Generative Künstliche Intelligenz

Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) bietet neue Möglichkeiten für das betriebliche Wissensmanagement, insbesondere wenn es um Lernprozesse an der Schnittstelle zwischen explizitem, betriebsspezifischem und implizitem Wissen geht. Ihr Einsatz ist daher für Anwendungsfelder wie die industrielle Wartung von besonderem Interesse. Der Beitrag zeigt, gestützt auf eine Fallstudie im Maschinenbau, dass die augmentierende Wirkung des GenAI-Einsatzes für die Optimierung von Prozessen und die Entwicklung von Mitarbeitenden KI-Kompetenz erfordert und ein Nutzerverhalten voraussetzt, bei dem diese Kompetenz mit der fachlichen Expertise der Beschäftigten verzahnt wird.

Im Zuge der rasanten Verbreitung assistiver KI-Tools wie ChatGPT, Gemini oder Copilot sind Unternehmen gefordert, sich mit den Chancen und Herausforderungen von künstlicher Intelligenz zu beschäftigen. Der Beitrag gibt auf Basis von zwei Praxisbeispielen einen Einblick, wie Unternehmen mithilfe betriebsspezifischer Risiko- und Potenzialanalysen bei der Entwicklung von Leitlinien für einen fairen und verantwortungsvollen KI-Einsatz vorgehen können.

Der demografische Wandel verstärkt den Arbeits- bzw. Fachkräftemangel in der produzierenden Industrie, wodurch das Thema Wissensmanagement für viele Unternehmen an Bedeutung gewinnt. Insbesondere die Erhebung und Konservierung impliziten Wissens stellt eine Herausforderung dar. Die vorliegende Studie beleuchtet, inwieweit Large Language Models (LLMs) im Bereich der Wissenserhebung mit Experteninterviews sinnstiftend unterstützen können. Drei Experten testen und bewerten den entwickelten Chatbot. Die Ergebnisse des Interviews sind vielversprechend, die Zusammenfassung hingegen zeigt Verbesserungspotenziale.

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 fortschrittliche Entwicklung und das Nutzenpotenzial generativer Künstlicher Intelligenz (KI), exemplarisch verdeutlicht durch den Erfolg von OpenAIs ChatGPT, deuten auf eine vielversprechende Applikation in der industriellen Produktion hin. Besonders im Technologiemanagement produzierender Unternehmen besteht die Vermutung, dass KI-Anwendungen bei komplexen Herausforderungen, bspw. Technologiefrüherkennung und strategische Entscheidungsfindung, eine Unterstützung sein können. Dieser Artikel stellt drei zukünftige Entwicklungshorizonte generativer KI dar und beleuchtet anhand von Fallstudien aktuelle Einsatzmöglichkeiten. Abschließend werden fünf Thesen zur zukünftigen Integration von generativer KI in unternehmerische Prozesse formuliert.