Refine
Year of publication
- 2020 (3) (remove)
Document Type
Conference Type
- Konferenzartikel (1)
Language
- German (3)
Has Fulltext
- no (3) (remove)
Is part of the Bibliography
- yes (3)
Keywords
- Künstliche Intelligenz (3) (remove)
Institute
Open Access
- Closed Access (2)
- Open Access (1)
Die Diskussionen über die Bedeutung und Folgen der Digitalisierung sind kaum noch überschaubar. Einig sind sich die meisten, dass Digitalisierung und die sogenannte „Künstliche Intelligenz“ (sKI) sowohl „alternativlos“ wie entscheidend für die Zukunft seien. Wer bei diesen Techniken nicht an der Spitze stünde, würde wirtschaftlich abgehängt und letztlich zum Verlierer. Die erste Frage ist aber: Wer steht denn an der Spitze und ist es erstrebenswert, sich dazu zu gesellen? Die zweite Frage ist, was sich konkret an technischen Systemen hinter Schlagworten wie Big Data, Künstlicher Intelligenz und autonomen Systemen verbirgt. Nicht zuletzt steht in Frage, welche Konsequenzen diese Systeme für den Einzelnen haben (können und/oder werden).
Künstliche Intelligenz gilt immer noch als eine der zukunftsweisenden Technologien, die viele Bereiche wie etwa Medizin, Handel, Verkehr und öffentliche Verwaltung revolutioniert. So scheint es nicht verwunderlich, dass bereits knapp jedes fünfte Unternehmen in Deutschland zurzeit KI-Systeme implementiert oder zumindest ihren Einsatz plant. Besonders hoch im Kurs stehen KI-Projekte, um Daten zu analysieren. Ganze 70 Prozent der Unternehmen sehen hier das größte Potenzial, so die Ergebnisse einer Umfrage von PWC [1]. Dennoch lauern einige Stolpersteine, wollen Unternehmen intelligente Datenprojekte umsetzen. Welche Hürden auftauchen können und wie sich diese meistern lassen, erläutert dieser Artikel anhand eines KI-Projektes zur Analyse von Geschäftspartnerdaten [2].
Im Rahmen des Forschungsprojekts Professional UX entwickelt die Hochschule Offenburg gemeinsam mit dem Softwarehaus Dr. Hornecker in Freiburg eine innovative Systemlösung, die es ermöglicht, anhand von Mimik, Stimme und Blickverlauf beim Nutzer entstehende Emotionen bei der Nutzung interaktiver Anwendungen zu erfassen und zu interpretieren. Ziel der Untersuchung ist es, Indikatoren zu identifizieren, die eine exakte Zuordnung von wahrgenommenen Reizen zu den jeweils ausgelösten Emotionen erlauben. Sobald negative Emotionen wie Ärger oder Unsicherheit auftreten, kann dieser erfasst und im Nachgang der jeweils irritierende Reiz eliminiert werden. Das Projektteam hat einen ersten Prototyp für die Professional UX Systemlösung in Form von Hard- und Software entwickelt, mit dem es möglich ist, UX-Messungen während der User Interaktion durchzuführen und automatisiert mithilfe von KI auswerten zu lassen.