Geopolitisch, weltwirtschaftlich und technologisch befindet sich die Welt in einem Umbruch. Der technische Fortschritt verkürzt die Innovationszyklen, Prozesse und Projekte in Unternehmen gewinnen stetig an Komplexität und die globalisierte Wirtschaft bringt zunehmend dynamischere Märkte hervor. In einer Zeit, die geprägt ist von der Vernetzung der realen mit der virtuellen Welt, ergeben sich dabei Daten als Ressource der Zukunft. Die riesigen Datenmengen, auch als Big Data bezeichnet, verlangen dabei aber nach deren effektiven Nutzung.
In Folge muss das Management immer häufiger und zunehmend komplexere Entscheidungen treffen. Doch die Arbeitszeit des Menschen ist knapp und so eröffnet sich die Frage, ob die menschliche Kapazität, Intelligenz und Kreativität den steigenden Anforderungen überhaupt noch gewachsen ist.
Könnte möglicherweise eine KI, unter Nutzung von Big Data, als Erfolgsfaktor, in der unternehmerischen Entscheidungsfindung fungieren?
Unter dieser Frage vergleicht Mayer die Entscheidungsfindung eines Menschen mit der einer künstlichen Intelligenz. Dabei steht vor allem der wirtschaftliche Zielgedanke im Mittelpunkt. Welche grundlegenden Voraussetzungen benötigt eine KI? Welche Risiken eröffnen sich, unter anderem in Bezug auf Kontrollverlust, Ethik oder Datenschutz? Und in wie weit sind die zahlreichen Visionen auch in der Praxis tatsächlich realisierbar?
Aus dem Inhalt:
- Digitalisierung
- Big Data
- Künstliche Intelligenz / Artificial Intelligence
- Management 4.0
- Unternehmen
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Grundlagen
2.1 Aktuelles wirtschaftliches Umfeld deutscher Unternehmen
2.2 Informationen und Daten
2.3 Digitalisierung und Big Data
2.3.1 Digitalisierung
2.3.2 Big Data
2.4 Künstliche Intelligenz
2.4.1 Entstehungsgeschichtliche Aspekte
2.4.2 Begriffsklärung
2.5 Weitere relevante Aspekte
2.5.1 Algorithmus
2.5.2 Internet der Dinge
2.5.3 Maschinelles Lernen
2.5.4 Deep Learning
2.5.5 Cloud Computing
2.5.6 Zur ersten Kategorie: „Robotergesteuerte Prozessautomatisierung“:
2.5.7 Zur zweiten Kategorie: „Augumented Reality“
2.6 Unternehmerisches Management 4.0
3 Analyse von Entscheidungsfindungen im Management
3.1 Wesentliche Entscheidungsfunktionen des Managements
3.2 Wesentliche Faktoren bei Entscheidungen
3.2.1 Faktor Analysen
3.2.2 Faktor Erfahrung:
3.2.3 Faktor Ethik und Moral:
3.2.4 Faktoren persönliche Interessen und Beziehungen:
3.3 Entscheidungsträger Mensch gegenüber künstlicher Intelligenz
3.3.1 Vorgehensweise
3.3.2 Faktor Analysen
3.3.2.1 Aspekte zur ersten Untersuchungsfrage:
3.3.2.2 Aspekte zur zweiten Untersuchungsfrage
3.3.2.3 Erkenntnisse aus der Untersuchung
3.3.3 Faktor Erfahrung
3.3.3.1 Aspekte zur ersten Untersuchungsfrage:
3.3.3.2 Aspekte zur zweiten Untersuchungsfrage:
3.3.3.3 Erkenntnisse aus der Untersuchung
3.3.4 Faktoren Ethik und Moral
3.3.4.1 Aspekte zur ersten Untersuchungsfrage:
3.3.4.2 Aspekte zur zweiten Untersuchungsfrage:
3.3.4.3 Erkenntnisse aus der Untersuchung
3.3.5 Faktoren persönliche Interessen und Beziehungen
3.3.5.1 Untersuchung der Auswirkungen von persönlichen Interessen
3.3.5.2 Untersuchung der Auswirkungen von Beziehungen
3.3.5.3 Erkenntnisse aus der Untersuchung
3.3.6 Faktorübergreifende Aspekte
3.4 Erkenntnisse zur Entscheidungsfindung
4 Analyse der Umsetzbarkeit künstlicher Intelligenz in der Praxis
4.1 Grundbedürfnisse
4.1.1 Betreuung der Implementierung
4.1.2 Hardware:
4.1.3 Software:
4.1.4 Intensive Lernphase:
4.1.5 Eingangs-/ Grunddaten:
4.1.6 Rahmenbedingungen:
4.2 Risiken
4.2.1 Grundsätzliches
4.2.2 Kontrollverlust
4.2.3 Ethik und Moral
4.2.4 Datenschutz und Sicherheit
4.3 Erkenntnisse zur Realisierbarkeit
5 Schlussbemerkung
Zielsetzung & Themen
Das Hauptziel dieser Arbeit ist es, wissenschaftlich zu untersuchen, ob künstliche Intelligenz (KI) unter Nutzung von Big Data als Erfolgsfaktor in der unternehmerischen Entscheidungsfindung fungieren kann. Die Forschungsfrage fokussiert dabei auf den Vergleich der Entscheidungsqualität zwischen menschlichen Führungskräften und KI-Systemen unter Berücksichtigung verschiedener Einflussfaktoren.
- Rolle von Big Data und Digitalisierung als Grundlage für KI-Systeme im Management.
- Analyse relevanter Entscheidungsfaktoren wie Datenanalyse, Erfahrung, Ethik/Moral sowie persönliche Interessen.
- Kritische Gegenüberstellung von menschlicher Intuition und maschineller Datenverarbeitung.
- Untersuchung der praktischen Umsetzbarkeit, notwendiger Voraussetzungen und bestehender Risiken (z.B. Kontrollverlust, ethische Dilemmata).
- Bewertung des Potenzials für eine Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI („Management 4.0“).
Auszug aus dem Buch
3.3.2.2 Aspekte zur zweiten Untersuchungsfrage
Der zweite Untersuchungspunkt soll eine KI und einen Menschen gegenüberstellen. Herr Davenport spricht sich stark für eine KI aus, da es für die Vielzahl an Entscheidungen einfach nicht genug Personal gibt. Ferner stellt er in den Raum, dass es selbst wenn es genug Menschen gäbe, deren Entscheidungsfindung zu lange brauchen würde. Er tätigt im Kern also zwei Aussagen: a. Es gäbe eine stark erhöhte Anzahl an Entscheidungen und b. Eine KI könne schneller Entscheidungen treffen als ein Mensch. Aus diesen zwei Erkenntnissen schlussfolgert er einen möglichen Vorteil der KI gegenüber dem Menschen.
Diese Schnelligkeit hilft nicht nur einfach dabei, die Masse an Entscheidungen abzuarbeiten, sondern Kieninger, Michel und Mehanna gehen noch weiter und schreiben einer KI die Möglichkeit zu, agil und vor allem in Echtzeit zu entscheiden. Es würde die Möglichkeit eröffnet werden, Hochfrequenzentscheidungen zu treffen, da die Daten ununterbrochen untersucht werden würden. Sie sehen dadurch einen Wechsel von einem reaktiv-analytischem Handeln zu einem proaktiv-prognostizierenden. Eine KI verarbeitet die Daten in der Tat theoretisch kontinuierlich und kann so von der Theorie auch jederzeit Ergebnisse ausgeben. Damit eine Echtzeitverarbeitung aber stattfinden kann, bedarf es zweier Voraussetzungen.
Kieninger, Michel und Mehanna weisen einer KI daneben auch einen möglichen Qualitätszuwachs in den Entscheidungen zu. Unter anderem durch eine Steigerung der Effektivität der Entscheidungen durch das Einbinden von zukunftsorientierten Maßnahmen. Die Qualität der Entscheidung, bei dem oben genannte Autoren einen Zuwachs sehen, drückt sich vor allem durch deren Richtigkeit aus. Genau hier setzten Schneider, Vöpel und Weis an, sie zählen als weiteren Vorteil eine geringere Fehlerwahrscheinlichkeit auf. Dies lässt sich als sehr gutes Argument festhalten, denn besonders bei mathematischen Analysen ist die Gefahr von Fehlern bei einem Computer deutlich reduziert, wohingegen ein Mensch fehleranfällig ist.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Themenfelder Management, Big Data und KI ein und definiert die zentrale Forschungsfrage sowie das wissenschaftliche Vorgehen.
2 Grundlagen: Das Kapitel vermittelt essenzielles Grundwissen über Industrie 4.0, Datenbegriffe, KI-Methoden wie Machine Learning und Deep Learning sowie Cloud Computing und deren Relevanz für moderne Unternehmen.
3 Analyse von Entscheidungsfindungen im Management: Hier werden die zentralen Entscheidungsfaktoren (Analyse, Erfahrung, Ethik, Interessen) detailliert analysiert und der Mensch in diesen Bereichen direkt mit KI-Systemen verglichen.
4 Analyse der Umsetzbarkeit künstlicher Intelligenz in der Praxis: Dieses Kapitel beleuchtet die praktischen Implementierungshürden, den Ressourcenbedarf, technologische Voraussetzungen sowie spezifische Risiken wie Kontrollverlust und ethische Fragestellungen.
5 Schlussbemerkung: Die Arbeit fasst zusammen, dass eine KI das Management bei der Entscheidungsfindung unterstützen kann, betont jedoch die Notwendigkeit menschlicher Validierung und einer synergetischen Zusammenarbeit.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Big Data, Management 4.0, Entscheidungsfindung, Digitalisierung, Maschinelles Lernen, Deep Learning, Cloud Computing, Prozessautomatisierung, Ethik, Moral, Business Analytics, Predictive Analytics, Industriebetriebslehre, Strategische Führung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht, ob künstliche Intelligenz in Verbindung mit Big Data als Erfolgsfaktor in der unternehmerischen Entscheidungsfindung dienen kann und wie sie sich im Vergleich zu menschlichen Entscheidungsträgern schlägt.
Welche zentralen Themenfelder werden behandelt?
Die zentralen Felder sind die technologischen Grundlagen (KI, Big Data, Digitalisierung), die Analyse menschlicher und maschineller Entscheidungsfaktoren sowie die praktische Umsetzbarkeit und Risiken bei der Implementierung von KI im Management.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist eine wissenschaftlich fundierte Kommentierung der Fragestellung, ob KI die menschliche Kapazität in der Entscheidungsfindung ergänzen oder ersetzen kann, um den wirtschaftlichen Erfolg eines Unternehmens zu steigern.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer fundierten Literaturrecherche und der Synthese aktueller Fachartikel, Studien renommierter Beratungsunternehmen sowie theoretischer Modelle der Betriebswirtschaftslehre.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Im Hauptteil werden Einflussfaktoren wie analytische Datenverarbeitung, Erfahrungswerte, ethische Aspekte sowie persönliche Interessen bei der Entscheidungsfindung gegenübergestellt und kritisch auf ihr Potenzial für Mensch und KI untersucht.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren diese Arbeit?
Neben KI und Big Data prägen Begriffe wie Management 4.0, Predictive Analytics, Ethik und Moral sowie die technologische Transformation die Arbeit.
Wie bewertet der Autor die Rolle des Menschen in der Zusammenarbeit mit KI?
Der Autor sieht den Menschen weiterhin als verantwortlichen Entscheider, der die von der KI vorgeschlagenen Handlungsweisen mittels Plausibilitätsprüfungen validiert, um eine synergetische „Symbiose“ zu erreichen.
Welche ethischen Risiken sieht die Arbeit bei der KI-Anwendung?
Die Arbeit nennt insbesondere die Gefahr der Diskriminierung (z.B. bei Bewerberauswahl oder Kreditwürdigkeit), kulturelle Unterschiede bei ethischen Prinzipien sowie die Problematik mangelnder Nachvollziehbarkeit bei autonomen Entscheidungen.
- Arbeit zitieren
- Moritz Mayer (Autor:in), 2019, Big Data und künstliche Intelligenz im Management. Disruptive Technologien als Erfolgsfaktor für die Entscheidungsfindung, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/498998
