In der gegenwärtigen Welt scheint die Digitalisierung das bestimmende Moment jeglicher Entwicklung zu sein. Schon seit Jahrzehnten ist ein Leben ohne die Vernetzung und Automatisierung längst nicht mehr denkbar und auch in Zukunft werden große Veränderungen bevorstehen. Im Zuge der Automatisierung hat schließlich eine Entwicklung zur Autonomie, zur künstlichen Intelligenz (KI), stattgefunden: Nur dadurch, so scheint es, könne die Zukunftsfähigkeit von Unternehmen und Gesellschaft gesichert werden. Dabei handelt es sich jedoch um eine komplexe Aufgabe nicht nur im technischen Sinne, sondern vor allem im ethischen Sinne: So gibt es unzählige insbesondere dystopische und oft genug überzeichnete Annahmen und Publikationen dazu, inwieweit sich die Menschheit selbst abschaffen könnte.
Ungeachtet dieser existenztheoretischen Fragen geht die technische Entwicklung stets voran. Gerade im Bereich der Datenanalyse, der darauf aufbauenden Entscheidungen sowie auch seitens des autonomen Fahrens existieren vielfältige Pilotprogramme. Oft genug werden bereits jetzt schon die Entscheidungen autonomen Systemen, damit der KI, überlassen und bereits vorhandene Systeme bei menschlichen Entscheidungen, etwa seitens der Prozessverbesserung sowie dem Lernen, eingesetzt. Dabei offenbaren sich Brennpunkte des sogenannten gläsernen Bürgers, der ohnehin schon längst zur Realität geworden zu sein scheint.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung und Einstieg in die KI und Autonomie
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung
2. Begriffsklärung von KI und Autonomie
2.1 Digitalisierung und Künstliche Intelligenz
2.2 Autonomie und autonomes Fahren
3. Stand des autonomen Fahrens und der KI
3.1 Aktuelle Technologie und Reife
3.2 Verbreitung der Fahrzeuge
3.3 Offene technische und ethische Fragen
3.4 Rechtlicher Brennpunkt: Datenschutz
4. Diskussion und Empfehlungen
4.1 Bewertung von Möglichkeiten
4.2 Konzept von Business Model Canvas und SWOT-Analyse
4.3 Analysen von KI und Autonomen Fahren
4.4 Abgeleitete Implikationen
5. Fazit
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit analysiert die Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz (KI) auf das autonome Fahren, wobei der Status Quo, die technischen Möglichkeiten und die wirtschaftspolitischen Rahmenbedingungen kritisch beleuchtet werden. Ziel ist es, die Vor- und Nachteile der Autonomie zu bewerten und Entwicklungspotenziale für Unternehmen und die Gesellschaft abzuleiten.
- Grundlagen der digitalen Transformation und Künstlichen Intelligenz
- Technologischer Stand und Reifegrad des autonomen Fahrens
- Ethische und rechtliche Herausforderungen (insbes. Datenschutz und Haftung)
- Wirtschaftliche Bewertung durch Business Model Canvas und SWOT-Analysen
- Implikationen für die geschäftliche Mobilität und Smart Cities
Auszug aus dem Buch
1. Einleitung und Einstieg in die KI und Autonomie
„Mit dem Einzug der digitalen Transformation wirtschaftlicher Prozesse stehen Unternehmen vor neuen kognitiven Herausforderungen“ (Schmieder, 2019, S. 1). Geschäftsmodelle verändern sich, klassische Strukturen werden aufgebrochen und es gilt, neue Formen des Lebens und Arbeitens unter Rückgriff auf die gegebenen und möglichen Technologien zu finden. Diesbezüglich wird mitunter davon ausgegangen, dass die nächsten 20 Jahre bedeutungsvoller sein werden seitens der menschlichen Entwicklung als es die letzten 300 Jahre gewesen sind (vgl. ebd.).
Zentraler Ausgangspunkt dieser signifikanten Veränderungen ist dabei die Künstliche Intelligenz (KI). Diese sorgte schon in der Vergangenheit für disruptive Innovationen und Veränderungen, nach denen sich Geschäftsmodelle und sozialpolitische Strukturen verändern. Gleichwohl ist zu bemerken, dass diese Veränderungen nicht immer positiver Natur sein mögen (vgl. ebd., S. 1f.). Dies zeigt sich schon allein daran, dass in Bezug auf den Wegfall von Arbeitsplätzen aufgrund der KI und der Autonomie der Maschinen eine neue soziale Frage droht – auch hier wird es sich um eine sehr viel bedeutsamere Frage handeln als zu Beginn der Industrialisierung (vgl. Mertens et al., 2017, S. 119).
Klar ist dabei, dass sowohl Menschen wie Unternehmen den technischen Gegebenheiten mehr oder weniger ausgeliefert sind. Die Innovationszyklen sind teilweise sehr viel schneller, als die Zeit, die es braucht, sich an die neuen und komplexen Sachverhalte anzupassen (vgl. Schmieder, 2019, S. 2f.). Die Digitalisierung einerseits und die damit verbundenen Technologien wie die KI als Ausprägung sowie auch die Autonomie als grundlegende Voraussetzung, werden demnach oft genug als Schreckgespenst aber auch als Zukunftsbringer verstanden (vgl. Haspinger, 2020, S. 77). Fakt ist dabei, dass ein Leben ohne die digitalen und autonomen Prozesse nicht nur aktuell unvorstellbar ist, sondern dieses Leben schon vor Jahrzehnten entsprechend unvorstellbar war (vgl. Groß, 1994, S. V).
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung und Einstieg in die KI und Autonomie: Diese Einleitung führt in die digitale Transformation ein und stellt die Künstliche Intelligenz als treibende Kraft für disruptive Innovationen und gesellschaftliche Veränderungen dar.
2. Begriffsklärung von KI und Autonomie: Hier werden die Grundlagen von Industrie 4.0, Künstlicher Intelligenz und Autonomie definiert und in einen historischen sowie technologischen Kontext gesetzt.
3. Stand des autonomen Fahrens und der KI: Das Kapitel erläutert den aktuellen technologischen Reifegrad autonomer Fahrzeuge, beleuchtet Patententwicklungen und diskutiert ethische sowie datenschutzrechtliche Hürden.
4. Diskussion und Empfehlungen: Es werden Methoden wie SWOT-Analyse und Business Model Canvas zur Bewertung von Technologien angewandt, um Potenziale und Geschäftsmodelle im autonomen Sektor zu analysieren.
5. Fazit: Die Arbeit resümiert, dass technischer Fortschritt zwar unaufhaltsam ist, aber eine proaktive rechtliche und ethische Gestaltung erfordert, um die Balance zwischen Nutzen und Risiken zu halten.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Autonomes Fahren, Digitalisierung, Industrie 4.0, Datenschutz, DSGVO, SWOT-Analyse, Business Model Canvas, Mobilität, Technikethik, Cyber-physische Systeme, Innovation, Automobilindustrie, Predictive Maintenance, Smart City.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Master-Thesis grundlegend?
Die Arbeit untersucht die Chancen und Grenzen der Künstlichen Intelligenz und deren Anwendung am Beispiel des autonomen Fahrens im Kontext einer wirtschaftspolitischen Analyse.
Was sind die zentralen Themenfelder der Analyse?
Die zentralen Themen umfassen die technologische Reife der KI, rechtliche Rahmenbedingungen wie die DSGVO, ethische Dilemmata beim maschinellen Entscheiden und die strategische Modellierung durch Business Model Canvas.
Welches primäre Ziel verfolgt die Forschungsarbeit?
Das Ziel ist es, die Vor- und Nachteile sowie die Entwicklungspotenziale autonomer Fahrzeuge systematisch zu bewerten und daraus Handlungsempfehlungen für die Industrie und Politik abzuleiten.
Welche wissenschaftliche Methode wird in dieser Arbeit verwendet?
Die Arbeit stützt sich primär auf eine tiefgehende Literaturanalyse und die Anwendung betriebswirtschaftlicher Analyseinstrumente wie die SWOT-Analyse und das Business Model Canvas.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil befasst sich mit den technologischen Grundlagen (CPS, Neuronale Netze), dem Status Quo der Branche, der Verbreitung von Patenten sowie der kritischen Diskussion ethischer Probleme und rechtlicher Anforderungen an den Datenschutz.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die Arbeit?
Kernbegriffe sind Künstliche Intelligenz, Autonomie, Digitalisierung, Datenschutz (DSGVO), Business Model Canvas und SWOT-Analyse.
Welche Rolle spielen die sogenannten "Robotergesetze" in dieser Untersuchung?
Sie dienen als theoretischer Ankerpunkt, um die regulatorischen Herausforderungen bei autonom handelnden Maschinen und deren Verhalten in Unfallsituationen kritisch zu hinterfragen.
Wie bewertet die Autorin die Rolle des Datenschutzes beim autonomen Fahren?
Der Datenschutz wird als zentrale, aber durch die DSGVO nur unzureichend abgedeckte Hürde gesehen, insbesondere da moderne Big-Data-Analysen oft neue, unvorhersehbare Risiken für die Privatsphäre bergen.
- Arbeit zitieren
- M.A. Sila-Melek Kocyigit (Autor:in), 2020, Chancen und Grenzen der Künstlichen Intelligenz am Beispiel des autonomen Fahrens, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1223137
