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HMD 57(1) - Februar 2020 - Business Impact Künstliche Intelligenz

https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/36029
Auflistung nach:

Auflistung HMD 57(1) - Februar 2020 - Business Impact Künstliche Intelligenz nach Schlagwort "Artificial Intelligence"

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  • Zeitschriftenartikel
    Implikationen von Machine Learning auf das Datenmanagement in Unternehmen
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 57, No. 1, 2020) Kessler, René; Gómez, Jorge Marx
    Machine Learning ist ein Forschungsfeld mit großen Potenzialen und weitreichenden Anwendungspotenzialen. Big Data kann dabei als Enabler angesehen werden, da große und qualitativ hochwertige Daten stets die Grundlage für erfolgreiche Machine Learning-Algorithmen und -Modelle darstellen. Aktuell gibt es noch keinen voll etablierten Standardprozess für den Machine Learning-Life Cycle, wie es im Data Mining mit dem CRISP-DM beispielsweise der Fall ist, was zur Folge hat, dass gerade die Operationalisierung von Machine Learning-Modellen Unternehmen vor große Herausforderungen stellen kann. In diesem Beitrag werden anhand der Sicht auf die Beschaffenheit der Daten, die verschiedenen Rollen in Machine Learning-Teams und den Lebenszyklus von Machine Learning-Modellen Implikationen für das Datenmanagement in Unternehmen herausgearbeitet. Machine Learning is a trend research area with great potential and far-reaching application potentials. Big Data is an enabler, as large and high-quality data are always the basis for successful machine learning algorithms and models. There is currently no fully established standard process for the machine learning life cycle, as is the case in data mining with the CRISP-DM-Process, which means that the operationalization of machine learning models in particular can present companies with major challenges. In this article, the implications for data management in companies are worked out on the basis of the view of the nature of the data, the various roles in machine learning teams and the life cycle of machine learning models.
  • Zeitschriftenartikel
    Künstliche Intelligenz im öffentlichen Sektor
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 57, No. 1, 2020) von Lucke, Jörn; Etscheid, Jan
    Künstliche Intelligenz (KI) bietet das Potenzial, um Vorgänge und Prozesse in der öffentlichen Verwaltung zu verändern und zu optimieren. Bislang durch den Menschen durchgeführte Vorgänge können durch technische Systeme unterstützt oder sogar automatisiert werden. KI liefert hierfür die Grundlage, indem bislang dem Menschen vorbehaltene Fähigkeiten durch technische Systeme simuliert werden. Zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten finden sich sowohl im täglichen Kontakt mit den Bürgern als auch in der Hintergrundverwaltung. Dabei darf nicht außer Acht gelassen werden, dass die öffentliche Verwaltung in besonderem Maße dem Gemeinwohl verpflichtet ist. Der Einsatz künstlicher Intelligenz und autonom agierender Systeme bedarf einer gewissenhaften Abwägung. In den kommenden Jahren müssen sich Politiker gemeinsam mit Verwaltungsspitzen, Wissenschaftlern und Softwareanbietern dieser Thematik strategisch nähern. Der vorliegende Beitrag soll Anwendungsmöglichkeiten künstlicher Intelligenz aufzeigen und erste Handlungsempfehlungen geben. Artificial intelligence (AI) offers potential to change and optimize processes in public administration. Processes previously performed by humans can be supported or even automated by technical systems. AI provides the basis by simulating capabilities previously reserved for humans through technical systems. Numerous possible applications can be found in daily contact with citizens as well as in background management. It should not be neglected that public administration is especially committed to the common good. The use of artificial intelligence and autonomous systems requires careful consideration. In the upcoming years, politicians will have to approach this topic strategically together with top administrators, scientists and software providers. This article is intended to show possible applications of artificial intelligence and give initial recommendations for action.