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Künstliche Intelligenz im Content Management

  • Die Wertschöpfung vorherrschender Datenmengen scheitert, obgleich diese als der Treibstoff der Zukunft gelten, oftmals an den grundlegendsten Dingen. Das Digitalisierungs- und auch Verlagerungsverhalten werden für das Content Management (CM) zunehmend zu einem herausfordernden Fallstrick. Die Unternehmen sind mit Fragestellungen traktiert, die sich darauf referenzieren, EchtzeitStrömeDie Wertschöpfung vorherrschender Datenmengen scheitert, obgleich diese als der Treibstoff der Zukunft gelten, oftmals an den grundlegendsten Dingen. Das Digitalisierungs- und auch Verlagerungsverhalten werden für das Content Management (CM) zunehmend zu einem herausfordernden Fallstrick. Die Unternehmen sind mit Fragestellungen traktiert, die sich darauf referenzieren, EchtzeitStröme unstrukturierter Daten aus heterogenen Quellen zu analysieren und zu speichern. Trotz aller Bemühungen, die unaufhaltsam wachsende Menge an Daten- beziehungsweise Content im Rahmen eines effizienten Managements künftig manuell in den Griff zu bekommen, scheint es, als ob die Unternehmen an der kaum zu bewerkstelligenden Herausforderung scheitern werden. Die vorliegende Arbeit untersucht, inwieweit es einer innovativen Technologie, wie der Künstlichen Intelligenz (KI) gelingen kann, das Content Management nachhaltig zu revolutionieren und damit den Content in seinem Umfang so zu organisieren und zu nutzen, um den Unternehmen eine Perspektive zu bieten, die steigende Welle an Big Data zu bewältigen. Somit bewegt sich diese Arbeit auf dem Forschungsfeld der KI, als Teilgebiet der Informatik, die enorme Chancen und gleichzeitig Herausforderungen für die Wissenschaft und die Innovationsfähigkeit der Unternehmen mit sich bringt. Im Rahmen qualitativer Expert*inneninterviews als Lösungsansatz wurde untersucht, inwiefern es KI-gestützten Systemen gelingen kann, Wissensmitarbeiter*innen entlang des Content Life Cycles zu unterstützen und den Nutzer*innen bezüglich der Ausspielung der Inhalte eine optimale Customer Experience zu bieten. Die fehlende Nachvollziehbarkeit und das Missverständnis des KI-Begriffes sowie die Kluft zwischen der öffentlichen Debatte und der Realität der KI erweisen sich hierbei als die wohl größten Innovationsbremsen des KI-Einsatzes in der Content Management Umgebung. Die Ergebnisse der Arbeit tragen im Wesentlichen dazu bei, das Verständnis für die KI zu schärfen und gleichzeitig das aufkommende Dilemma des Vertrauensdefizites der Mensch-Maschine-Kommunikation zu entschärfen. Außerdem wird ein Grundverständnis dafür geschaffen, die KI als geeignetes Tool im Content Management zu erkennen. Darüber hinaus wird demonstriert, dass sich durch den Einsatz der KI im Content Management ebenfalls immense Vorteile für die Ausspielung user*innenspezifierten Contents ergeben, die im folgenden Verlauf genauer aufgeführt werden.show moreshow less
  • The value creation of the prevailing data volume, although considered as the fuel of the future, often fails at the most basic things. The behaviour of the digitalisation- and relocation is increasingly becoming a challenging pitfall for content management. Companies are beset with issues related to analysing and storing real-time streams of unstructured data from heterogeneous sources. DespiteThe value creation of the prevailing data volume, although considered as the fuel of the future, often fails at the most basic things. The behaviour of the digitalisation- and relocation is increasingly becoming a challenging pitfall for content management. Companies are beset with issues related to analysing and storing real-time streams of unstructured data from heterogeneous sources. Despite all efforts to manually handle the inexorably growing amount of data or content within the framework of efficient management in the future, it seems as if the companies will fail due to the challenge that can hardly be met. This paper examines the extent to which an innovative technology such as Artificial Intelligence (AI) can succeed in revolutionising content management in the long term, thus organising and using the content in its scope in such a way as to offer companies a perspective for coping with the growing wave of Big Data. Thus, this work moves in the research field of AI, as a sub-field of computer science, which brings enormous opportunities and at the same time challenges for science and the innovative capacity of companies. Within the framework of qualitative expert interviews as a solution approach, it was investigated to what extent AI-supported systems can succeed in supporting knowledge employees along the content life cycle and in offering users an optimal customer experience with regard to the playout of content. The lack of follow-through and misunderstanding of the AI term, as well as the gap between the public debate and the reality of AI, proved to be arguably the biggest brakes on innovation in the use of AI in the content management environment. The results of the work essentially contribute to sharpening the understanding of AI and at the same time to defusing the emerging dilemma of the trust deficit of human-machine-communication. It also creates a basic understanding of how to recognise AI as a suitable tool in content management. Furthermore, the work demonstrates that the use of AI in content management also results in immense advantages for the playout of user-specific content, which will be listed in the following course of the thesis.show moreshow less

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Metadaten
Author:Lena Albrecht
Subtitle (German):Potenziale KI-gestützter Technologien entlang des Content Life Cycles und damit einhergehende Auswirkungen auf die Corporate Communication
Place of publication:Offenburg
Year of Publication:2021
Date of first Publication:2021/02/10
Pagenumber:XXXVI, 99
Language:German
Tag:Künstliche Intelligenz
Content Management
DDC classes:300 Sozialwissenschaften / 330 Wirtschaft
Advisor:Ute Rohbock, Arne Leichsenring
Publishing Institution:Hochschule Offenburg
Granting Institution:Hochschule Offenburg
Date of final exam:2021/02/01
Document Type:Master's Thesis
Institutes:Abschlussarbeiten / Master-Studiengänge / MuK
Open Access:Zugriffsbeschränkt
Release Date:2021/02/19
Licence (German):License LogoEs gilt das UrhG