Autor: Niklas Obermann

Die Implementierung generativer künstlicher Intelligenz (GenAI) stellt neue Anforderungen an die GenAI-Governance. Dieser Beitrag präsentiert explorative Ergebnisse dazu, wie KMU aus dem Ruhrgebiet GenAI einsetzen, Risiken wahrnehmen und mit ethischen Herausforderungen umgehen. Die Daten stammen aus einer Befragung von 56 KMU und einer regionalen Fallstudie. Während institutionalisierte Governance-Mechanismen fehlen, können kommunikative Praktiken des Managements in der frühen Phase der GenAI-Implementierung als Ersatz dienen und sollten als wichtiger Vorläufer für die Entwicklung einer Governance-Struktur angesehen werden, insbesondere in KMU.

Künstliche Intelligenz (KI) kann Produktivität und Qualität steigern, dies erfordert aber ein gelungenes Zusammenspiel aus individuellen und organisationalen Kompetenzen. Diese Studie untersucht die Auswirkungen von KI-Integration auf Arbeitsergebnisse und Team-Problemlösung. In einer Laborumgebung erarbeiten Teilnehmende medizinische Empfehlungen mit zunehmender KI-Unterstützung. Erste Ergebnisse zeigen, dass Teams schneller werden, aber die Qualität abnimmt. Dies geht mit einer verringerten Fall-Durchdringung einher, wenn KI scheinbar gesicherte Erkenntnisse liefert, die jedoch nicht zur Lösung führen. Die Studie unterstreicht die Notwendigkeit von KI-Kompetenz in realistischen Lernsettings und die Bedeutung des kritisch-reflexiven Denkens für einen verantwortungsvollen KI-Einsatz.

Im Vergleich zu traditionellen KI-Systemen führt Generative Künstliche Intelligenz benutzerabhängige Eigenschaften ein, die einzigartige Herausforderungen für die KI-Governance in Organisationen mit sich bringen. Diese Herausforderungen hängen insbesondere mit menschlichen Faktoren zusammen, wie der Einstellung, dem Bewusstsein und den Fähigkeiten der Mitarbeitenden, die von bestehenden Governance-Rahmenwerken oft vernachlässigt werden. Diese qualitative Fallstudie untersucht, wie ein produzierendes Unternehmen Mechanismen der GenAI-Governance implementiert hat, um einen verantwortungsvollen Umgang mit dieser Technologie zu fördern. Die Ergebnisse zeigen, dass Unternehmen einen ganzheitlichen Ansatz verfolgen sollten, der strukturelle, prozessuale und relationale Mechanismen kombiniert, um Aspekte bezogen auf die Mitarbeitenden der GenAI-Governance zu berücksichtigen. Damit leistet diese Studie einen Beitrag zum wachsenden Forschungsfeld der GenAI-Governance und liefert ...

Die Integration von KI in die Industrie 4.0 nimmt stetig zu. Zu den Anwendungen gehören sowohl Single Purpose Anwendungen als auch generative KI-Systeme für die betriebliche Praxis sowie in Lernanwendungen. Neben dem Umgang mit den technischen Herausforderungen, die diese Systeme mit sich bringen, müssen Unternehmen die mit der Technologieintegration verbundenen organisatorischen Veränderungen bewerten, planen und Unterstützungsangebote bereithalten.

Der Wandel in der Produktion bietet die Chance zur Neugestaltung bestehender Wertschöpfungsketten. Besonders die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen ökologischen, sozialen und staatlichen Akteuren wird als Schlüssel für eine nachhaltige Entwicklung angesehen. Wie Unternehmen die dabei entstehenden Interdependenzen am besten meistern, ist jedoch wenig erforscht. Am Beispiel der Landwirtschaft wird untersucht, wie landwirtschaftliche Betriebe Ressourcen entlang der Wertschöpfungskette aktivieren können.