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KI-Anwendungsfälle zielgerichtet identifizieren

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Hofmann, Peter ; Jöhnk, Jan ; Protschky, Dominik ; Stähle, Philipp ; Urbach, Nils ; Buck, Christoph:
KI-Anwendungsfälle zielgerichtet identifizieren.
In: Wirtschaftsinformatik & Management. Vol. 12 (June 2020) Issue 3 .
ISSN 1867-5905
DOI: https://doi.org/10.1365/s35764-020-00257-z

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Projektgruppe WI Künstliche IntelligenzNo information

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Die Identifizierung von wertstiftenden Anwendungsfällen der Künstlichen Intelligenz (KI) steht auf der Agenda vieler Unternehmen. Als Beweggründe gelten sowohl das Potenzial der KI, Wettbewerbsvorteile zu erlangen, als auch die Angst, hinter die Konkurrenz zurückzufallen. So scheinen umfangreiche Rechenressourcen, die Verfügbarkeit von Daten aber auch technologische Durchbrüche beim maschinellen Lernen die Schleusen für die Anwendung von KI in Unternehmen geöffnet zu haben. Die neuen Möglichkeiten Wettbewerbsvorteile zu erlangen, gehen jedoch mit der Gefahr einher, innovative KI-Anwendungsfälle zu übersehen oder sich auf weniger wertstiftende KI-Anwendungsfälle zu konzentrieren. Daher haben wir eine Methode entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützt, wertstiftende KI-Anwendungsfälle zu identifizieren. Die Praxistauglichkeit und den Nutzen unserer Methode illustrieren wir anhand ihrer Durchführung im Kontext der EnBW AG.

Further data

Item Type: Article in a journal
Refereed: Yes
Keywords: Künstliche Intelligenz; KI; Anwendungsfälle; Use Cases; Artificial Intelligence; Methode
Institutions of the University: Faculties > Faculty of Law, Business and Economics > Department of Business Administration
Faculties > Faculty of Law, Business and Economics > Department of Business Administration > Professor Information Systems Management and Strategic IT Management
Faculties > Faculty of Law, Business and Economics > Department of Business Administration > Professor Information Systems Management and Strategic IT Management > Professor Information Systems Management and Strategic IT Management - Univ.-Prof. Dr. Nils Urbach
Research Institutions
Research Institutions > Affiliated Institutes
Research Institutions > Affiliated Institutes > Fraunhofer Project Group Business and Information Systems Engineering
Research Institutions > Affiliated Institutes > FIM Research Center Finance & Information Management
Faculties
Faculties > Faculty of Law, Business and Economics
Result of work at the UBT: Yes
DDC Subjects: 000 Computer Science, information, general works > 004 Computer science
300 Social sciences > 330 Economics
Date Deposited: 20 May 2020 07:25
Last Modified: 24 Sep 2020 08:32
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/55191