in the repository
URN to cite this document: urn:nbn:de:bvb:703-epub-5106-7
Title data
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
.
- pp. 184-193.
ISSN 1867-5905
DOI der Verlagsversion: https://doi.org/10.1365/s35764-020-00257-z
![[thumbnail of Hofmann2020_Article_KI-AnwendungsfälleZielgerichte.pdf]](https://epub.uni-bayreuth.de/style/images/fileicons/application_pdf.png) |
|
||||||||
|
Download (228kB)
|
Project information
| Project title: |
Project's official title Project's id Projektgruppe WI Künstliche Intelligenz No information |
|---|
Abstract
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.
Download Statistics