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Band 2 - So erschließen Sie GenAI-Potenziale richtig!

8. Oktober 2024 durch
Band 2 - So erschließen Sie GenAI-Potenziale richtig!
Steinbeis-Beratungszentrum Electronic Business (SBZEB)

🎯 Ziel und Themen des Sammelbands 

„Forschung Informationsmanagement | Band 2“ widmet sich hochaktuellen Forschungsthemen an der Schnittstelle von Informationsmanagement, Data Science und KI – mit besonderem Fokus auf Explainable AI, Responsible AI, Large Language Models, Text Mining und Data Ecosystems. In elf Beiträgen liefern die Autor:innen fundierte State-of-the-Art-Analysen und konkrete Handlungsansätze für Forschung, Lehre und datengetriebene Unternehmenspraxis.


🔍 Ausgewählte Inhalte im Überblick

📊 Business Excellence
Gestaltung von Data-Ecosystems: Entwicklung eines Forschungsdesigns zur Analyse vernetzter Datenräume • Explainable Artificial Intelligence (XAI): Kategorisierung und Evaluation von Methoden der Erklärbarkeit

🖥️ IT Excellence
Responsible Artificial Intelligence: Ableitung von Gestaltungsprinzipien für verantwortungsbewusste KI-Systeme • Datenarchitektur als konzeptioneller Rahmen für LLMs: Modellierung von Einbettung, Integration und Nutzung großer Sprachmodelle in Unternehmenskontexte

📈 Data Excellence
Text Mining Frameworks & Pipelines: Vergleich von Ansätzen für semantische Analyse großer Textmengen • Prompt Engineering: Strukturelle Einflussfaktoren auf die Output-Qualität generativer Sprachmodelle • Datenethik & Governance: Analyse ethischer Spannungsfelder beim Einsatz von GenAI und KI-gestützten Entscheidungsmodellen

🤖 Technology Excellence
Evaluation von LLMs im Unternehmenskontext: Kriterien zur Auswahl, Bewertung und Integration von GPT- & BERT-basierten Architekturen • Automatisierung von Annotation & Labeling: Einsatz von Active Learning zur Reduktion manuellen Aufwands in der Trainingsdatenaufbereitung • DataFly & Co.: Bewertung datenschutzwahrender Tools für Anonymisierung & Re-Identifizierungsrisiken

🔄 Business Process Excellence
Human-in-the-Loop-Konzepte: Gestaltung hybrider Systeme zwischen Automatisierung und menschlicher Kontrolle • Change Management & GenAI: Erfolgsfaktoren bei der Einführung generativer KI im operativen Betrieb


🧠 Zielgruppen und Nutzen
Datenstrategen & KI-Architekten: Frameworks für Planung, Integration und Überwachung von GenAI-Lösungen • Data Scientists & Researcher: Fundierte Vergleichsstudien zu Textanalyse, Labeling und Evaluierung • IT-Fachleute & Governance-Verantwortliche: Praxisleitfäden für Responsible AI, Datenethik & Security • Hochschulen & Lehre: Forschungsergebnisse mit hoher Anwendungsnähe für Lehre und Studienprojekte

✍️ Fazit 
"Forschung Informationsmanagement, Band 2" bringt Licht in die Black Box generativer KI: Ob LLMs, XAI, Text Mining oder datenethische Fragestellungen – dieser Sammelband bündelt aktuelle Forschungsthemen in systematischen Übersichten und praxisnahen Analysen. 


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