotersysteme 3, 3–5. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-93513-8_1.

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10

Djeffal, Christian. "Künstliche Intelligenz." In Handbuch Digitalisierung in Staat und Verwaltung, 51–62. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-23668-7_3.

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Conference papers on the topic "Künstliche Intelligenz"

1

Helmbold Luca, Benjamin, Nina Bilbeisi, Veit M. Hofmann, and Savvas Kourtidis. "Künstliche Intelligenz in der Otologie." In 95. Jahresversammlung Deutsche Gesellschaft für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Kopf- und Hals-Chirurgie e. V., Bonn. Georg Thieme Verlag KG, 2024. http://dx.doi.org/10.1055/s-0044-1784023.

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2

Weigel, S., L. Kerschke, A. Rodriguez-Ruiz, N. Karssemeijer, and W. Heindel. "Künstliche Intelligenz in Ergänzung zur menschlichen Bewertung mammographischer Auffälligkeiten." In 40. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Senologie e.V. © Georg Thieme Verlag KG, 2020. http://dx.doi.org/10.1055/s-0040-1710739.

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3

Wirries, A., A. Hammad, F. Geiger, I. Blümcke, and S. Jabari. "Kann künstliche Intelligenz das Therapieergebnis bei lumbalen Bandscheibenvorfällen vorhersagen?" In 14. Jahrestagung der Deutschen Wirbelsäulengesellschaft. Georg Thieme Verlag KG, 2020. http://dx.doi.org/10.1055/s-0039-3402939.

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4

Eberle, C., D. Gutknecht, M. Bals-Pratsch, S. Fill Malfertheiner, and C. Ament. "Digitale Diabetologie – Künstliche Intelligenz zur präkonzeptionellen Prädiktion des Gestationsdiabetes." In Diabetes Kongress 2019 – 54. Jahrestagung der DDG. Georg Thieme Verlag KG, 2019. http://dx.doi.org/10.1055/s-0039-1688271.

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5

Sturm, M. J., and H. J. Mentzel. "Teleradiologie und Künstliche Intelligenz in der Kinder- und Jugendradiologie." In 60. GPR Jahrestagung. Georg Thieme Verlag, 2023. http://dx.doi.org/10.1055/s-0043-1771418.

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6

Weigel, S., L. Kerschke, A. Rodriguez-Ruiz, N. Karssemeijer, and W. Heindel. "Künstliche Intelligenz in Ergänzung zur menschlichen Bewertung mammographischer Auffälligkeiten." In 40. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Senologie e.V. © Georg Thieme Verlag KG, 2020. http://dx.doi.org/10.1055/s-0040-1714639.

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7

Hoheisel, A., M. Mau, W. Strobel, T. Köhler, K. Jahn, M. Herrmann, A. Darie, et al. "Pilotstudie zur automatisierten Auswertung der Polysomnographie durch Künstliche Intelligenz (KI)." In 64. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Pneumologie und Beatmungsmedizin e. V. Georg Thieme Verlag, 2024. http://dx.doi.org/10.1055/s-0044-1778938.

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8

Konya, S., and S. Natarajan T R. "Künstliche Intelligenz basierte Wirbelkörper-Segmentierung der lateralen Röntgenaufnahmen der lumbalen Wirbelsäule." In 101. Deutscher Röntgenkongress und 9. Gemeinsamer Kongress der DRG und ÖRG. © Georg Thieme Verlag KG, 2020. http://dx.doi.org/10.1055/s-0040-1703282.

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9

von Schacky, C., N. Wilhelm, V. Schäfer, Y. Leonhardt, S. Foreman, F. Gassert, F. Gassert, et al. "Künstliche Intelligenz zur Erkennung, Segmentierung und Klassifizierung von Knochentumoren auf Röntgenbildern." In 102. Deutscher Röntgenkongress der Deutschen Röntgengesellschaft e. V. Georg Thieme Verlag KG, 2021. http://dx.doi.org/10.1055/s-0041-1723196.

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10

Richter, R., J. Bruns, and J. Weigt. "Künstliche Intelligenz hilft die Adenomdetektion über den Tag konstant zu halten." In Viszeralmedizin 2021 Gemeinsame Jahrestagung Deutsche Gesellschaft für Gastroenterologie, Verdauungs- und Stoffwechselkrankheiten (DGVS), Sektion Endoskopie der DGVS, Deutsche Gesellschaft für Allgemein und Viszeralchirurgie (DGAV). Georg Thieme Verlag KG, 2021. http://dx.doi.org/10.1055/s-0041-1734053.

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Reports on the topic "Künstliche Intelligenz"

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Franken, Swetlana, Lotte Prädikow, and Nina Mauritz. Künstliche Intelligenz in der Personalbeschaffung - Chancen, Herausforderungen und Handlungsempfehlungen. Kompetenzzentrum Arbeitswelt.Plus, March 2022. http://dx.doi.org/10.55594/pojc9826.

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Abstract:
Künstliche Intelligenz (KI) erhält Einzug in immer mehr Unternehmensbereiche und es ist davon auszugehen, dass die Nutzung intelligenter Algorithmen und KI-Methoden auch die Arbeit im HR-Bereich stark verändern wird. Dabei ergeben sich aus den bereits existierenden digitalen Systemen im Personalwesen viele Anknüpfungspunkte für den Einsatz intelligenter, algorithmischer Systeme, insbesondere im Prozess der Personalbeschaffung. Dennoch sind solche KI-Anwendungen in der Unternehmenspraxis noch nicht sehr weit verbreitet. Das vorliegende Paper möchte Unternehmen dabei unterstützen, folgende Fragen für sich zu beantworten: 1. Wo ergeben sich Anwendungsmöglichkeiten für den Einsatz von KI entlang des Personalbeschaffungsprozesses? 2. Welche Chancen und Herausforderungen ergeben sich durch den Einsatz von KI, sowohl aus Sicht des Unternehmens als auch aus Sicht der Bewerber:innen? 3. Welche Handlungs- und Gestaltungsbedarfe ergeben sich für Unternehmen, wenn sie KI-Anwendungen implementieren wollen? KI-Technologien bieten vielfältige Möglichkeiten, einzelne Prozessschritte der Personalbeschaffung zu verbessern, etwa durch Nutzung intelligenter Algorithmen zur Prognose von Bedarfen für die Personalplanung, Optimierung von Stellenanzeigen, Chatbots als Ansprechpartner, Technologien für das Matching von Kandidat:innen und Job-Profilen sowie KI-basierte Audio- und Videoanalysen in Auswahlverfahren. Aus der Sicht der Unternehmen bietet der Einsatz von KI eine Reihe Vorteile, etwa einer höheren Standardisierung der Personalauswahl und damit einhergehend auch eine höhere Qualität der Prozesse. Demgegenüber bestehen die Herausforderungen für den erfolgreichen Einsatz darin, Quantität und Qualität der Daten für das Training der KI-Modelle zu gewährleisten, Akzeptanz und Nachvollziehbarkeit sicherzustellen, (datenschutz-) rechtliche Anforderungen zu erfüllen sowie technologische Kompetenz im HR-Bereich aufzubauen. Auch Bewerber:innen können durch den Einsatz von KI profitieren. Die Vorteile werden allerdings für spezifische Zwecke und relativ am Anfang des Bewerbungsprozess gesehen. In Auswahl- und finalen Entscheidungsprozessen überwiegen jedoch die Bedenken der Kandidat:innen, etwa was Fairness und Nachvollziehbarkeit der Entscheidungslogik betrifft. Ausgehend von den Chancen und Herausforderungen auf beiden Seiten lassen sich Handlungsempfehlungen für die Einführung von KI-Technologien verschiedenen Dimensionen zuordnen. Aus soziotechnischer Perspektive findet KI-Einsatz immer im Zusammenspiel mit den Ebenen Mensch und Organisation statt. Für Unternehmen bedeutet das, organisatorische Vorkehrungen zu treffen, menschliche Bedürfnisse zu berücksichtigen und den rechtlichen Rahmen zu beachten. Auf organisatorischer Ebene geht es darum, unternehmensspezifische Anwendungsfälle zu definieren, Ziele und Anforderungen festzulegen sowie erforderliche Kompetenzen aufzubauen und eine ausreichende Datenbasis zu schaffen. Auf menschlicher Ebene gilt es, Beschäftigte aktiv einzubinden sowie Beteiligungs- und Mitbestimmungsprozesse zu gestalten. In rechtlicher Hinsicht sind Maßnahmen zu ergreifen, um gesetzlichen Anforderungen zu genügen, die sich aus dem Arbeits- und Datenschutzrecht ergeben. Dieses Working Paper möchte einen Beitrag leisten, Unternehmen dabei zu unterstützen, Potenziale zu erkennen, Chancen und Herausforderungen zu berücksichtigen, Handlungsfelder zu identifizieren und geeignete Maßnahmen zu ergreifen. Nur unter der Voraussetzung einer menschengerechten Entwicklung und Implementierung von KI-Anwendungen, die im Rahmen einer partizipativen Gestaltung im Unternehmen stattfinden sollte, wird die KI-Technologie ihre Vorteile für Menschen und Unternehmen entfalten und zur Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit beitragen.
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Hartmann, Frank, and Dana Mietzner. Künstliche Intelligenz als Chance für die deutsche Textilindustrie? Dokumentation zum Foresightprozess. Technische Hochschule Wildau, 2020. http://dx.doi.org/10.15771/fg-irf_2020_3.

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Papenkordt, Jörg, Stefan Gabriel, Kirsten Thommes, and Roman Dumitrescu. Künstliche Intelligenz in der industriellen Arbeitswelt - Studie zum Status Quo in der Region OstWestfalenLippe. Kompetenzzentrum Arbeitswelt.Plus, August 2022. http://dx.doi.org/10.55594/tmao3234.

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Abstract:
Im Rahmen dieser Studie wird der Status Quo des KI-Einsatzes in der industriellen Arbeitswelt in der Region OstWestfalenLippe erfasst und beschrieben. Dadurch wird eine Grundlage geschaffen, um eine zielführende Unterstützung der Gestaltung von durch Künstliche Intelligenz (KI) gestützter Arbeitsprozesse in Unternehmen zu ermöglichen, indem beispielsweise bedarfsbezogene Maßnahmen entwickelt und durchgeführt sowie weiterer Forschungsbedarf aufgezeigt wird. Die Befragung wurde im Jahr 2021 von dem Kompetenzzentrum Arbeitswelt.Plus sowie dem Spitzencluster it’s OWL initiiert. Dabei sind drei Zielgruppen – Unternehmensleitung, Personalabteilung (HR) sowie Arbeitnehmer*innen – adressiert worden. Insgesamt nahmen 317 Personen aus 89 verschiedenen Unternehmen bzw. Organisationen an der Befragung teil – zu 38 % Unternehmer*innen, zu 13 % Personaler*innen und zu 49 % Arbeitnehmer*innen. Die meisten der Teilnehmenden stammten aus der Elektroindustrie, dem Maschinenbau sowie dem Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT)-Sektor. Die Befragungsergebnisse zeigen, dass sich die meisten Unternehmen in der Anfangsphase der KI-Nutzung befinden. Zwischen einzelnen Unternehmensbereichen und verschiedenen Branchen zeigen sich gewisse Unterschiede in der Nutzungsphase. Die Befragten stehen aktuell vor der Nutzung von vor allem teilautonomen KI-Systemen, die ausführende und analytische menschliche Tätigkeitenbeispielsweise durch Informationsbereitstellungen unterstützen. Wesentliche Ziele der KI-Nutzung sind die Effizienzsteigerung, Qualitätsverbesserung, Entscheidungsoptimierung sowie Unterstützung der Arbeitnehmer*innen. Allerdings werden in allen Unternehmen die fehlende Expertise sowie insgesamt die Komplexität des Themenfelds als Hinderungsgründe identifiziert. In allen Unternehmen und allen Unternehmensbereichen werden hohe Auswirkungen durch KI erwartet. Auf die Arbeitsgestaltung werden insgesamt eher positive Auswirkungen erwartet. Die Befragten schätzen die Bedeutung von KI, ihre Aufgeschlossenheit sowie ihr Vertrauen gegenüber KI als insgesamt hoch ein, ihr Verständnis von KI dagegen eher als gering. Tendenziell zeigt sich eine große Diskrepanz zwischen Selbst- und Fremdbild mit einer teils deutlich negativeren Wahrnehmung anderer. Die Befragten erwarten außerdem steigende Kompetenzanforderungen sowie einen hohen Weiterbildungsbedarf, insbesondere bezüglich des grundlegenden Verständnisses über KI. In den wenigsten Unternehmen existiert jedoch ein gezieltes Weiterbildungsangebot. Die Erkenntnisse aus der Befragung fließen im Rahmen des Kompetenzzentrums Arbeitswelt.Plus in die gezielte Gestaltung und Einführung KI-gestützter Arbeitsformen sowie bedarfsgerechter Unterstützungsangebote ein. Die hohe Komplexität der KI-Einführung sowie die sowohl technischen als auch mitarbeiterbezogenen Herausforderungen verdeutlichen den Bedarf für eine soziotechnische Perspektive und ein systematisches Vorgehen bei der Gestaltung dieses vielschichtigen Themenfelds.
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Kolo, Castulus, and Dirk Kleine. KI-Nutzung in der Filmwirtschaft. Macromedia University, June 2024. http://dx.doi.org/10.56843/ck002dk001.

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Abstract:
Empirische Studie der Hochschule Macromedia zeigt: KI-generierte Drehbücher, Fachkräftemangel und virtuelle Schauspieler:innen prägen die Zukunft der Filmindustrie Juli 2024 – Eine empirische Studie zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der deutschen Filmwirtschaft zeigt, dass KI-generierte Inhalte, Fachkräftemangel und ethische Fragen zentrale Themen für die Branche darstellen. Die Studie basiert auf einer umfassenden quantitativen Befragung von Führungskräften und Mitarbeitenden aus der deutschen Filmwirtschaft. Insgesamt nahmen 145 Personen teil, darunter 96 Personen mit Führungsverantwortung.
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Franken, Swetlana, Lotte Prädikow, Nina Mauritz, Malte Wattenberg, and Sascha Armutat. KI-Anwendungen in der Fertigung - Chancen, Herausforderungen und Handlungsempfehlungen. Kompetenzzentrum Arbeitswelt.Plus, July 2023. http://dx.doi.org/10.55594/liqi5486.

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Abstract:
Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) haben das Potenzial die Fertigungsindustrie durch die Optimierung von Prozessen, die Steigerung der Effizienz und die Verbesserung der Gesamtproduktivität zu verändern. Die Möglichkeiten, die KI in der Fertigung bietet, sind immens und reichen von selbstlernenden Maschinen, vorausschauender Instandhaltung und Abweichungserkennung bis hin zu Optimierung des Lieferkettenmanagements und Produkt- sowie Prozessdesign. Neben diesen Chancen gibt es jedoch auch Herausforderungen, die bewältigt werden müssen, um das Potenzial von KI in der Fertigung voll auszuschöpfen. Hierzu zählen zum Beispiel eine frühzeitige Qualifizierung der Beschäftigten, Datenverfügbarkeit und -qualität und ethische und datenschutzrechtliche Bedenken. Mithilfe unterschiedlicher Modelle und Instrumenten zeigen die Handlungsempfehlungen auf den Ebenen Technik, Mensch und Organisation bedeutsame Schritte zur erfolgreichen Einführung von KI-Anwendungen in der Fertigung auf. Hierzu zählen u.a. die Identifikation von KI-Anwendungsfällen, Aufbereitung der Daten, Gestaltungsansätze für das Change-Management sowie der Mensch-Maschine-Schnittstelle und eine frühzeitigen Qualifizierung und Weiterbildung der Beschäftigten.
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Warta, Katharina, Peter Kaufmann, Jakob Kofler, and Harald Wieser. Konzeptvorschlag für ein wirkungsorientiertes FTI-Monitoring. Technopolis Group | Austria, August 2023. http://dx.doi.org/10.22163/fteval.2023.621.

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Abstract:
Ende 2022 wurde das Team von Technopolis und KMU Forschung Austria von der Sektion III – Innovation und Technologie – des BMK mit der Bedarfserhebung und Konzeptentwicklung für ein wirkungsorientiertes Forschungs- Technologie- und Innovations(FTI)-Monitoring beauftragt. Dieses Projekt fand vor dem Hintergrund eines umfassenden Wandels in der FTI-Politik1 statt: Während sich die Forschungspolitik nach dem 2. Weltkrieg auf die Grundlagenforschung konzentrierte und deren Governance der Wissenschaft selbst überließ, folgte ab den 1960er Jahren eine stärkere Ausrichtung auf einen unmittelbaren gesellschaftlichen Mehrwert durch die Nutzung von Wissen für Innovation und wirtschaftliches Wachstum. Heute konzentriert sich die transformative Innovationspolitik (TIP) „auf die Mobilisierung der Innovationskraft, um ein breites Spektrum gesellschaftlicher Herausforderungen wie Ungleichheit, Arbeitslosigkeit und Klimawandel anzugehen“, mit dem Ziel, sozio-technische Systeme dort zu verändern, wo sie Probleme verursachen bzw. einen sozio-technischen Systemwandel herbeizuführen. Im Gegensatz zur Innovationspolitik der 1. und 2. Generation benötigt sie in erhöhtem Maße steuerungsrelevante Informationen, die über Fortschritte in der Forschung sowie über Gelingensbedingungen für den Transfer in die Praxis und Veränderungen der systemischen Kontextbedingungen informieren (Wise und Arnold, 2022). Damit steigen die Anforderungen an ein zeitnahes Monitoring durch Förderagenturen und externe Begleitprozesse deutlich. Gleichzeitig eröffnen die Möglichkeiten der Online-Erfassung von Projektinformationen sowie der Einsatz von Software zur Analyse großer Datenmengen und künstlicher Intelligenz (KI) ein breiteres Spektrum für zeitnahe Analysen. Das BMK hat daher ein umfassendes Projekt zur Weiterentwicklung der wirkungsorientierten Monitoring- und Evaluierungsaktivitäten von FTI-politischen Maßnahmen gestartet. Das mit diesem Bericht abgeschlossene Begleitprojekt soll die Sektion III bei ihren Vorhaben unter Berücksichtigung von drei langfristigen Zielen und Maßnahmen unterstützen: 1. Etablierung eines transformativen FTI-Ansatzes, mit Monitoring und Evaluierung als integralen Bestandteilen, 2. bessere Kenntnis von FTI-Ergebnissen und damit verbunden, die verbesserte Verfügbarkeit und Nutzung von Forschungsdaten (insbesondere aus den Forschungsförderungsorganisationen, aber auch aus Beteiligungen), 3. aussagekräftige Indikatoren, die den Beitrag von FTI zu (inter-)nationalen Energie- und Klimazielen abbilden.
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Kuhn, Alexander, and Stefan Hartmann. Das “Black-Box-Phänomen” in der KI-Entwicklung - Methodische Ansätze zur Schaffung von Transparenz und der Verbesserung des Zusammenspiels von Mensch, Technik und Organisation. Kompetenzzentrum Arbeitswelt.Plus, September 2023. http://dx.doi.org/10.55594/sfah4426.

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Abstract:
Dieser Artikel untersucht methodische Ansätze zur Schaffung von Transparenz bei der Umsetzung von Künstlicher Intelligenz (KI) mit dem Schwerpunkt auf der Verbesserung der Interaktion zwischen Menschen, Technologie und Organisationen auf operativer Ebene. Ein initaler Praxisexkurs, der sich auf die Entwicklung und Anwendung von Machine Learning (ML) und statistischen Methoden zur Vorhersage im Bestandsmanagement konzentriert, dient dabei als praktisches Beispiel. Bei der Anwendung dieser Methoden auf einen realen Bestandsmanagement-Datensatz wurden die Unterschiede verglichen und dabei festgestellt, welchen immensen Einfluss die Datenbeschaffenheit auf die konkrete Aussagekraft beziehungsweise Repräsentationsfähigkeit eines Modells hat. Dabei ist es sowohl für Fachleute als auch fachfremde Personen relevant, auf welcher Basis Entscheidungen getroffen, Entwicklungen forciert und auf diese Weise Ergebnisse erzielt werden können. Im Mittelpunkt der Betrachtung steht das “Black Box”-Phänomen als anhaltendes Problem in der KI-Entwicklung. Das "Black Box"-Phänomen verweist auf die mangelnde Transparenz bei der Ausführung von Operationen innerhalb eines komplexen KI-Modells. Mangels Verständnisses können Misstrauen, Widerstand und gesellschaftliche Debatten hinsichtlich der Kontrolle und Nutzung von KI-Technologien entstehen. Ziel dieser Ausarbeitung ist es, mit Hilfe von technologischen sowie methodischen Instrumenten die Transparenz von KI-Systemen zu verbessern und die Akzeptanz in Organisationen zu erhöhen. Basierend auf ersten Projektergebnissen und zusätzlicher Literaturrecherche werden mögliche Unterstützungsformen und etablierte Verfahren identifiziert und präsentiert. Um den Herausforderungen im Zusammenhang mit Akzeptanz in der KI-Entwicklung zu begegnen, ist es wichtig, innerhalb der Organisation umfassende Maßnahmen zu initiieren, die das Verständnis für KI verbessern. Mit Hilfe der Dimensionen Mensch- Organisation-Technik werden aus den vorgestellten Ansätzen relevante Leitfragen im Sinne einer reflektierenden Checkliste zusammengefasst. Im Zuge der kontinuierlichen Technologieentwicklung sollen dabei sowohl menschenzentrierte als auch organisatorische Betrachtungsebenen evaluiert und auf diese Weise eine partizipative Involvierung von Mitarbeitenden gefördert werden.
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Kuhn, Alexander, and Florian Dyck. Menschenzentrierte Arbeitsprozessmodellierung. Kompetenzzentrum Arbeitswelt.Plus, November 2022. http://dx.doi.org/10.55594/tevn4147.

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Abstract:
Menschenzentrierte Arbeitsprozessmodellierung - Kommunikationsmedium für Veränderungen von Mensch-Maschine-Interaktionen im Zuge der Implementierung von KI Im Rahmen dieses Working Papers wird eine Modellierungstechnik für Mensch-Maschine-Interaktionen vorgestellt, welche eine menschenzentrierte Arbeitsprozessgestaltung erlaubt. Diese Form der Modellierung basiert auf der semantischen Objektmodellierung nach Ferstl & Sinz und ermöglicht eine Prozessdarstellung mit Fokus auf den Interaktionen zwischen menschlichen und maschinellen Aufgabenträgern. Die Interaktionen werden dabei durch Informationen wie dem Automatisierungsgrad und der Art der Aufgabendurchführung spezifiziert, um das Verständnis über die Ausprägung der Interaktionen zu fördern. Mit Hilfe der Darstellung auf unterschiedlichen Abstraktionsebenen (Drill-Down-Prinzip) können sowohl sehr allgemeine Interaktionen zwischen Funktionsbereichen und Planungssystemen, aber auch sehr spezifische technische Prozesse auf unterster Tool-Ebene abgebildet werden. Insbesondere für komplexe Projekte, wie beispielsweise die Implementierung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz bzw. des maschinellen Lernens in bestehende Unternehmensprozesse, bietet sich eine derartige Modellierung an, da sie für Transparenz und Verständnis der jeweiligen Prozessgegebenheiten sorgt. Daher kann die Interaktionsmodellierung als zentrales Kommunikationsmedium für unterschiedliche Stakeholder herangezogen werden und ist durch die Darstellung auf verschiedenen Abstraktionsstufen für unterschiedliche Kompetenzniveaus geeignet. In einem Anwendungsbeispiel wird die vorgestellte Modellierungstechnik für den Prozess der Absatzplanung eines Unternehmens eingesetzt. Dieser Prozess ist ein gutes Beispiel, da er bislang von vielen manuellen Interaktionen zwischen verschiedenen am Planungsprozess beteiligten Personen sowie mehreren maschinellen Anwendungssystemen geprägt war. Für das Anwendungsbeispiel ist die Modellierung neben der Dimension des Abstraktionsniveaus durch eine zusätzliche Perspektive, der Abbildung von IST- und SOLL-Prozess, angereichert worden. Auf diese Weise lassen sich durch das Heranziehen repräsentativer Kennzahlen, wie der Planungsgüte, wirkungsorientierte Veränderungen in der Mensch-Technik-Organisation quantitativ erfassen und sichtbar machen. So sollen insbesondere Veränderungen am Prozess verdeutlicht werden, um gegebenenfalls für künftige Entwicklungen der Rollen und Kompetenzen der beteiligten Planer zu sensibilisieren. Basierend auf diesen Erkenntnissen können Organisationen notwendige proaktive Maßnahmen, wie der Schulung bzw. Fortbildung von involvierten Personen ableiten. Dies wiederum führt zu einer grundsätzlichen Steigerung der Transparenz im Bereich der Konzeption, Umsetzung und Durchführung von entsprechenden komplexen Projektvorhaben, wie in diesem Anwendungsfall verdeutlicht wird. Das bisherige Fazit ist, dass die Modellierung im Unternehmen für die nötige Transparenz bei der KI-Implementierung im Prozess sorgt und als zentrales Kommunikationsmedium für diverse Abstimmungsrunden verschiedener Stakeholder herangezogen wurde. Basierend auf diesen Erkenntnissen liegt der Fokus im weiteren Projektverlauf auf den kommenden Wechselwirkungen und Effekten, die der Einsatz der entwickelten Algorithmen auf das Prozessökosystem im Bereich Mensch-Maschinen- Orchestrierungen erzielen und welche Handlungsempfehlungen im Sinne eines Best Practices sich hieraus ergeben werden.
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