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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

7. Trendermittlung mit der Unterstützung eines kognitiven Assistenten

verfasst von : Nora Horbaschk, Sigurd Schacht

Erschienen in: Knowledge Science – Fallstudien

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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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.

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Fußnoten
1
Bei einer Change-Impact-Bwertung wird über einen drei stufigen Ablauf zunächst die Gründe und Ziele für eine Veränderung herausgearbeitet, die Beteiligten Personen und Organisationen identifiziert und die Auswirkung auf die Unternehmensbereiche bewertet.
 
2
Die Delphi-Methode unterstützt bei der Ideen- bzw. Konsensfindung durch eine Befragung mit mehreren Beteiligten. Eine Gruppe von Experten wird zu einem Trend befragt, die Ergebnisse werden konsolidiert, zusammengetragen und den Experten in einer weiteren Runde zur Diskussion vorgelegt. Dieses Vorgehen wird mehrfach wiederholt, bis ein gewünschte Status erreicht ist oder keine weiteren Meinungen ergänzt werden.
 
3
Job Shadowing ist eine interne Fortbildungsmaßnahme, bei dem ein Mitarbeiter einen Kollegen für einen Zeitraum begleitet und von ihm lernt.
 
Literatur
1.
Wilhelm Bauer and Joachim Warschat. Smart Innovation durch Natural Language Processing: Mit Künstlicher Intelligenz die Wettbewerbsfähigkeit verbessern. Carl Hanser Verlag GmbH Co KG, 2021.
2.
Jörg Blechschmidt. QUICK GUIDE TRENDMANAGEMENT: wie sie trendwissen in ihrem unternehmen wirksam nutzen. Springer, 2020.
3.
Hitesh Dhiman et al. „Intelligent Assistants: Conceptual Dimensions, Contextual Model, and Design Trends“. In: (2022).
4.
Christian Dietzmann and Yanqing Duan. „Artificial Intelligence for Managerial Information Processing and Decision-Making in the Era of Information Overload“. In: Proceedings of the 55th Hawaii International Conference on System Sciences. 2022.
5.
Amber Geurts et al. „New perspectives for data-supported foresight: The hybrid AI-expert approach“. In: Futures & Foresight Science 4.1 (2022), e99.
6.
7.
Judith S Hurwitz, Marcia Kaufman, and Adrian Bowles. Cognitive computing and big data analytics. John Wiley & Sons, 2015.
8.
S Pradeep Kumar, R Murugeswari, and P Nagaraj. „Continuous Chain Fibonacci: Knowledge Management System with Chatbot“. In: Sentimental Analysis and Deep Learning. Springer, 2022, pp. 719–734.
9.
Franz Lehner. Wissensmanagement: Grundlagen, Methoden und technische Unterstützung. Carl Hanser Verlag GmbH Co KG, 2021.CrossRef
10.
Wookjae Maeng and Joonhwan Lee. „Designing a Chatbot for Survivors of Sexual Violence: Exploratory Study for Hybrid Approach Combining Rulebased Chatbot and ML-based Chatbot“. In: Asian CHI Symposium 2021. 2021, pp. 160–166.
11.
12.
Peter Gordon Roetzel. „Information overload in the information age: a review of the literature from business administration, business psychology, and related disciplines with a bibliometric approach and framework development“. In: Business research 12.2 (2019), pp. 479–522.
13.
Melanie Wiener, Regina Gattringer, and Franz Strehl. „Open Foresight in the Front-End of an Open Innovation Process“. In: Proceedings of the 16th International CINet Conference on Pursuing Innovation Leadership. 2015, pp. 956–967.
Metadaten
Titel
Trendermittlung mit der Unterstützung eines kognitiven Assistenten
verfasst von
Nora Horbaschk
Sigurd Schacht
Copyright-Jahr
2023
Buch
Knowledge Science – Fallstudien

Print ISBN: 978-3-658-41154-1

Electronic ISBN: 978-3-658-41155-8

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-41155-8_7

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    Bildnachweise