Knowledge science - Fallstudien: wie mit Künstlicher Intelligenz die Wissenssicherung und -nutzung im Unternehmen unterstützt wird
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden, Germany
Springer Vieweg
[2023]
|
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| Online-Zugang: | Inhaltstext Auszug Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | X, 205 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm, 374 g |
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|---|---|
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1
EINLEITUNG
.
1
CARSTEN
LANQUILLON
UND
SIGURD
SCHACHT
1.1
WARUM
DIESES
BUCH?
.
1
1.2
KUENSTLICHE
INTELLIGENZ
.
3
1.3
AUFBAU
DES
BUCHES
UND
DER
BUCHREIHE
.
6
TEIL
I
GRUNDLAGEN
2
DER
ARBEITSPLATZ
DER
ZUKUNFT
.
11
JOCHEN
GUENTHER
2.1
AKTUELLE
SITUATION
.
11
2.2
ABGRENZUNG
VON
ARBEITSAUFGABEN
UND
UNTERSTUETZUNGSPOTENZIAL
.
13
2.3
GESTALTUNGSBEDINGUNGEN
FUER
DEN
EINSATZ
VON
KI
AM
ARBEITSPLATZ
.
15
2.4
ZUSAMMENFASSUNG
UND
PERSPEKTIVE
.
18
3
KOGNITIVE
ASSISTENZSYSTEME
.
21
SIGURD
SCHACHT,
CARSTEN
LANQUILLON,
SOPHIE
HENNE,
ELENA
SCHMID
UND
VANESSA
MEHLIN
3.1
EINLEITUNG
.
21
3.2
DEFINITION
UND
EINORDNUNG
.
22
3.2.1
ARTEN
UND
ANWENDUNGSGEBIETE
VON
ASSISTENZSY
STERNEN
.
23
3.2.2
MERKMALE
KOGNITIVER
ASSISTENZSYSTEME
.
27
3.2.3
ARCHITEKTUR
VON
KOGNITIVEN
ASSISTENZSYSTEMEN
.
28
3.2.4
KOGNITIVE
ASSISTENZSYSTEME
AM
ARBEITSPLATZ
DER
ZUKUNFT
.
29
4
WISSENSMANAGEMENT
.
33
MICHAEL
MUELLER
UND
JANN
LINK
4.1
MOTIVATION
FUER
WISSENSMANAGEMENT
.
33
4.2
WISSEN
-
DEFINITION,
KATEGORIEN
UND
LEBENSZYKLUS
.
35
4.2.1
WAS
IST
WISSEN?
.
35
4.2.2
KATEGORIEN
DES
WISSENS
.
36
V
VI
INHALTSVERZEICHNIS
4.2.3
INTEGRIERTER
DATEN
UND
WISSENSLEBENSZYKLUS
.
36
4.2.4
NEUE
HERAUSFORDERUNGEN
BEIM
UMGANG
MIT
WISSEN
.
38
4.3
MANAGEMENT
VON
WISSEN
UND
KNOWLEDGE
LEADERSHIP
.
39
4.3.1
DER
PDCA-ZYKLUS
DES
WISSENSMANAGEMENTS
.
39
4.3.2
DATA
UND
KNOWLEDGE
LEADERSHIP
.
40
4.4
WISSENSMANAGEMENT-MODELLE
UND
-METHODEN
.
40
4.4.1
DIE
WICHTIGSTEN
MODELLE
DES
WISSENSMANAGEMENTS
.
41
4.4.2
DAS
WM
4
-MODELL
.
44
4.4.3
METHODEN
UND
IT-TOOLS
DES
WISSENSMANAGEMENTS
.
47
4.5
WISSENSORGANISATIONEN
UND
EINFUEHRUNG
VON
WISSENSMANAGEMENT
.
54
4.5.1
DIE
WISSENSBASIERTE
ORGANISATION
.
54
4.5.2
EINFUEHRUNG
VON
WISSENSMANAGEMENT
.
55
4.5.3
ANWENDUNGSGEBIETE
DES
WISSENSMANAGEMENTS
.
58
4.6
QUO
VADIS
WISSENSMANAGEMENT?
.
60
4.6.1
AGILES
WISSENSMANAGEMENT
.
60
4.6.2
EVIDENZBASIERTES
WISSENSMANAGEMENT
.
61
4.6.3
SMART
KNOWLEDGE
MANAGEMENT
.
61
4.6.4
BLENDED
KNOWLEDGE
MANAGEMENT
.
62
4.6.5
GREEN
KNOWLEDGE
MANAGEMENT
.
62
4.7
FAZIT
.
64
4.7.1
DISKUSSION
KONTROVERSER
THEMEN
.
64
4.7.2
AUSBLICK
AUF
ZUKUENFTIGE
ENTWICKLUNGEN
.
65
TEIL
II
ANWENDUNGEN
5
LERNEN
WIE
EIN
MENSCH
.
69
DANIEL
DRESSLER,
SIGURD
SCHACHT
UND
CARSTEN
LANQUILLON
5.1
EINLEITUNG
.
70
5.2
KONZEPT
DES
KOGNITIVEN
ASSISTENTEN
IN
DER
AUSBILDUNG
.
71
5.2.1
MOTIVATION
.
71
5.2.2
EINORDNUNG
UND
ABGRENZUNG
.
72
5.2.3
FUNKTIONALE
ANFORDERUNGEN
UND
KOMPONENTEN
.
74
5.2.4
MVP-SZENARIO
.
75
5.3
KOGNITIVE
GRUNDLAGEN
DES
LERNENS
.
76
5.3.1
DIE
BEDEUTUNG
DES
LERNENS
FUER
DEN
MENSCHEN
.
76
5.3.2
KONSTRUKTIVISTISCHE
PERSPEKTIVE
.
77
5.3.3
NEUROPSYCHOLOGISCHE
GRUNDLAGE
DES
GEDAECHTNISSES
.
78
5.3.4
STRUKTUR
DES
GEDAECHTNISSYSTEMS
.
80
5.4
KOGNITIVES
LERNMODELL
FUER
DEN
ANALOGIETRANSFER
.
83
INHALTSVERZEICHNIS
VII
5.5
LERNARCHITEKTUR
FUER
DEN
KI-BASIERTEN
WISSENSERWERB
.
86
5.5.1
HIGH-LEVEL-EBENE
.
86
5.5.2
ENCODER-DECODER-ARCHITEKTUR
.
88
5.5.3
ERINNERUNGSBILDUNG
.
92
5.5.4
ERINNERUNGSKONSOLIDIERUNG
.
95
5.5.5
DETAILLIERTE
DARSTELLUNG
DER
LERNARCHITEKTUR
.
98
5.6
DISKUSSION
.
101
5.7
AUSBLICK
.
103
6
SMART
EXPERT
.
109
MICHAEL
MUELLER
UND
JANN
LINK
6.1
EINLEITUNG
UND
MOTIVATION
.
109
6.2
LEAVING
EXPERTS
UND
EXPERT
DEBRIEFING
.
111
6.2.1
MITARBEITERLEBENSZYKLUS
UND
LEAVING
EXPERTS
.
111
6.2.2
SPEKTRUM
DER
METHODEN
ZUR
SICHERUNG
VON
ERFAHRUNGSWISSEN
.
113
6.2.3
PROZESSMODELL
FUER
EXPERT
DEBRIEFING
.
117
6.2.4
ZIELMEDIEN
FUER
WISSENSDOKUMENTATIONEN
IM
VERGLEICH
.
119
6.2.5
HERAUSFORDERUNGEN
DES
EXPERT
DEBRIEFINGS
.
122
6.3
KNOWLEDGE
GRAPH
ZUM
EXPERT
DEBRIEFING
.
125
6.3.1
SMART
KNOWLEDGE
MANAGEMENT
.
125
6.3.2
EINFUEHRUNG
IN
ONTOTOGIEN
UND
KNOWLEDGE
GRAPHS
.
126
6.3.3
KNOWLEDGE
GRAPH
ZUM
EXPERT
DEBRIEFING
.
127
6.3.4
ENTITAETEN
IM
KNOWLEDGE
GRAPH
ZUM
EXPERT
DEBRIEFING
.
128
6.3.5
BEZIEHUNGEN
ZWISCHEN
DEN
ENTITAETEN
.
131
6.3.6
DIE
ENTITAET
YYWISSENSELEMENT
"
.
131
6.4
DER
SMART
EXPERT
DEBRIEFING
ASSISTENT
.
132
6.4.1
DER
WISSENSBASIERTE
ASSISTENT
ZUM
EXPERT
DEBRIEFING
IM
UEBERBLICK
.
132
6.4.2
ASSISTENZFUNKTIONEN
FUER
AUSGEWAEHLTE
PROZESSSCHRITTE
.
133
6.5
MENSCH-MASCHINE-KOMMUNIKATION
UND
CHANGE
MANAGEMENT
.
140
6.5.1
MENSCH-MASCHINE-KOMMUNIKATION
BEIM
SMART
EXPERT
DEBRIEFING
.
140
6.5.2
CHANGE
MANAGEMENT
FUER
SMART
EXPERT
DEBRIEFING
.
141
6.6
AUSBAUSTUFEN
UND
NUTZEFFEKTE
.
142
6.6.1
AUTOMATISIERUNGSPOTENZIALE
BEIM
EXPERT
DEBRIEFING
.
142
6.6.2
WEITERE
AUSBAUSTUFEN
DES
SMART
EXPERT
DEBRIEFINGS
.
143
6.6.3
NUTZEFFEKTE
DES
SMART
EXPERT
DEBRIEFINGS
.
143
6.7
FAZIT
.
144
6.7
.1
DAS
WICHTIGSTE
IN
KUERZE
UND
DISKUSSION
KONTROVERSER
THEMEN
.
144
6.12
AUSBLICK
AUF
ZUKUENFTIGE
ENTWICKLUNGEN
.
145
VIII
INHALTSVERZEICHNIS
7
TRENDERMITTLUNG
MIT
DER
UNTERSTUETZUNG
EINES
KOGNITIVEN
ASSISTENTEN
.
149
NORA
HORBASCHK
UND
SIGURD
SCHACHT
7.1
EINLEITUNG
.
149
7.1.1
PROBLEMSTELLUNG
.
150
7.1.2
TRENDANALYSE
-
EIN
KURZER
EINBLICK
.
151
7.1.3
DIE
FOLGE
VON
FEHLENDEM
INFORMATIONS
UND
WISSENSMANAGEMENT
.
151
7.2
KONZEPT
DER
TRENDANALYSE
MIT
EINEM
KOGNITIVEN
ASSISTENTEN
.
152
7.2.1
PROZESSBESCHREIBUNG
.
152
7.2.2
RAHMENKONZEPT
.
166
7.2.3
FRAMEWORK
EINES
KOGNITIVEN
ASSISTENTEN
IM
WISSENSMANAGEMENT
VON
TRENDS
.
172
7.3
FAZIT
UND
AUSBLICK
.
173
8
KOGNITIVE
ASSISTENZSYSTEME
IM
PROJEKTMANAGEMENT
.
177
SOPHIE
HENNE
UND
SIGURD
SCHACHT
8.1
USE
CASE:
ASSISTENZSYSTEME
IM
PROJEKT-REPORTING
.
177
8.2
GRUNDLAGEN
PROJEKT-REPORTING
.
179
8.3
ERMITTLUNG
VON
ANWENDUNGSMOEGLICHKEITEN
VON
KI-VERFAHREN
IM
PROJEKT-REPORTING
.
181
8.4
SKIZZIERUNG
DES
KOGNITIVEN
ASSISTENZSYSTEMS
.
185
8.5
SKIZZIERUNG
DES
PROJEKT-REPORTING-PROZESSES
.
189
8.6
ZUSAMMENFASSUNG
.
189
9
INDUSTRIELLE
ANWENDUNGEN
.
193
STEFAN
GEISSELSOEDER
9.1
ZIELE
INDUSTRIELLER
ANWENDUNGEN
.
193
9.2
WISSENSEXTRAKTION
MIT
UNSTRUKTURIERTEN
DATEN
.
194
9.3
ANOMALIEERKENNUNG
MIT
STRUKTURIERTEN
DATEN
.
197
9.4
ANWENDUNG
MIT
CLOSED-LOOP
.
201
9.5
ANOMALIEERKENNUNG
MIT
TEILWEISE
STRUKTURIERTEN
DATEN
.
202
9.6
BEMERKUNGEN
ZUM
OPTIMALEN
INDUSTRIEEINSATZ
.
203
9.7
AUSBLICK
.
204 |
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