Künstliche Intelligenz

Lässt sich die Gültigkeit und Glaubwürdigkeit von Simulationsmodellen und Daten für die Simulation in Produktion und Logistik mit Künstlicher Intelligenz (KI) ermitteln? Welche Anforderungen müssen KI-Assistenzen erfüllen, damit sie Experten bei der Verifikation und Validierung unterstützen und diese gleichzeitig ihre Kompetenz sichern können? Zu ihren Erwartungen und Wünschen werden Simulationsexperten befragt, um die tatsächlichen Anforderungen der Community an KI-Assistenzen im Kontext des Einsatzes der ereignisdiskreten Simulation zu identifizieren und ihre Umsetzung voranzutreiben.

Künstliche Intelligenz (KI) bietet in der industriellen Produktion vielfältige Potenziale, bringt jedoch auch Herausforderungen hinsichtlich der Akzeptanz der Beschäftigten mit sich. KI-Demonstratoren sind daher von zentraler Bedeutung, da sie praktische Erfahrungen mit KI ermöglichen. Allerdings fehlen bislang systematisch identifizierte Anforderungen an Demonstratoren, die gezielt Akzeptanz fördern und negative Emotionen adressieren. Mithilfe eines mehrstufigen Forschungsdesigns werden 69 Anforderungen identifiziert, die in funktionale Anforderungen, Qualitätsanforderungen und Randbedingungen strukturiert sind.

Die Nutzung von Erfahrungswissen ist für Unternehmen ein zentraler Erfolgsfaktor. Der vorliegende Beitrag analysiert anhand von vier betrieblichen Fallstudien die technischen, organisatorischen und personellen Herausforderungen beim Einsatz von Retrieval-Augmented-Generation-(RAG)-Systemen. Die Ergebnisse zeigen, dass der Erfolg solcher Systeme maßgeblich von der strategischen Entwicklung und Pflege der Wissensbasis sowie von der Einbindung der Beschäftigten abhängt.

Die Gestaltung inklusiver Arbeitssysteme gewinnt vor dem Hintergrund des demografischen Wandels und der zunehmenden digitalen Durchdringung von Wertschöpfungsprozessen an Bedeutung. Während klassische ergonomische Ansätze primär auf der Perzentillogik basieren und damit nur einen Teil der Nutzerpopulation adressieren, eröffnet die Integration digitaler Technologien neue Möglichkeiten zur dynamischen und individuellen Anpassung von Arbeitssystemen. Der vorliegende Beitrag stellt einen konzeptionellen Handlungsrahmen für inklusive Arbeitssystemgestaltung vor, der die Dimensionen Standardisierung, Automatisierung und Kontextadaptivität integriert. Methodisch basiert der Beitrag auf einer konzeptionellen Analyse bestehender Ansätze aus Ergonomie und Human-Centered Design. Der Beitrag leistet einen theoretischen Beitrag zur Systematisierung inklusiver Arbeitssystemgestaltung und formuliert Gestaltungsbereiche für Forschung und industrielle Praxis.

Die digitale Transformation des Gesundheitswesens verändert die logopädische Versorgung nachhaltig. Smarte Technologien und Künstliche Intelligenz (KI) eröffnen neue Möglichkeiten, um die Qualität der Therapie zu sichern, Versorgungsengpässe zu adressieren und Patienten stärker in Übungsprozesse einzubinden. Gleichzeitig erweitern diese Entwicklungen das Rollenverständnis von Logopäden, die neben ihrer therapeutischen Kernaufgabe zunehmend digitale Systeme als unterstützende Werkzeuge einsetzen. Aufbauend auf einer Machbarkeitsstudie zur KI-gestützten Anwendung ISi-Speech-Sprechen im Realsetting der Parkinson-Komplextherapie (PKT) werden in diesem Beitrag zentrale Herausforderungen der Implementierung smarter Technologien skizziert.

Künstliche Intelligenz (KI) bietet ein erhebliches Potenzial zur Verbesserung der industriellen Qualitätskontrolle, doch eine erfolgreiche Implementierung erfordert die sorgfältige Berücksichtigung ethischer und menschlicher Faktoren. Dieser Artikel untersucht, wie automatisierte Oberflächeninspektionssysteme eingesetzt werden können, um menschliche Fähigkeiten zu erweitern und gleichzeitig eine ethische Integration in die Arbeitsabläufe zu gewährleisten. Im Rahmen einer Design-Science-Research-Untersuchung (DSR) wurden zwölf Interessenvertreter aus sechs Organisationen auf drei Kontinenten befragt und zwölf soziotechnische Designanforderungen abgeleitet. Diese sind in Vorbereitungs- und Implementierungs-/Betriebsphasen unterteilt und befassen sich mit menschlichem Handeln, Mitarbeiterbeteiligung und verantwortungsvollem Wissensmanagement. Zu den wichtigsten Ergebnissen zählen die entscheidende Bedeutung einer sinnvollen Mitarbeiterbeteiligung während der ...

Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten, erfordert jedoch zugleich die Integration technologischer, wirtschaftlicher und ethischer Überlegungen, insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU). Dieser Artikel stellt ein strukturiertes, kartenbasiertes Tool vor, das die ethische Gestaltung KI-gestützter Geschäftsmodelle unterstützt. Es kombiniert zwei Komponenten: KI-Geschäftsmodellkarten, die Muster KI-basierter Wertschöpfung erfassen, sowie KI-Ethikprinzipien, die eine frühzeitige ethische Bewertung anleiten. Zusammen ermöglichen sie interdisziplinären Teams, KI-getriebene Geschäftsmodelle entlang eines fünfphasigen Rahmens zu entwickeln, zu prototypisieren und zu bewerten: Erkunden, Ideenfindung, Prototypentwicklung, Testen und Realisieren. Validiert durch Co-Creation-Workshops mit einem produzierenden KMU zeigt die Methode, wie werteorientiertes Design Risiken reduziert, Vertrauen aufbaut und die Entwicklung innovativer sowie ethisch ...