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Das wirtschaftliche Potenzial von künstlicher Intelligenz (KI) im produzierenden Gewerbe ist mittlerweile unumstritten. Die Technologie ist in der produzierenden Industrie zu einem wichtigen Werkzeug geworden, um eine Vielzahl von Unternehmenszielen zu erreichen. Bei der Umsetzung von KI-Projekten wird jedoch häufig nur die Entwicklung der KI-Modelle betrachtet, weshalb viele Projektergebnisse als Prototypen verstauben und nicht erfolgreich in Prozessen oder Produkten angewendet werden. Ein Grund dafür ist, dass eine ganzheitliche Betrachtung der KI-Anwendung über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg fehlt. Insbesondere Aufgaben, die im Betrieb sowie bei der Integration einer KI-Anwendung in die Prozesse und Produkte eines Unternehmens anfallen, sind oft unbekannt oder werden unterschätzt. Ebenso stehen KMU vor der Herausforderung, die für die anfallenden Aufgaben benötigten KIKompetenzen – nicht nur für die Anwendung selbst, sondern auch für vor- und nachgelagerten Prozesse – zu identifizieren. Das Forschungsvorhaben „VoBAKI“ hat zum Ziel, Unternehmen in die Lage zu versetzen, die Aufgaben und erforderlichen Kompetenzen im gesamten Lebenszyklus einer KI-Anwendung bereitzustellen sowie passende Sourcing-Strategien abzuleiten. Im Rahmen des Projekts wurde dazu unter Beteiligung des projektbegleitenden Ausschusses sowie weiterer Expert*innen aus der Wirtschaft unter Anwendung verschiedener, sich ergänzender Methoden (u. a. Literaturrecherchen, Interviews, Workshops und qualitative Inhaltsanalysen) ein umfassendes Vorgehensmodell entwickelt. Zu den Ergebnissen zählen die Sammlung von betrieblichen Zielen für den Einsatz von KI-Anwendungen sowie die Beschreibung von KI-Anwendungsfällen. Ein weiteres zentrales Ergebnis stellt die detaillierte Erarbeitung von Rollen, Aufgaben und benötigten Kompetenzen im KI-Lebenszyklus dar. Ferner werden als Ergebnis der durchgeführten Forschungsaktivitäten Voraussetzungen für KI-Projekte benannt sowie zentrale Kriterien erläutert, die bei der Auswahl von Strategien für die Beschaffung der relevanten KI-Kompetenzen berücksichtigt werden sollten. Weitere Ergebnisse sind Wirkungsmatrizen, die Zusammenhänge zwischen Unternehmenszielen und Sourcing-Strategien aufzeigen, sowie Empfehlungen für die organisatorische Ausgestaltung. Das entwickelte Vorgehensmodell unterstützt KMU sowie weitere Unternehmen mit unterschiedlichen KI-Erfahrungsgraden bei der erfolgreichen Bewertung und Auswahl von Sourcing-Strategien für KI-Kompetenzen und der Umsetzung von KI-Projekten.

Praxistag zum Thema Künstliche Intelligenz beim Industriepartner Chocoladefabriken Lindt & Sprüngli GmbH. Das Ziel ist es, eine fundierte Grundlage für die Annäherung an das Thema künstliche Intelligenz und Datenanalyse, sowohl technisch als auch organisatorisch zu schaffen.

Einführung in die Funktionsweise von Sprachmodellen wie zum Beispiel GPT, auf dem ChatGPT basiert.

Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚VoBAKI‘ werden die Umsetzung und der Betrieb von Anwendungen der Künstlichen Intelligenz über deren gesamten Lebenszyklus in produzierenden Unternehmen betrachtet. Zu Beginn des Projekts wurden Unternehmensziele identifiziert, die mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz verfolgt und erreicht werden können. In diesem Artikel werden das Projekt sowie die identifizierten Ziele vorgestellt und der weitere Verlauf des Projekts skizziert.

In diesem Kapitel werden die Begriffe und Grundlagen des Informationsmanagements (IM) erläutert. Zunächst werden die Begriffe „Daten“ und „Information“ erläutert und voneinander abgegrenzt. Darauffolgend werden die Begriffe „Informationssystem“ und „Informationstechnologie“ erläutert. Zudem wird der Begriff „Informationsmanagement“ definiert und dessen Aufgaben im Unternehmenskontext eingeordnet. Abschließend wird der Begriff des IT-Business-Alignments eingeführt und dessen Notwendigkeit im Unternehmenskontext hergeleitet.