Governance von künstlicher Intelligenz : Eine Methode zur Transformation vorhandener Governance-Mechanismen in Unternehmen

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Protschky, Dominik ; Schüll, Moritz ; Urbach, Nils:
Governance von künstlicher Intelligenz : Eine Methode zur Transformation vorhandener Governance-Mechanismen in Unternehmen.
In: Wirtschaftsinformatik & Management. Vol. 16 (2024) . - pp. 194-201.
ISSN 1867-5913
DOI: https://doi.org/10.1365/s35764-024-00531-4

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Unternehmen stehen vor der Herausforderung, den mit der Integration von künstlicher Intelligenz (KI) einhergehenden Risiken entgegenzuwirken, um die Wertschöpfungspotenziale durch den Einsatz der Technologie bestmöglich zur Entfaltung zu bringen. Dabei müssen traditionelle Governance-Mechanismen oft angepasst werden, um die spezifischen Anforderungen und Risiken von KI-Anwendungen abzudecken. Der vorliegende Beitrag stellt eine im Rahmen einer wissenschaftlichen Studie entwickelte Methode vor, die eine systematische Transformation bestehender Governance-Mechanismen hin zu einer umfassenden KI-Governance ermöglicht. Diese Methode bietet eine praxisorientierte Anleitung, die Governance-Manager und -Berater durch konkrete Handlungsschritte dabei unterstützt, KI-spezifische Überlegungen in bestehende Governance-Mechanismen zu integrieren. Durch einen iterativen Ansatz und die kontinuierliche Anpassung an technologische Entwicklungen hilft die Methode Unternehmen, die Wertschöpfungspotenziale von KI zu realisieren und gleichzeitig die Risiken zu kontrollieren.

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Item Type:	Article in a journal
Refereed:	No
Keywords:	artificial intelligence; AI governance
Institutions of the University:	Faculties > Faculty of Law, Business and Economics > Department of Business Administration Research Institutions Research Institutions > Affiliated Institutes Research Institutions > Affiliated Institutes > Branch Business and Information Systems Engineering of Fraunhofer FIT Research Institutions > Affiliated Institutes > FIM Research Center for 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:	03 Sep 2024 05:48
Last Modified:	21 Nov 2024 13:07
URI:	https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/90329