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Hybride Wissensarbeit

Journal
Informatik Spektrum
Type
journal article
Date Issued
2021-05-30
Author(s)
Oeste-Reiß, Sarah
Bittner, Eva
Cvetkovic, Izabel
Günther, Andreas
Leimeister, Jan Marco  orcid-logo
Memmert, Lucas
Ott, Anja
Sick, Bernhard
Wolter, Kathrin
DOI
10.1007/s00287-021-01352-0
Research Team
IWI6
Abstract (De)
Aufgrund der Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) ergeben sich neue Gestaltungsmöglichkeiten zur Reorganisation von Wissensarbeit an der Schnittstelle von Menschen und Maschine. Durch die Verschmelzung von menschlicher und künstlicher Intelligenz können komplementäre Stärken zum Lösen von Arbeitsaufgaben gebündelt werden. Neuartige Wissensarbeitssysteme sind erforderlich, die Wissensarbeitende sowohl bei der Ausübung von Routineaufgaben als auch Nichtroutineaufgaben unterstützen. Der Schlagwortartikel umreißt die Grundlagen von Wissensarbeit und arbeitet die Charakteristika von Routineaufgaben und Nichtroutineaufgaben innerhalb von Arbeitsprozessen auf. Es werden Grenzen klassischer IT-gestützter Wissensarbeitssysteme als Werkzeuge umrissen, die Wissensarbeitende im Arbeitsprozess unterstützen. Aufbauend darauf diskutiert der Artikel, dass technologische Fortschritte eine arbeitsprozessintegrierte und personalisierte Unterstützung von Wissensarbeitenden erlauben. Dazu verweist der Artikel auf die Charakteristika von kollaborativ interaktiv lernenden Systemen. Darauf aufbauend werden Hybride Wissensarbeitssysteme vorgestellt, die sowohl das KI-unterstützte menschliche Lernen als auch das Mensch-unterstützte maschinelle Lernen unterstützen. In diesem Zusammenhang beschreibt der Artikel definitorische Grundlagen von menschlicher, künstlicher und hybrider Intelligenz, stellt drei Archetypen von Mensch-Maschine-Aufgaben innerhalb von hybriden Wissensarbeitssystemen vor und umreißt drei Gestaltungsdimensionen solcher Systeme. Mittels eines Praxisbeispiels zum kollaborativen Schreiben von Journalist*innen beschreibt der Artikel exemplarisch die hybride Wissensarbeit. Der Artikel schließt mit einem Ausblick auf zukünftige Forschungsbedarfe.
Language
German
Keywords
Künstliche Intelligenz
Wissensarbeit
Kollaboration Maschinelles Lernen
HSG Classification
contribution to scientific community
Refereed
Yes
Publisher
Springer
Volume
44
Number
3
Start page
148
End page
152
Official URL
https://doi.org/10.1007/s00287-021-01352-0
URL
https://www.alexandria.unisg.ch/handle/20.500.14171/110380
Subject(s)

information managemen...

Division(s)

IWI - Institute of In...

Eprints ID
263433
File(s)
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Name

JML_828.pdf

Size

236.69 KB

Format

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Checksum (MD5)

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