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The Advance of the Machines : Vision und Implikationen einer Machine Economy

Titelangaben

Urbach, Nils ; Albrecht, Tobias ; Guggenberger, Tobias ; Jöhnk, Jan ; Arnold, Laurin ; Gebert, Julia ; Jelito, Dennis ; Lämmermann, Luis ; Schweizer, André:
The Advance of the Machines : Vision und Implikationen einer Machine Economy.
Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik FIT
Bayreuth , 2020 . - 40 S.

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Angaben zu Projekten

Projekttitel:
Offizieller Projekttitel
Projekt-ID
Projektgruppe WI Digitalisierung
Ohne Angabe
Projektgruppe WI IoT
Ohne Angabe
Projektgruppe WI Künstliche Intelligenz
Ohne Angabe
Projektgruppe WI BLockchain-Labor
Ohne Angabe

Abstract

Die digitale Transformation in Wirtschaft und Gesellschaft sorgt für eine Veränderung zahlreicher Prozesse. Immer kürzere Innovationszyklen, die zunehmend intelligentere Vernetzung sowie die daraus resultierenden enormen Informationsflüsse bedeuten einen herausfordernden Paradigmenwechsel für Unternehmen. Statt der reinen Entwicklung von Technologie stehen zukünftig vielmehr deren Koordination und intelligente Vernetzung im Fokus. Innovative Technologien wie das Internet der Dinge, Künstliche Intelligenz und Blockchain ermöglichen neue Arten zur Gestaltung wirtschaftlicher Prozesse und Geschäftsmodelle. Maschinen übernehmen zunehmend autonome Rollen in Geschäftsprozessen und beteiligen sich direkt am Wertschöpfungsprozess. Der Begriff Machine Economy umfasst die vollständige Integration und Partizipation von wirtschaftlich autonom handelnden Maschinen auf Basis dieser innovativen Technologien und deren Konvergenz. Die vorliegende Studie stellt die Chancen und Herausforderungen der zugrundliegenden Technologiekonvergenz aus dem Internet der Dinge, Künstlicher Intelligenz und Blockchain vor. Darauf aufbauend erfolgt eine Analyse der individuellen Rollen der Akteure im ökonomischen Umfeld der Machine Economy sowie ihrer Potenziale. Daraus wird die übergreifende Vision der Machine Economy abgeleitet. Abschließend werden mögliche Anwendungsszenarien innerhalb der Machine Economy durch ausgewählte Use Cases skizziert sowie weiterführende Fragestellungen aufgezeigt.

Weitere Angaben

Publikationsform: Working paper, Diskussionspapier
Keywords: Machine Economy; IoT; KI; Künstliche Intelligenz; Blockchain
Institutionen der Universität: Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Professur Wirtschaftsinformatik und strategisches IT-Management
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Ehemalige Professoren > Professur Wirtschaftsinformatik und strategisches IT-Management - Univ.-Prof. Dr. Nils Urbach
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre XVII - Wirtschaftsinformatik und Wertorientiertes Prozessmanagement
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre XVII - Wirtschaftsinformatik und Wertorientiertes Prozessmanagement > Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik und Wertorientiertes Prozessmanagement - Univ.-Prof. Dr. Maximilian Röglinger
Forschungseinrichtungen
Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität
Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität > Projektgruppe Wirtschaftsinformatik der Fraunhofer FIT
Forschungseinrichtungen > Institute in Verbindung mit der Universität > FIM Kernkompetenzzentrum Finanz- & Informationsmanagement
Fakultäten
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Ehemalige Professoren
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 000 Informatik,Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik
300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
Eingestellt am: 09 Okt 2020 06:39
Letzte Änderung: 07 Apr 2022 09:26
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/58029