Reifegradmodelle zur Bewertung Künstlicher Intelligenz in kleinen und mittleren Unternehmen
Zusammenfassung
Die digitale Transformation stellt Unternehmen vor große Herausforderungen und begünstigt disruptive Veränderungsprozesse. Als Schlüsseltechnologie nehmen Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) eine übergeordnete Rolle ein. Führungskräfte müssen daher in der Lage sein, Notwendigkeit und Fortschritt des Einsatzes von KI im Unternehmen regelmäßig bewerten zu können. Hierfür eignen sich sogenannte Reifegradmodelle (RM), die eine Einordnung der Anwendungen und Produkte im Kontext der KI ermöglichen. Dieser Beitrag verfolgt das Ziel den Status Quo der aktuellen Forschung bestehender KI-RM aufzuzeigen und einzuordnen. Gleichzeitig sollen notwendige zusätzliche Perspektiven eines mittelstandsgerechten KI-RM identifiziert werden und als Grundstein für weitere Forschungsaktivitäten dienen.
- Vollständige Referenz
- BibTeX
Schuster, T., Waidelich, L. & Volz, R.,
(2021).
Reifegradmodelle zur Bewertung Künstlicher Intelligenz in kleinen und mittleren Unternehmen.
In:
, .
(Hrsg.),
INFORMATIK 2021.
Gesellschaft für Informatik, Bonn.
(S. 1237-1246).
DOI: 10.18420/informatik2021-102
@inproceedings{mci/Schuster2021,
author = {Schuster, Thomas AND Waidelich, Lukas AND Volz, Raphael},
title = {Reifegradmodelle zur Bewertung Künstlicher Intelligenz in kleinen und mittleren Unternehmen},
booktitle = {INFORMATIK 2021},
year = {2021},
editor = {} ,
pages = { 1237-1246 } ,
doi = { 10.18420/informatik2021-102 },
publisher = {Gesellschaft für Informatik, Bonn},
address = {}
}
author = {Schuster, Thomas AND Waidelich, Lukas AND Volz, Raphael},
title = {Reifegradmodelle zur Bewertung Künstlicher Intelligenz in kleinen und mittleren Unternehmen},
booktitle = {INFORMATIK 2021},
year = {2021},
editor = {} ,
pages = { 1237-1246 } ,
doi = { 10.18420/informatik2021-102 },
publisher = {Gesellschaft für Informatik, Bonn},
address = {}
}
Sollte hier kein Volltext (PDF) verlinkt sein, dann kann es sein, dass dieser aus verschiedenen Gruenden (z.B. Lizenzen oder Copyright) nur in einer anderen Digital Library verfuegbar ist. Versuchen Sie in diesem Fall einen Zugriff ueber die verlinkte DOI: 10.18420/informatik2021-102
Haben Sie fehlerhafte Angaben entdeckt? Sagen Sie uns Bescheid: Feedback abschicken
Mehr Information
ISBN: 978-3-88579-708-1
ISSN: 1617-5468
Datum: 2021
Sprache:
(de)
(de)
