Reasoning-Modelle gehen über herkömmliche Sprachmodelle hinaus: Sie analysieren, hinterfragen und treffen fundierte Entscheidungen. Besonders für KMU bieten sie daher spannende Möglichkeiten, komplexe Aufgaben effizient zu lösen.
In einer zunehmend digitalisierten Welt stehen kleine und mittlere Unternehmen (KMU) vor der Herausforderung, ihre Prozesse effizienter zu gestalten. Die Kombination von Prozessmanagement und Künstlicher Intelligenz (KI) bietet hierbei vielversprechende Ansätze, um Wettbewerbsvorteile zu sichern und den steigenden Anforderungen gerecht zu werden.
Die hier vorgestellten Management Take-Aways und Handlungsempfehlungen für die Einführung von KI-basierten Systemen (KIBSen) in der Produktion wurden anhand einer Studie abgeleitet, in der das Nutzungs- und Annahmeverhalten von KI-basierten Systemen (KIBSen) in der Produktion untersucht wurde.
Die hier vorgestellte Studie präsentiert eine wissenschaftliche Erhebung des Fachgebietes Innovationsmanagement, in der das Nutzungs- und Annahmeverhalten von KI-basierten Systemen (KIBSen) in der Produktion untersucht wurde.
KI hat das Potenzial, die Effizienz und Kreativität im Onlinemarketing auf ein neues Level zu heben. Websites, Inhalte und SEO-Strategien sind schneller erstellt, als je zuvor. Wir geben einen Überblick über die Möglichkeiten, die KI im Onlinemarketing bietet.
„Generative Künstliche Intelligenz kann Ihren Büroalltag nachhaltig verändern. Unternehmen, die diese Technologie nutzen, können ihre Effizienz und Innovationskraft erheblich steigern und sich damit langfristig einen Wettbewerbsvorteil erarbeiten.“, so ChatGPT (Version GPT-4, OpenAI, 2024).
Ein wichtiger Erfolgsfaktor für die Realisierung der potenziellen Vorteile von KI-basierten Systemen ist das Akzeptanzverhalten der Nutzenden, die täglich mit den Systemen interagieren. Im Rahmen der am Fachgebiet Innovationsmanagement durchgeführten Studie (167 Studienteilnehmenden) wurde sich auf den Anwendungsfall von Mensch-Maschine-Interaktion in Produktionsunternehmen fokussiert. Dabei wurde das Einstellungs-, Nutzungs-, Adoptions- und Akzeptanzverhalten von Produktionsmitarbeitenden ggü. KI-basierter Systeme untersucht. In diesem Artikel werden anhand der Studie hergeleitete Chancen und Herausforderungen gegenübergestellt, die bei der Einführung von KI-basierten Systemen berücksichtigt werden sollten.
Machine Learning ist dafür prädestiniert, Daten automatisiert zu analysieren und wichtige Merkmale zu extrahieren. Um die relevantesten Merkmale zu erkennen, ist jedoch eine Vielfalt von Daten notwendig. Insbesondere tiefe neuronale Netzwerke profitieren von einer vielfältigen Datenbasis und erzielen beeindruckende Resultate. Bei zu wenig Daten schneiden sie jedoch unterdurchschnittlich ab.