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Auflistung nach Autor:in "Sunyaev, Ali"

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  • Konferenzbeitrag
    AI-based Tools in Higher Education: A Comparative Analysis of University Guidelines
    (Proceedings of Mensch und Computer 2024, 2024) Hofmann, Paula; Brand, Alexa; Späthe, Eva; Lins, Sebastian; Sunyaev, Ali
    Im Bildungswesen werden verstärkt KI-basierte Tools wie ChatGPT eingesetzt. Allerdings sind viele Studierende und Lehrende unsicher, ob, wie und in welchem Maß sie diese Tools im Hochschulkontext einsetzen dürfen. Insgesamt mangelt es in Deutschland an Universitäten an Richtlinien zum Umgang mit KI-basierten Tools. Aus diesem Grund führt diese Studie eine vergleichende Analyse von bereits existierenden Richtlinien durch, um die wichtigsten Empfehlungen für den Umgang zu extrahieren und zu aggregieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Relevanz von Richtlinien hoch ist und dabei insbesondere geklärt werden sollte, unter welchen Bedingungen KI-basierte Tools als Hilfsmittel gelten, welche Verantwortlichkeiten bei den Akteuren liegen und wie Risiken und Herausforderungen begegnet werden können, um u.a. die akademische Integrität sicherzustellen. Die Ergebnisse der Arbeit unterstützen bei der Ableitung und Synthese von Richtlinien im Hochschulkontext.
  • Zeitschriftenartikel
    Artificial Intelligence as a Service
    (Business & Information Systems Engineering: Vol. 63, No. 4, 2021) Lins, Sebastian; Pandl, Konstantin D.; Teigeler, Heiner; Thiebes, Scott; Bayer, Calvin; Sunyaev, Ali
  • Konferenzbeitrag
    Bewertung und Klassifikation von Bedrohungen im Umfeld der elektronischen Gesundheitskarte
    (INFORMATIK 2008. Beherrschbare Systeme – dank Informatik. Band 1, 2008) Sunyaev, Ali; Huber, Michael J.; Mauro, Christian; Leimeister, Jan Marco; Krcmar, Helmut
    Dieser Beitrag identifiziert und klassifiziert mögliche Angreifer und Angriffe rund um die Einführung der neuen elektronischen Gesundheitskarte bzw. rund um die Telematik-Infrastruktur in Deutschland aus sicherheitstechnischer Perspektive. Dadurch soll mehr Transparenz zur IT-Sicherheit für Patienten und Leistungserbringer geschaffen und mögliche Sicherheitslücken identifiziert wer- den, um projekt-begleitende Lösungen rechtzeitig vor der flächendeckenden Einführung der elektronischen Gesundheitskarte erarbeiten zu können. Die vorgeschlagene Klassifikation der Bedrohungen wird in der Test- und Modellregion Ingolstadt als Teil der begleitenden Sicherheitsevaluation angewendet.
  • Zeitschriftenartikel
    BISE Student
    (Business & Information Systems Engineering: Vol. 64, No. 6, 2022) Sunyaev, Ali; Weinhardt, Christof; Aalst, Wil; Hinz, Oliver
  • Zeitschriftenartikel
    Call for Papers, Issue 3/2024
    (Business & Information Systems Engineering: Vol. 64, No. 4, 2022) Sunyaev, Ali; Fürstenau, Daniel; Davidson, Elizabeth
  • Zeitschriftenartikel
    Datenmarktplätze für Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen: Potenziale, Herausforderungen und Strategien zur Bewältigung
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 59, No. 6, 2022) Guse, Richard; Thiebes, Scott; Hennel, Phil; Rosenkranz, Christoph; Sunyaev, Ali
    Das Training von Künstliche Intelligenz (KI)-Modellen, die auf maschinellem Lernen (ML) beruhen, erfordert eine große Menge qualitativ hochwertiger Daten. Besonders im Gesundheitswesen mit seinen hochsensiblen Daten und hohen Anforderungen an den Datenschutz besitzen einzelne Akteur:innen oft jedoch nicht ausreichend hochwertige Daten. Datenmarktplätze für KI zielen darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem sie Datenanbieter und Datenkonsumenten miteinander verbinden und den Handel von Daten ermöglichen. Allerdings haben sich Datenmarktplätze im Gesundheitswesen, trotz erster technischer Konzepte und einiger Pilotprojekte, bisher noch nicht erfolgreich durchsetzen können. Im Rahmen der vorliegenden Studie wurden daher Interviews mit einer Reihe von relevanten Expert:innen und Akteur:innen durchgeführt, um Potenziale, Herausforderungen und mögliche Strategien zur Bewältigung der Herausforderungen zu identifizieren. Die Ergebnisse der Studie verdeutlichen anhand der drei Dimensionen des Technology-Organization-Environment-Frameworks spezifische Potenziale von Datenmarktplätzen für KI im Gesundheitswesen, aber gleichzeitig auch eine Reihe von Herausforderungen, die es zu adressieren gilt. Die erarbeiteten Bewältigungsstrategien liefern hierbei erste Ansätze zur Beseitigung der identifizierten Herausforderungen, zeigen jedoch auch die Notwendigkeit der weiteren Forschung auf diesem Gebiet auf. Training artificial intelligence (AI) models requires a large amount of high-quality data. However, especially in healthcare with its highly sensitive data and high privacy requirements, individual stakeholders often do not own sufficient high-quality data. Data marketplaces for AI aim to solve this problem by connecting data providers and data consumers and enabling data trading. However, despite initial technical concepts and some pilot projects, data marketplaces have not yet been successful in the healthcare sector. Within this study, expert interviews were therefore conducted with a number of relevant experts and stakeholders to identify potentials, challenges and possible strategies for overcoming the challenges. Based on the three dimensions of the technology, organization and environment framework, the results of the study highlight specific potentials of data marketplaces for AI in healthcare, but at the same time also a number of challenges that need to be addressed. The mitigation strategies developed here provide initial approaches for eliminating the challenges identified, but also highlight the need for further research in this area.
  • Zeitschriftenartikel
    Design Principles for Systematic Search Systems: A Holistic Synthesis of a Rigorous Multi-cycle Design Science Research Journey
    (Business & Information Systems Engineering: Vol. 61, No. 1, 2019) Sturm, Benjamin; Sunyaev, Ali
    Rigorous systematic literature searches are often described as complex, error-prone and time-consuming because of a prevailing lack of adequate technological assistance. Nonetheless, one of the first steps when conducting a rigorous literature review is finding an appropriate literature sample. The quality of this literature sample is an important factor for the overall quality of the literature review. This article investigates how to design innovative IT systems that effectively facilitate systematic literature searches. Applying the design science research paradigm, the research method consists of multiple design cycles of artifact development, evaluation, and refinement. In doing so, six design principles are derived that intend to increase the comprehensiveness, precision, and reproducibility of systematic literature searches. The results could be helpful for research and practice. The derived design knowledge builds a foundation for future research on systematic search systems and enables new methodological contributions. The results could also guide the development of innovative search systems and features that, eventually, increase the quality and efficiency of information accumulation in different contexts.
  • Zeitschriftenartikel
    Design Principles for Systematic Search Systems: A Holistic Synthesis of a Rigorous Multi-cycle Design Science Research Journey
    (Business & Information Systems Engineering: Vol. 61, No. 1, 2019) Sturm, Benjamin; Sunyaev, Ali
    Rigorous systematic literature searches are often described as complex, error-prone and time-consuming because of a prevailing lack of adequate technological assistance. Nonetheless, one of the first steps when conducting a rigorous literature review is finding an appropriate literature sample. The quality of this literature sample is an important factor for the overall quality of the literature review. This article investigates how to design innovative IT systems that effectively facilitate systematic literature searches. Applying the design science research paradigm, the research method consists of multiple design cycles of artifact development, evaluation, and refinement. In doing so, six design principles are derived that intend to increase the comprehensiveness, precision, and reproducibility of systematic literature searches. The results could be helpful for research and practice. The derived design knowledge builds a foundation for future research on systematic search systems and enables new methodological contributions. The results could also guide the development of innovative search systems and features that, eventually, increase the quality and efficiency of information accumulation in different contexts.
  • Zeitschriftenartikel
    Editorial
    (it - Information Technology: Vol. 61, No. 5-6, 2019) Schlieter, Hannes; Sunyaev, Ali; Breitschwerdt, Rüdiger; Sedlmayr, Martin
    Article Editorial was published on October 1, 2019 in the journal it - Information Technology (volume 61, issue 5-6).
  • Konferenzbeitrag
    Die elektronische Gesundheitskarte und Sicherheitsaspekte: Ein Vorschlag zur entwicklungsbegleitenden Sicherheitsevaluation aus Anwendersicht
    (Informatik 2007 – Informatik trifft Logistik – Band 2, 2007) Sunyaev, Ali; Leimeister, Jan Marco; Schweiger, Andreas; Krcmar, Helmut
    Dieser Beitrag schlägt ein Vorgehen für eine frühzeitige Sicherheitsevaluation der elektronischen Gesundheitskarte aus technischer, organisatorischer und ökonomischer Perspektive zur Begleitung der Feldtests vor. Dadurch sollen mögliche Fehler und Schwachstellen in den Prozessen rund um die eGK rechtzeitig identifiziert und behoben werden. Das in diesem Beitrag vorgeschlagene Vorgehen wird in der Testregion Ingolstadt erprobt werden.