Maschinelles Spielen im Klassiker Asteroids

Das Ende der 80er Jahre veröffentlichte, auf Reaktion und Planung basierende Spiel Asteroids, gilt inzwischen als eines der erfolgreichsten Computerspiele aller Zeiten. Es eignet sich hervorragend als Testplattform für die verschiedensten KI-Konzepte, die anhand erreichter Punktezahlen verglichen werden können. In der vorliegenden Arbeit wird ein adaptives physikalisches Weltmodell eingeführt, mit dessen Hilfe eine optimale Verhaltensstrategie gefunden werden kann. Mittels einer heuristischen Suche wird eine Aktionsfolge gefunden, die in minimaler Zeit versucht, die Punkte zu maximieren. Die hier vorgestellten Ideen wurden im Programm jAsteroidsAI realisiert, welches erfolgreich am Wettbewerb der Computerzeitschrift c’t 2008 teilnahm und in fünf Minuten eine Spitzenpunktezahl von 85:000 erreichte

Techniksprung in der Rekrutierung - Ausgewählte Ergebnisse der Recruiting Trends 2016 und der Bewerbungspraxis 2016

Das Themenspecial „Techniksprung in der Rekrutierung“ analysiert die Ergebnisse mit dem Fokus auf aktuelle technische Entwicklungen und betrachtet dabei unterschiedliche technischen Innovationen

Selbstlernende Assistenzsysteme für Maschinenbediener

Technische Entwicklungen sowie Elemente der Automatisierung führen im Maschinen- und Anlagenbau zu einer steigenden Komplexität, welche mit einem gesteigerten Gesamtwirkungsgrad (nach (DIN 8743:2014-01) der Endprodukte einhergeht. In der Bedienung kann jedoch, bspw. in der Lebensmittelverarbeitungs- und -verpackungsindustrie, eine Diskrepanz des technisch möglichen und real erzielten Wirkungsgrades im zweistelligen Prozentbereich festgestellt werden (Schult, Oehm, Klaeger & Carsch 2018). Mit den Ironies of automation wurde bereits in den 1980er Jahren eine Ursache dafür identifiziert. Die fehlende Erfahrung sowie fehlendes Prozessverständnis im Umgang mit komplexen Systemen auf Bedienenden-Seite führen zu Problemen im Umgang mit ebenjenen (Bainbridge 1983). Insbesondere bei biogenen Rohstoffen mit volatilen Eigenschaften können weit verzweigte Ursache-Wirkungs-Kausalitäten im Störungsfall weder verstanden noch nachhaltig behoben werden. Diese theoretische Annahme wird auch durch Analysen am Fraunhofer Institut für Verfahrenstechnik und Verpackung (IVV) in Dresden bestätigt. Seit 1995 konnte in über 6.000 Stunden Maschineneffizienzanalysen in der Lebensmittelverarbeitung und -verpackung festgestellt werden, dass die Prozesse von so genannten Mikrostörungen, also Unterbrechungen kürzer als 2 Minuten, geprägt sind (Schult, Beck & Majschak 2015). Ein für die nachhaltige Problemlösung notwendiger Erfahrungsaustausch und -aufbau unter den Mitarbeitenden wird dabei häufig durch Personalfluktuation, Fachkräftemangel und Kommunikationsbarrieren behindert. [...aus der Einleitung

Business Process Management 2015 : Status quo und Best Practices «Prozessintelligenz»

Mehr als 40 Prozent der Unternehmen nutzen keine operativen Prozessdaten, um die Durchlaufzeiten oder Kosten ihrer Prozesse effektiv zu überwachen. Dennoch geben mehr als 60 Prozent der Unternehmen an, mit Prozessmanagement ihre Effizienz steigern zu wollen. Dies zeigt die Studie «Business Process Management 2015» der ZHAW School of Management and Law (SML). Die Ergebnisse wurden heute am BPM Symposium in Winterthur vorgestellt und mit einem breiten Fachpublikum aus Praxis und Wissenschaft diskutiert. Grundlage für die digitale Transformation: Die Studie untersucht, wie und in welchem Ausmass Unternehmen das Standardrepertoire des Geschäftsprozessmanagements in Richtung Prozessintelligenz erweitern. Prozessintelligenz schliesst die Lücke zum operativen Geschäft und liefert eine neue Perspektive auf das Management der Geschäftsprozesse. Dabei konzentriert sie sich auf die Informationen, die in den operativen Prozessen entstehen und gebraucht werden und ist somit eine wesentliche Grundlage für die aktuell viel diskutierte digitale Transformation von Unternehmen. Um Prozesse besser verstehen, steuern und optimieren zu können, werden Methoden und Werkzeuge des Geschäftsprozessmanagements (BPM) und der Business Intelligence (BI) kombiniert. Wertvolle Erfahrungen aus der Praxis: Für die Studie wurden in einer Online-Befragung über 80 Unternehmen zum Status quo ihrer «Prozessintelligenz» befragt. Ein Praxisworkshop diente als Rahmen, um Erfolgsmuster aus fünf Fallstudien bei Roche, AXA Winterthur, der St. Galler Kantonalbank sowie den Städten Lausanne und Konstanz zu identifizieren. Der Softwarehersteller Axon Ivy und SBB Immobilien haben im Rahmen einer Studienpartnerschaft mit dem Institut für Wirtschaftsinformatik der SML und dem Institut für Prozesssteuerung der HTWG Konstanz wertvolle Praxiserfahrungen beigesteuert. Das Resultat ist eine Momentaufnahme der strategischen, analytischen und praktischen Fähigkeiten, Methoden und Werkzeuge, mit denen Organisationen ihre Geschäftsprozesse gestalten, ausführen, überwachen und fortlaufend weiterentwickeln

Robo-Recruiting – Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Personalauswahl

Im Personalwesen ist seit einigen Jahren ein Paradigmenwechsel zu beobachten. Die Personalabteilungen von Unternehmen bemühen sich im Wettbewerb um die besten Köpfe zunehmend darum, Kandidatinnen und Kandidaten niedrigschwellige und einfache Zugangspunkte im Recruitingprozess anzubieten. Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet dabei neue Möglichkeiten: Mithilfe algorithmischer Systeme können Teile des Recruitingprozesses automatisiert werden. Im besten Fall können Recruitingprozesse dadurch nicht nur effizienter, sondern Auswahlentscheidungen objektiver sowie zeitlich und räumlich flexibel gestaltet werden. Das trägt sowohl zu mehr Komfort bei den Kandidatinnen und Kandidaten als auch bei den Personalanfordernden bzw. -vermittelnden (Recruitern) bei. Im schlechtesten Fall werden Prozesse für Unternehmen zwar effizienter, bisherige Einstellungsmuster werden jedoch lediglich reproduziert und bestehende Diskriminierungsmuster verstärkt. Während KI-Systeme auch bei der aktiven Suche nach potenziellen Kandidaten, beim Personalmarketing und in der Personalentwicklung angewendet werden können, liegt der Fokus im Folgenden auf dem Einsatz von KI bei der Personalauswahl. Dieser Bereich wird in der Debatte bislang als besonders sensibel betrachtet. Auch in Deutschland sind mittlerweile Robo-Recruitinganbieter am Markt, wenngleich die Marktdurchdringung bis heute gering ist. Bis 2030 ist zu erwarten, dass sich diese weiter verbreiten. Trotz der bislang begrenzten Bedeutung des Robo-Recruitings in der Praxis ist die Debatte um den richtigen Einsatz von KI-Systemen im Recruiting weit vorangeschritten. Neben zivilgesellschaftlichen und politischen Akteuren setzen sich auch Unternehmen und Verbände zunehmend kritisch mit der Frage auseinander, wie KI-Systeme zur Personalauswahl gestaltet und angewendet werden können, damit deren wirtschaftliches und soziales Potenzial genutzt, ethische Risiken jedoch vermieden werden

Die De-Organisation von Organisation?

Menschliche Entscheiderinnen und Entscheider in Organisationen werden heutzutage zunehmend durch daten-intensive Algorithmen ersetzt. Algorithmen steuern Autos, Flugzeuge und Fahrstuhlsysteme, schreiben Nachrichten und Bücher, und verschlagworten Fotos auf digitalen Plattformen. Dieses sog. „algorithmische Entscheiden“ scheint folglich signifikante Veränderungen in Organisationen zu verursachen. Nichtsdestotrotz spielt dieses Phänomen im soziologischen Diskurs bislang kaum eine Rolle. Lediglich außerhalb der Soziologie findet sich mittlerweile eine Vielzahl an Arbeiten, die sich mit den sozialen Folgen algorithmischen Entscheidens auseinandersetzen. Allerdings wird in eben diesen Studien weder die Organisation als Untersuchungsgegenstand beachtet, noch wird der Begriff der „Entscheidung“ näher definiert. Beide Phänomene werden als gegeben hingenommen und nicht weiter reflektiert. In der Folge wissen wir überraschend wenig darüber, welche Implikationen das Ersetzen menschlicher Entscheiderinnen und Entscheider durch Algorithmen hat. Der vorliegende Beitrag adressiert diesen Umstand in zwei Hinsichten. Er präsentiert zum einen ein strikt soziologisches Verständnis von „Entscheidungen“, welches es erlaubt, das Phänomen des algorithmischen Entscheidens und dessen weitreichende Implikationen theoretisch zu erfassen. Zum anderen geht der Beitrag kurz auf einige Folgen algorithmischer Entscheidungen am Beispiel selbst-lernender Algorithmen ein. Dabei wird diskutiert, ob und inwieweit Organisationen ihre Entscheidungen überhaupt noch selbst treffen, wenn solche Algorithmen zum Einsatz kommen. Außerdem wird darauf eingegangen, inwiefern Organisationen als kollektiven Personen die Verantwortung für algorithmische Entscheidungen zugerechnet werden kann

Bericht: TA17 – Digitalisierung der Arbeitswelt: Neue Technologien und Organisationsformen

Bericht über die TA17 die Fragestellungen zur Digitalisierung der Arbeitswelt zum Thema hatte

Wissensmanagement an Universitäten

Wenn es eine wissensbasierte Organisationsform gibt, dann heißt sie Universität. In keiner anderen Organisation dreht sich der gesamte „Produktions-“ bzw. Dienstleistungsprozess so ausschließlich um das Wissen. Aber anderseits existiert auch kaum eine andere Organisationsform, die so sehr unter Wissensverlust leidet, nämlich immer dann, wenn Wissensträger die Organisation oder ein bestimmtes Amt innerhalb dieser Organisation verlassen. Wissen spielt in allen drei Funktionsbereichen der Universität eine Rolle: in der Forschung, in der Lehre und in der Administration bzw. Selbstverwaltung. In der Forschung geht es ausschließlich um die Generierung neuen Wissens. Dieses Wissen ist an bestimmte Forscherpersonen geknüpft, aber auch in Veröffentlichungen gespeichert. Wenn die Personen aber die Universität verlassen, bricht auch ein bestimmter Inhalt der Wissensgenerierung ab. In der Lehre sind in den letzten Jahren viele neue IT-Tools eingesetzt worden, um die Informationsvermittlung für die Studierenden als Lernende, aber auch als Selbstlernende und wechselseitig Unterstützende zu verbessern. In der akademischen Selbstverwaltung ist dagegen das Problem des Wissensverlusts bei Amtswechsel immer noch ungelöst. Wenn ein Dekan oder ein Rektor nach einigen Jahren sein Amt aufgibt, dann geht mit dieser Person sehr viel Wissen verloren. Ein neuer Funktionsträger muss sich erst aufwendig in die Materie einarbeiten und wird doch nie alles Wissen seines Vorgängers zur Verfügung haben. In der Verwaltung ist ebenso viel Wissen in Routinen, Standardabläufen, aber auch in den Köpfen einzelner Mitarbeiter enthalten. Bei dieser Problemlage liegt es auf der Hand danach zu fragen, ob ein in den letzten Jahren sehr populäres Konzept aus dem Unternehmensbereich auch auf die Hochschule übertragbar ist: das Wissensmanagement. Um diese Frage zu klären, müssen zuerst einige begriffliche Vorklärungen getroffen werden, um dann einen populären Ansatz des Wissensmanagements kurz vorzustellen. Anschließend wird die Differenz der Organisationsformen von Unternehmen und Universitäten analysiert, um die unterschiedlichen Einsatzgebiete des Wissensmanagement zu diskutieren. Aus den unterschiedlichen Organisationsweisen folgen auch unterschiedliche Einsatzmöglichkeiten und Konzepte des Wissensmanagements. Zum Schluss werden fünf Anwendungsfälle kurz diskutiert