Künst­li­che Intelligenz 

Uni­ver­si­tät Bam­berg: Wie kön­nen Unter­neh­men mit KI Wert generieren?

1 Min. zu lesen
KI
Die Universität Bamberg, Foto: S. Quenzer
Eine Stu­die von unter ande­rem der Uni­ver­si­tät Bam­berg hat drei Mecha­nis­men und ihre Bedin­gun­gen auf­ge­deckt, mit denen künst­li­che Intel­li­genz (KI) in Unter­neh­men Wert­bei­trä­ge leis­ten kann. Bei allen drei geht es um maschi­nel­les Lernen.

Wie die Uni­ver­si­tät Bam­berg am 20. Juli in einer Mit­tei­lung schreibt, ver­än­dern Fort­schrit­te in der künst­li­chen Intel­li­genz (KI) die Wett­be­werbs­land­schaft. Auf der Suche nach einem geeig­ne­ten Umgang wür­den sich Unter­neh­men der­zeit mit in einer Viel­zahl von KI-Pro­jek­ten befas­sen. Dabei fal­le es Unter­neh­men aber schwer, durch KI einen greif­ba­ren Geschäfts­wert zu schaffen.

In einer Stu­die unter­such­ten nun For­schen­de der Copen­ha­gen Busi­ness School, der Uni­ver­si­tä­ten Bam­berg und Pader­born sowie der IT Uni­ver­si­ty of Copen­ha­gen, wie Unter­neh­men durch Anwen­dun­gen des maschi­nel­len Ler­nens (ML) – einer Kern­tech­no­lo­gie der KI – nach­hal­ti­gen Wert erzie­len können.

Drei Mecha­nis­men für Unternehmenswert

Wäh­rend die­ser, vier­jäh­ri­gen Stu­die betrach­te­ten die For­schen­den 56 ML-Anwen­dun­gen in 29 Unter­neh­men. Dabei deck­ten sie, so die Uni­ver­si­tät Bam­berg, drei grund­le­gen­de Mecha­nis­men auf, mit denen ML einen Wert­bei­trag in Unter­neh­men leis­ten soll.

„Jeder Mecha­nis­mus benö­tigt gewis­se Gege­ben­hei­ten, um erfolg­reich ein­ge­setzt zu wer­den, bringt aber auch einen ein­zig­ar­ti­gen Wert­bei­trag im Unter­neh­men“, sagt Dr. Kon­stan­tin Hopf vom Lehr­stuhl für Wirt­schafts­in­for­ma­tik der Uni­ver­si­tät Bam­berg. „Die sys­te­ma­ti­sche Gegen­über­stel­lung der drei Arten der ML-Nut­zung und der jewei­li­gen not­wen­di­gen Bedin­gun­gen hilft Unter­neh­men, ihre KI-Initia­ti­ven geziel­ter zu pla­nen und zu über­wa­chen”, sagt Prof. Ari­sa Shol­lo von der Copen­ha­gen Busi­ness School, die die Stu­die initi­iert hat.

Der ers­te Mecha­nis­mus, den die For­sche­rIn­nen auf­de­cken konn­ten, ist die Nut­zung von ML zur Wis­sens­ge­ne­rie­rung. Unter­neh­men set­zen also Algo­rith­men ein, um Mus­ter in Daten zu erken­nen und damit zum Bei­spiel neue Erkennt­nis­se über ihr Geschäfts­feld oder Kun­den­ver­hal­ten zu gewin­nen. Für die­se Art der Wert­schöp­fung benö­ti­gen Unter­neh­men ins­be­son­de­re daten­wis­sen­schaft­li­che Fähig­kei­ten und Domänenkenntnisse.

Beim zwei­ten Mecha­nis­mus nut­zen Unter­neh­men ML, um Men­schen bei der Aus­füh­rung von Auf­ga­ben zu unter­stüt­zen oder anzu­lei­ten. Die Anwen­dun­gen rei­chen von klei­nen Erwei­te­run­gen bestehen­der Soft­ware­pro­gram­me bis hin zu spe­zia­li­sier­ten Sys­te­men, die Ent­schei­dun­gen unter­stüt­zen oder spe­zi­fi­sche Hand­lungs­emp­feh­lun­gen geben. Eine gute Daten­in­fra­struk­tur und Exper­ti­se in der Gestal­tung von Nut­zer­inter­faces sind bei­spiels­wei­se für die­se Art der Wert­schöp­fung essenziell.

Bei der drit­ten Art der Wert­schöp­fung wird ML ent­we­der direkt in neue Pro­duk­te oder Dienst­leis­tun­gen inte­griert und somit dem End­kun­den zur Ver­fü­gung gestellt oder Tei­le von Geschäfts­pro­zes­sen wer­den von der KI selbst aus­ge­führt statt sie nur zu unter­stüt­zen. Um sol­che Ein­satz­sze­na­ri­en zu rea­li­sie­ren, sind Unter­neh­men auf die Inte­gra­ti­on von ML-Anwen­dun­gen in betrieb­li­che Pro­zes­se und IT-Sys­te­me, ein sta­bi­les Geschäfts­um­feld und weni­ge recht­li­che und ethi­sche Pro­ble­me mit ihren ML-Anwen­dun­gen angewiesen.

Weiterer Artikel

Ältes­te Gier­seil­fäh­re Oberfrankens

Pett­stad­ter Fäh­re: 230.000 Euro För­de­rung für Neugestaltung

Nächster Artikel

See umge­kippt

Fisch­ster­ben im Ebin­ger See