Potenzial: Management

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.

Humanzentrierter KI (HCAI) kommt insbesondere in sicherheitskritischen Anwendungsbereichen große Bedeutung zu. Eine notwendige Voraussetzung für die Realisierung ist die Balance von menschlicher Kontrolle und Automatisierung durch Adaptionsfähigkeit. Für die Gestaltung auf der Ebene von Arbeitssystemen fehlt es jedoch an systematischen Ansätzen. In diesem Beitrag wird deshalb eine neue Methode entwickelt, welche transdisziplinäre Teams bei der Exploration von Gestaltungsräumen leiten kann. Basierend auf einem erweiterten Arbeitssystemmodell und Design-Structure- sowie Domain-Mapping-Matrizen können Interdependenzen strukturiert erfasst und analysiert werden. Die Anwendung in einem realweltlichen Arbeitsszenario der zerstörungsfreien Prüfung demonstriert das Potenzial für Komplexitätsreduktion, die Förderung eines gemeinsamen Verständnisses sowie die frühzeitige Identifizierung kritischer Schnittstellen. Die Methode stellt somit einen theoretisch fundierten, praktisch ...

Dashboards spielen eine Schlüsselrolle für fundierte Unternehmensentscheidungen. Dieser Beitrag zeigt anhand von Erkenntnissen eines Action-Research-Prozesses, wie unternehmensspezifische Lösungen systematisch entwickelt und Fehlinvestitionen vermieden werden können. Als kritisch erweisen sich insbesondere die Bereitstellung von IT-Kapazitäten, die Sicherung des Datenzugriffs, die Ausformulierung von Anforderungen und die Erarbeitung des Datenmodells.

Die vorliegende Studie untersucht unter Teilnahme von 23 Unternehmen die Praxis des erfahrungsbasierten Fehlermanagements. Ziel dieser Untersuchung ist es, zentrale Kriterien für ein effektives Fehlermanagement in der Produktion zu identifizieren. Hierzu wurde ein Fragebogen mit 77 Fragen zu acht Themenbereichen entwickelt, darunter Fehlerkultur, Dokumentation, Ursachenforschung und softwaregestütztes Wissensmanagement. In der anschließenden Analyse werden positive und negative Maßnahmen herausgearbeitet, um daraus konkrete Handlungsempfehlungen zur Optimierung des erfahrungsbasierten Fehlermanagements abzuleiten.

Technische Systeme sind durch eine zunehmende Interdisziplinarität, Komplexität und eine immer stärkere Vernetzung gekennzeichnet. Produkt und Produktionssystem erfordern eine disziplinübergreifende Mehrzieloptimierung. Durch den Anspruch auf Nachhaltigkeit und Kreislauffähigkeit steigt die Komplexität nochmals. Die Leistungsfähigkeit bislang etablierter Verfahren der Ingenieurwissenschaften stößt an ihre Grenzen – die sich wiederum nur durch die systematische Einbeziehung von Daten überwinden lassen. Das ist Ziel einer „Hybriden Entscheidungsunterstützung“: Data Science und Künstliche Intelligenz sollen zur Ergänzung der menschlichen Fähigkeiten in Verbindung mit bisherigen Heuristiken, Methoden, Modellbildung und Simulation genutzt werden können, um die Leistungsfähigkeit der Produktentstehung zu erhöhen.

Die Umstellung von linearem auf zirkuläres Wirtschaften hat die EU im Green Deal als Ziel formuliert. Ein wesentlicher Baustein hierfür ist der Aktionsplan für die Kreislaufwirtschaft, der zu einer signifikanten Reduktion der Emissionen und einer Stärkung europäischer Unternehmen beitragen soll. Ein Blick auf aktuelle Ansätze zur Kreislaufwirtschaft sowie die Potenziale digitaler Lösungen, hier am Beispiel der Textilindustrie, kann KMU bei der Umsetzung zirkulärer Geschäftsmodelle unterstützen.