Pfeiffer S (2020)
Publication Language: German
Publication Type: Journal article
Publication year: 2020
Pages Range: 465–479
Journal Issue: 57
DOI: 10.1365/s40702-020-00609-8
Die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz und Machine Learn-ing (KI/ML) im Unternehmen nimmt zu. Noch weitgehend unklar ist, ob das Poten-zial der Beschäftigten ausreicht und passfähig ist, um die Potenziale dieser Techno-logie im Unternehmen schnell nutzbar zumachen. Neben den dafür nötigen KI/ML-spezifischen Programmierkenntnissen in derIT-Abteilung erfordert ein robuster undproduktiver Einsatz von KI/ML im Unternehmen auch von den Beschäftigten inden anwendenden Fachabteilungen neue Kompetenzen. Sie müssen die Potenzialeund Grenzen von KI/ML-Technologien verstehen (KI/ML-Kompetenz) und in derLage sein, KI/ML-Systeme und ihre Ergebnisse in den fachlichen Kontext und ansituative Anforderungen rückzubinden (Kontext-Kompetenz). Der Beitrag identifi-ziert diese Kompetenzen und zeigt empirisch, in welchem Ausmaß sie vorhandensind oder entwickelt werden müssen. Dies geschieht auf der Basis der BIBB/BAuA-Erwerbstätigenbefragung 2018 für zwei Felder, die aktuell besonders relevant fürden Einsatz von KI/ML sind: Predictive Maintenance und beratungsintensive Sach-bearbeitung. Die Ergebnisse zeigen: Beschäftigte haben ein unterschätztes Potenzialfür die erfolgreiche Umsetzung von KI/ML, es lohnt sich also, sie in allen Phasender KI/ML-Umsetzung partizipativ zu involvieren.
APA:
Pfeiffer, S. (2020). Kontext und KI: Zum Potenzial der Beschäftigten für Künstliche Intelligenz und Machine-Learning. HMD : Praxis der Wirtschaftsinformatik, 57, 465–479. https://dx.doi.org/10.1365/s40702-020-00609-8
MLA:
Pfeiffer, Sabine. "Kontext und KI: Zum Potenzial der Beschäftigten für Künstliche Intelligenz und Machine-Learning." HMD : Praxis der Wirtschaftsinformatik 57 (2020): 465–479.
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