330 Wirtschaft
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Die rapide Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) hat eine transformative Wirkung
auf zahlreiche Lebensaspekte, einschließlich des Bildungswesens. Die Integration von
KI-Technologien im Bildungskontext bietet vielfältige Möglichkeiten, Lehr- und Lernmethoden
effizienter zu gestalten. Um diese Potenziale jedoch voll auszuschöpfen und die
Technologie vertrauenswürdig einsetzen zu können, ist eine erklärbare Gestaltung der
KI-generierten Entscheidungsprozesse unerlässlich. Dennoch hat sich bisher kein Prüfrahmenwerk
etabliert, anhand dessen Auditoren mangelhafte Erklärbarkeit und hierbei
im Zusammenhang stehende potenzielle Risiken erkennen und an relevante Stakeholder
kommunizieren können.
Das Ziel in der vorliegenden Arbeit ist es, ein Rahmenwerk zur Prüfung der Erklärbarkeit
von KI-Systemen zu konzipieren und mit einem konkreten Anwendungsbeispiel
aus dem Bildungswesen zu veranschaulichen.
Hierfür bietet Kapitel drei dieser Arbeit zunächst ein einheitliches Verständnis der Erklärbarkeit
von KI-Systemen im Bildungswesen, indem es die Anwendungsgebiete, die
Notwendigkeit, die Zielgruppen und den Informationsgehalt sowie potenzielle Risiken
Erklärbarer KI im Bildungskontext analysiert.
In Kapitel 4 wird schließlich das Prüfrahmenwerk mit der direkten Demonstration der
Kriterien am Anwendungsbeispiel vorgestellt. Um ein umfassendes Prüfrahmenwerk zu
konzipieren, wurde die Literatur rund um Erklärbare KI untersucht und die Kriterien
extrahiert, die andere Autoren für die Bewertung von Erklärbarkeit vorgeschlagen oder
in ihrer Forschung verwendet haben. Das Prüfrahmenwerk wird hierfür in drei Dimensionen
unterteilt, um die Vorgehensweise zu strukturieren: Die soziale, sozio-technische
und technische Dimension. Das Werk kann als Leitfaden oder Orientierungshilfe zur
Prüfung der Erklärbarkeit von KI-Systemen dienen und leistet einen Beitrag zur Etablierung
verantwortungsvoller KI-Nutzung, die den Bedürfnissen und Erwartungen der Gesellschaft
gerecht wird.
Diese Masterarbeit untersucht die Einflussfaktoren auf die Investitionsentscheidungen nicht
professioneller Anleger in nachhaltige Immobilien in Deutschland. Unter Berücksichtigung
klassischer ökonomischer und verhaltenswissenschaftlicher Ansätze wird analysiert, welche
Faktoren das Entscheidungsverhalten nicht professioneller Anleger beeinflussen. Im Rahmen
einer qualitativen Studie wurden Experteninterviews durchgeführt, deren Ergebnisse sowohl
immobilienbezogene als auch psychologische Faktoren untersuchen. Die Untersuchung
schließt eine Forschungslücke, indem sie die Einflussfaktoren nicht professioneller Anleger im
Kontext nachhaltiger Immobilieninvestitionen aufzeigt. Die Ergebnisse zeigen die zentrale
Rolle von Einflussfaktoren wie Werten und Überzeugungen, Emotionen und rechtlichen Rahmenbedingungen.
Zudem werden konkrete Handlungsempfehlungen für den Immobilienvertrieb
abgeleitet, um Investitionen in nachhaltige Immobilien besser zu fördern. Die Arbeit liefert
damit wichtige Erkenntnisse für die Praxis.
Bisher wurde der Einsatz von sozialen Robotern im stationären Handel vornehmlich aus der Kundenperspektive betrachtet und birgt aufgrund der zumeist positiven Resonanz der Kunden auf die neuartige Technologie ein großes Potenzial der steigenden Komplexität und dem Fachkräftemangel des Handels zu begegnen. Jedoch ist eine optimale kundenzentrierte Gestaltung des Einsatzes von sozialen Robotern von der Akzeptanz der Frontline Mitarbeiter, die als Schnittstelle zwischen Unternehmen und Kunde dienen abhängig. Diese Arbeit untersucht bisherige Einsatzszenarien im Handel und ordnet die bisherigen Einsätze in die drei Phasen (Vor-kauf-, Kauf- und Nachkaufphase) entlang der Customer Journey ein. Aufgrund der wirtschaftlichen Bedeutung und der fortschreitenden Digitalisierung und der damit verbundenen Herausforderungen wird der Fokus auf den Lebensmitteleinzelhandel und dessen Mitarbeiter gelegt. In einer Onlineumfrage (N=50) wurden Frontline Mitarbeiter aus Supermärkten und Discountern nach ihrer emotionalen Einstellung, den erwarteten Aufgaben und der Einschätzung der Lernfähigkeit und Kompetenz von sozialen Robotern gefragt. Die Umfrage ergab, dass Mitarbeiter Potenzial sehen, dass Roboter sie bei der Arbeit entlasten könnten, wobei jüngere Be-fragte tendenziell weniger Bedenken äußern als erfahrene Mitarbeiter. Insgesamt sehen die Mitarbeiter die Roboter eher als Unterstützung bei operativen Aufgaben und erachten praktische Funktionen als deutlich bedeutender als emotionale und soziale Komponenten.
Im digitalen Zeitalter sind Social Media Plattformen zu unverzichtbaren Werkzeugen
für das Marketing geworden, insbesondere in der Musikindustrie, in der die
Generation Z eine zentrale Zielgruppe darstellt. Diese Arbeit untersucht, wie Künstler
der deutschen Musikbranche die Generation Z erfolgreich durch Influencer-Marketing
auf Instagram und TikTok erreichen und binden können. Mittels einer qualitativen
Inhaltsanalyse nach der Methodik von Mayring werden die Social Media Strategien
von drei verschiedenen Künstlern (Apsilon , Badmomzjay und Shirin David)
analysiert. Die Analyse zeigt, wie Authentizität, visuelle Ästhetik, kulturelle Relevanz
und direkte Interaktion genutzt werden, um Verbindungen zu jungen Zielgruppen
aufzubauen. Die Ergebnisse bieten wertvolle Einblicke in die besonderen Vorlieben
der Generation Z und die Rolle des Influencer-Marketings bei der Gestaltung dieser
Verbindungen. Es werden praxisnahe Empfehlungen für Künstler und die
Musikindustrie gegeben, um Influencer-Marketing-Strategien zu optimieren und
Authentizität in der Kommunikation zu bewahren.