Systeme künstlicher Intelligenz (KI)

Eigenschaften Methode/Tool
WM-Kernaktivitätenerzeugen, speichern, anwenden
TOM-ModellTechnik, Organisation
Intellektuelles KapitalStrukturkapital
WM-GestaltungsfelderOrganisation, IT
AnsprechpartnerRonald Orth
KurzbeschreibungSysteme künstlicher Intelligenz sind Hard- und Softwaresysteme, die ein intelligentes Problemlösungsverhalten zeigen, indem sie z.T. menschliche Vorgehensweisen nachbilden, um auf diesem Weg neue oder effizientere Aufgabenlösungen zu erhalten. Mithilfe von Systemen künstlicher Intelligenz können die Unternehmen, die in zunehmend dynamischen, komplexen und hyperkompetitiven Umgebungen wirtschaften, zukunftsrelevantes Wissen effektiver generieren und nutzen.

Ziele

  • Unterstützung des Wissensmanagements: Ressource Wissen zu erfassen, nachhaltig zu nutzen und systematisch weiterzuentwickeln
  • Unterstützung bei der Handhabung von unterschiedlichen Formen von Wissen
  • Erfassen von implizitem Wissen und Bereitstellung für den Wissenstransfer durch KI-Tools wie Computer Vision, Erkennung- und Verarbeitung natürlicher Sprache und Textverarbeitung
  • zur Optimierung und Automatisierung wiederkehrender bzw. häufig auftretender Wissensaufgaben, die standardisiert abgewickelt werden können
  • Erfassung, Analyse und Integration von Informationen aus dem Unternehmensumfeld
  • die Innovationsfähigkeit des Unternehmens fördern
  • funktionaler Austausch zwischen Akteuren in dezentralen, komplexen und flexiblen Organisationsformen gewährleisten
  • Gewährleistung eines funktionalen Austausches zwischen Akteuren in dezentralen, komplexen und flexiblen Organisationsformen
  • neue Geschäftsmodelle sind möglich

Rahmenbedingungen

  • sorgfältig geplantes Datenmanagement
  • umfassende Qualifikation und Sensibilisierung der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter für Systeme künstlicher Intelligenz
  • bei der Entwicklung und Nutzung von KI-Systemen ist ein Zusammenwirken von unterschiedlichen Disziplinen notwendig
  • flexible Organisationsformen und Unternehmensstrukturen, die interdisziplinäres, problemspezifisches Arbeiten fördern
  • Definition und Überwachung von Daten-Lebenszyklen ⇒ feste Verankerung dieser Prozesse im Unternehmen
  • sorgfältige Speicherung und semantische Auszeichnung von Daten
  • Vermeidung von Datenmüll

Vorgehensweise

kontextspezifisch je nach System anpassen

Weiterführende Informationen

Synonyme / Ähnliche Methoden / Synergieeffekte

  • Agentensysteme
  • Data-Mining-Systeme
  • Expertensysteme
  • Text-Mining-Systeme
  • Datenbanken
  • Managementinformationssysteme (MIS)
    • (Enterprise-) Data-Warehouse-Systeme
    • OLAP-Systeme
  • Lehner, F. (2012). Wissensmanagement: Grundlagen, Methoden und technische Unterstützung (4. Aufl.). München, Deutschland. Carl Hanser Verlag.
  • Lämmel, U. & Cleve J. (2020). Künstliche Intelligenz: Wissensverarbeitung – Neuronale Netze. Carl Hanser Verlag, München.
  • Fraunhofer IMW (2019) Künstliche Intelligenz (KI) im Unternehmenskontext: Literaturanalyse und Thesenpapier. URL: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-555812.html