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2023 | Book

Knowledge Science – Fallstudien

Wie mit Künstlicher Intelligenz die Wissenssicherung und -nutzung im Unternehmen unterstützt wird

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About this book

Der Arbeitsplatz der Zukunft wird immer stärker durch die Wissensarbeit geprägt. Knowledge Science beschäftigt sich mit Konzepten, Methoden und Prozessen zur systematischen Erzeugung, Extraktion, Speicherung und Bereitstellung von Wissen zur Lösung von Problemen und lässt sich somit dem Wissensmanagement zuordnen. Kognitive Assistenten sorgen dafür, das richtige Wissen zur richtigen Zeit in der richtigen Art und Weise seinen Anwendern und Anwenderinnen bereitzustellen. Damit dies gelingen kann, kommen inzwischen zahlreiche Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zur Unterstützung unterschiedlicher Aufgaben des Wissensmanagements zum Einsatz.
Der InhaltWie lassen sich mit KI-Methoden die Wissenssicherung und Wissensnutzung in Unternehmen unterstützen? Dieses Buch charakterisiert den Arbeitsplatz der Zukunft und stellt die Bedeutung der Ressource Wissen und deren Management in den Vordergrund. Ziel ist es nicht, mittels KI den Menschen zu ersetzen, sondern ihn mittels kognitiver Assistenten bestmöglich bei seiner Arbeit zu unterstützen. Welche Bereiche des Unternehmens können mit Methoden der Künstlichen Intelligenz optimiert oder gänzlich transformiert werden? Welche Schritte sind sowohl organisatorisch als auch technisch notwendig und wie werden einzelne Methoden in den Bereichen tatsächlich durchgeführt? In diesem Buch werden die Methoden der KI anhand konkreter Fallstudien mit einer großen Bandbreite erläutert und entmystifiziert:Assistenzsysteme, die wie ein Mensch lernenWissenssicherung durch Smart Expert Debriefings Kognitive Assistenzsysteme für die Trendanalyse Kognitive Assistenzsysteme im ProjektmanagementMethoden der KI in industriellen AnwendungenDie ZielgruppenUnternehmer, Prozessverantwortliche und Fachanwender, die Methoden der KI in ihrem Unternehmen oder ihren Fachbereichen nutzen wollen.IT-Manager, IT-Experten und Data Scientists, die KI-basierte Lösungen im Wissensmanagement umsetzen Studierende im Bereich KI und Data Science

Table of Contents

Frontmatter
Kapitel 1. Einleitung
Zusammenfassung
Sie fragen sich sicherlich, warum noch ein Buch über Künstliche Intelligenz (KI)? Und dann gleich eine Buchreihe bestehend aus zwei Bänden? Das Thema Künstliche Intelligenz unterliegt aktuell einem großen Hype und KI-Technologien halten in nahezu allen erdenklichen Bereichen unseres privaten und beruflichen Alltags Einzug, sodass die Frage durchaus berechtigt ist.
Carsten Lanquillon, Sigurd Schacht

Grundlagen

Frontmatter
Kapitel 2. Der Arbeitsplatz der Zukunft
Zusammenfassung
Die derzeitige Arbeitswelt ist geprägt durch zunehmende Arbeitsverdichtung und Fachkräftemangel. Die Anwendung von KI am Arbeitsplatz, in Form von Automatisierung oder Assistenz, bietet großes Potenzial, Mitarbeiter bei ihren alltäglichen Aufgaben zu unterstützen – zunehmend auch bei komplexen Tätigkeiten. Der Beitrag nimmt eine Systematisierung von Arbeitstätigkeiten vor, die sich für die Unterstützung durch KI potenziell eignen und betrachtet wesentliche Bedingungen, die zum Einsatz von KI am Arbeitsplatz zu berücksichtigen sind.
Jochen Günther
Kapitel 3. Kognitive Assistenzsysteme
Zusammenfassung
Kognitive Assistenzsysteme ermöglichen es, menschliche und künstliche Vorteile so zu kombinieren, dass ein Optimum an Arbeitsleistung erzeugt werden kann. Doch was sind kognitive Assistenzsysteme? Zur Erlangung dieses Verständnisses ist eine Betrachtung der Definitionen sowohl von Assistenzsystemen als auch von kognitiven Assistenzsystemen nötig, die auf Basis eines State-of-the-Art Literaturreviews erarbeitet werden und in den Kontext des Arbeitsplatzes der Zukunft gesetzt werden.
Sigurd Schacht, Carsten Lanquillon, Sophie Henne, Elena Schmid, Vanessa Mehlin
Kapitel 4. Wissensmanagement
Zusammenfassung
Angesichts des wachsenden globalen Wettbewerbsdrucks, der Arbeit 4.0, des demografischen Wandels und der rasant steigenden Dynamik von Wissen nimmt die Bedeutung des strukturierten Wissensmanagements in allen Bereichen zu. Dabei befasst sich Wissensmanagement mit der Planung, der Durchführung und dem Controlling aller auf den Produktionsfaktor Wissen bezogenen Kernprozesse aus Sicht von Technik, Organisation und Mensch. Der Fokus dieses Beitrags liegt insbesondere darauf, wie Wissen von Menschen mit Wissen aus Daten synergetisch verknüpft werden kann und welche entsprechenden Trends sich daraus ergeben.
Michael Müller, Jann Link

Anwendungen

Frontmatter
Kapitel 5. Lernen wie ein Mensch
Konzept eines Assistenten mit Wissenserwerb durch Beobachtung, Instruktion und Interaktion
Zusammenfassung
Die explizite Sicherung und Weitergabe von individuellem Erfahrungswissen in Organisationen ist meist ein mühsamer und zeitaufwendiger Prozess. Für ein erfolgreiches Wissensmanagement ist dies kritisch. Warum lassen wir einen KI-basierten Assistenten für das Wissensmanagement nicht wie einen Menschen lernen? In diesem Beitrag beschreiben wir das Konzept eines kognitiven Assistenzsystems, das genau das ermöglicht. Der Assistent erwirbt durch Beobachtung der Menschen im Kontext wissensintensiver Arbeitsprozesse und durch Instruktion und Interaktion mit Expertinnen und Experten in seinem Umfeld kontinuierlich Wissen. In der Folge kann das System das erlernte Wissen in geeigneten Situationen weitergeben und trägt so zur Wissensbewahrung in einer Organisation bei. Wir stellen eine Lernarchitektur für den KI-basierten Wissenserwerb auf Basis aktueller Deep-Learning-Ansätze für dedizierte NLP-Aufgaben vor, die durch Analogietechnik aus einem kognitiven Lernmodell für die Funktionsweise menschlicher Lern- und Gedächtnisprozesse abgeleitet wird. Der Assistent kann ein zentraler Baustein und großer Mehrwert in einem umfassenden Konzept zum Wissensmanagement in einer Organisation sein: In einem hybriden Team mit Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern lernt und unterstützt er zugleich bei Entscheidungsprozessen und auch bei der Gestaltung und Ausführung wissensintensiver, wertschöpfender Arbeitsprozesse.
Daniel Dreßler, Sigurd Schacht, Carsten Lanquillon
Kapitel 6. Smart Expert Debriefing
Zusammenfassung
Angesichts des demografischen Wandels, im Speziellen des Ausscheidens der Babyboomer-Generation in den Altersruhestand, nimmt die Sicherung des Erfahrungswissens langjähriger Mitarbeitender an Bedeutung zu. Unter anderem stellt Expert Debriefing mit einem Prozessbegleiter hierfür einen Baustein der Lösung dar. Die personellen Unterstützungsleistungen bedeuten jedoch nicht unerhebliche Aufwände. In diesem Beitrag wird daher untersucht, wie ein kognitiver, wissensbasierter Assistent einen Wissensträger innerhalb dieses Prozesses der Wissensdokumentation ohne die Einbeziehung eines Prozessbegleiters unterstützen kann. Damit soll angesichts des zunehmenden Risikos des drohenden Wissensverlusts eine kosteneffiziente Skalierung der Wissenssicherung ermöglicht werden. Dazu werden insbesondere ein hochstrukturiertes Prozessmodell, ein Knowledge Graph für Expert Debriefing, entsprechende Leitfragen und Checklisten, Fragestrukturen sowie weitere Automatisierungspotenziale auf der Basis von Text Mining vorgestellt. Ferner werden die Herausforderungen bei der Hebung des impliziten Erfahrungswissens und bei der Mensch-Maschine-Kommunikation fokussiert.
Michael Müller, Jann Link
Kapitel 7. Trendermittlung mit der Unterstützung eines kognitiven Assistenten
Zusammenfassung
Die Industrie wird zunehmend dynamischer und ist von Umbrüchen geprägt. Um als Unternehmen auf zukünftige Entwicklungen vorbereitet zu sein, werden oft Trends analysiert. In diesem Kapitel wird ein Framework beschrieben, das die Trendanalyse und das damit verbundene Wissensmanagement mithilfe eines kognitiven Assistenten standardisiert und optimiert. Mithilfe dieses Frameworks können umfassende Erkenntnisse zu Trends, objektive Bewertung der Signifikanz und Relevanz von Trends, reduzierter manueller Aufwand sowie erhöhte Mitarbeitereinbindung, Entscheidungsgeschwindigkeit und Transparenz erreicht werden.
Nora Horbaschk, Sigurd Schacht
Kapitel 8. Kognitive Assistenzsysteme im Projektmanagement
Zusammenfassung
Mit dem steigenden Forschungsinteresse im Gebiet Conversational Artificial Intelligence entsteht das Potenzial für neue Einsatzszenarien. Währenddessen legt die Tatsache, dass über die Hälfte aller Software-Projekte nicht erfolgreich fertiggestellt werden können, einen Handlungsbedarf nahe. Das Projekt-Reporting stellt dabei ein Werkzeug dar, um kontinuierlich den Status eines Projektes zu prüfen, um so frühzeitig auf ein mögliches Scheitern aufmerksam zu machen. Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Untersuchung von Anwendungsgebieten von CAI im Projekt-Reporting sowie darauf aufbauend die Darstellung eines neuen Projekt-Reporting-Ansatzes. Der Einsatz von CAI eignet sich dabei im Wesentlichen für die Aufgaben der Datenerfassung sowie -analyse und -bereitstellung im Projekt-Reporting. Somit kann der Ablauf eines Projekt-Reporting-Prozesses mittels verschiedener Methoden der CAI automatisiert und letztendlich durch die Realisierung von Arbeitserleichterung optimiert werden.
Sophie Henne, Sigurd Schacht
Kapitel 9. Industrielle Anwendungen
Zusammenfassung
Moderne Künstliche Intelligenz ermöglicht es kognitiven Assistenzsystemen, Wissen zu extrahieren und Hilfestellung bei Fragen anzubieten, wo es zuvor nur schwer umsetzbar gewesen wäre. Durch die Anwendung im industriellen Umfeld sind so echte Wettbewerbsvorteile erzielbar. Es zeigt sich aber auch, dass sich nicht jedes Thema als Selbstläufer lösen lässt und dass aus Effizienzerwägungen nicht immer auf die modernste verfügbare Technologie zurückgegriffen wird. Die hier skizzierten Anwendungsmöglichkeiten basieren auf der Entwicklung heute produktiv eingesetzter Assistenzsysteme. Wir analysieren exemplarisch die Gemeinsamkeiten und Unterschiede anhand der verschiedenen Nutzungsszenarien. Es wird dabei bewusst weitgehend auf firmen- oder anwendungsspezifische Details verzichtet, sondern das grundsätzliche Vorgehen näher beleuchtet.
Stefan Geißelsöder
Metadata
Title
Knowledge Science – Fallstudien
Editors
Carsten Lanquillon
Sigurd Schacht
Copyright Year
2023
Electronic ISBN
978-3-658-41155-8
Print ISBN
978-3-658-41154-1
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-41155-8

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