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Management von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen

Journal
HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik
ISSN
1436-3011
Type
journal article
Date Issued
2020
Author(s)
van Giffen, Benjamin  
Borth, Damian  orcid-logo
Brenner, Walter  
DOI
https://doi.org/10.1365/s40702-020-00584-0
Research Team
AIML Lab
Abstract (De)
Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen neue Möglichkeiten Prozesse, Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle zu innovieren und bestehende zu verändern. Daher wird das professionelle Management Künstlicher Intelligenz in Unternehmen zu einer zentralen Aufgabe, um die neuen Wertversprechen mit produktiven Systemen zu realisieren.

Der Beitrag stellt das St. Galler Management Modell für KI (SGMM-KI) vor und zeigt sieben Handlungsfelder für den betrieblichen Einsatz von KI: (1) Management von Künstlicher Intelligenz, (2) Organisation des Betriebs, (3) Rechtliche Gestaltung, (4) Regulierung und Compliance, (5) Lebenszyklus-Management, (6) Management der Technologie-Infrastruktur, sowie (7) Cybersicherheit.

Der vorliegende Artikel leitet konkrete erste Schritte an und richtet sich primär an Geschäftsleitungsmitglieder, IT- und Innovationsverantwortliche sowie Projektleiter, welche die neuen Wertversprechen der KI in der betrieblichen Praxis verwirklichen möchten.
Funding(s)
Management of Artificial Intelligence  
Language
German
HSG Classification
contribution to scientific community
HSG Profile Area
SoM - Business Innovation
Refereed
Yes
Publisher
Springer Verlag
Volume
57
Number
1
Start page
4
End page
20
Pages
16
Official URL
https://link.springer.com/article/10.1365/s40702-020-00584-0
URL
https://www.alexandria.unisg.ch/handle/20.500.14171/113201
Subject(s)

computer science

information managemen...

social sciences

business studies

Division(s)

IWI - Institute of In...

ICS - Institute of Co...

Contact Email Address
benjamin.vangiffen@unisg.ch
Eprints ID
260085
File(s)
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open.access

Name

HMD 331_2 Mgt von KI in Unternehmen v1 (Full article_preprint).pdf

Size

1.07 MB

Format

Adobe PDF

Checksum (MD5)

8e219586cc778e2cc7e7aea773b78e21

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