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Management of AI, Design Thinking, Autonomes Fahren

Lehrstuhl Prof. Dr. Walter Brenner

Unsere Forschung fokussiert sich auf Projekte zu Management von Künstlicher Intelligenz, Design Thinking und Autonomes Fahren.

Aktuelles

Management Künstlicher Intelligenz = Management der Informatik + ?

Künstliche Intelligenz entwickelt sich immer mehr zu einem zentralen Erfolgsfaktor für Unternehmen. Es gilt das bestehende Management der Informatik in Unternehmen, um das weiter zu entwickeln, was sich hinter dem Fragezeichen in der Gleichung von Nicholas Berente in der Überschrift verbirgt. Das Büchlein «Bausteine eines Managements Künstlicher Intelligenz», das von einem Autorenteam des Instituts für Wirtschaftsinformatik an der Universität St.Gallen unter der Leitung der Professoren Walter Brenner und Benjamin van Giffen in Zusammenarbeit mit Prof. Dr. Jana Köhler vom Deutschen Zentrum für Künstliche Intelligenz, verfasst wurde, gibt konkrete Impulse für Entscheider in IT-Abteilungen und in Fachbereichen, wie Künstliche Intelligenz wirtschaftlich erfolgreich eingesetzt werden kann. Das Büchlein, das in wenigen Stunden durchgearbeitet werden kann, setzt bei etablierten Modellen, wie CRISP-DM, die aus der Datenanalytik bekannt sind, an und erweitert diese Vorgehenswellen um weitere Managementkomponenten, deren Beachtung bzw. Befolgung für Personen, die Verantwortung für Projekte, in denen Künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt, von zentraler Bedeutung sind.

Author: Barbara Brenner

Date: 21. Juni 2021

Zu viel Datenschutz im Strassenverkehr kann Menschenleben kosten

Die Reduktion der Anzahl der Toten und Verletzten im Strassenverkehr ist nach wie vor eine zentrale gesellschaftliche Herausforderung. Digitale Interventionen, d.h. die Nutzung der Potentiale der Digitalisierung von Fahrzeugen und Verkehrsinfrastruktur, beeinflussen das Fahrverhalten, indem sie beispielsweise die Geschwindigkeit begrenzen oder die Fahrerin oder den Fahrer auf Fehlverhalten aufmerksam machen. In den Medien gibt es zahlreiche Diskussionen, wie die Schweizer Bevölkerung darauf reagiert. In vielen Publikationen wird eher von grosser Skepsis und Ablehnung ausgegangen. Eine Umfrage im Rahmen einer öffentlichen Vorlesung an der Universität St. Gallen zeigt, dass zumindest die Teilnehmenden an dieser Veranstaltung digitalen Interventionen aufgeschlossen sind. Ein Teilnehmer forderte sogar eine Veränderung der Datenschutzgesetzgebung, um die Verkehrssicherheit zu erhöhen. Der Artikel «Zu viel Datenschutz im Strassenverkehr kann Menschenleben kosten» zeigt im ersten Teil eine Auswahl denkbarer und technisch möglicher digitaler Interventionen auf. Im zweiten Teil werden detailliert die Ergebnisse der Befragung im Rahmen der öffentlichen Vorlesung dargestellt.

Author: Barbara Brenner

Date: 29. April 2021

Management von Bias in der KI-Modellentwicklung

Bei KI-Projekten werden in der Regel riesige Datenmengen zur Generierung von qualitativ hochwertigen Outputs benötigt. Die Akzeptanz einer KI-Lösung hängt in hohem Masse vom erstklassigen und präzisen Betrieb derselben ab. Da sich Trainingsdaten dynamisch ändern, muss dabei der komplette Lebenszyklus betrachtet werden.

Bei der Umsetzung von KI-Projekten spielt Bias eine grosse Rolle. Unter Bias versteht man eine systematische Abweichung der Ergebnisse eines Algorithmus von den gewünschten Ergebnisses. Dies kann sowohl durch eine Verzerrung in den Daten als auch durch eine Verzerrung im Algorithmus geschehen und zu ungenauen oder ungewollten Ergebnissen führen. Dadurch können KI-Projekte langfristig Schaden nehmen und Vertrauen in die KI-Lösung verspielt werden. Hierfür gibt es zahlreiche Beispiele, wie den Rekrutierungsalgorithmus, der für technische Stellenausschreibungen Männer bevorzugt, da der zugrundeliegende Trainingsdatensatz hauptsächlich Männer in technischen Berufen enthielt.

Verschiedene Data Bias können in jeder Phase des Projektes auftreten, weshalb es wichtig ist, sich in jeder Phase des Projektes der möglichen Bias bewusst zu sein. Um dies zu erreichen, haben wir die potentiellen Bias im CRISP-DM verortet. Ist ein Bias identifiziert, kann er mit speziellen, auf den jeweiligen Bias angepassten Mitigation Strategys behandelt werden. Nicht immer wird ein Bias in der selben CRISP-DM Phase mitigiert, in der er auftritt. Aus diesem Grund ist ein Mapping der Mitigation Strategys sowohl zu den Arten von Bias, als auch zu den Projektphasen nötig.

Kommen Sie bei Fragen zu Bias in der KI-Modellentwicklung gerne auf uns zu!

Author: Tobias Fahse

Date: 8. Februar 2021

DesingThinking for AI – Apply now

In September 2020 we started our new program: Design Thinking for AI! Corporate partners work together with HSG students for 4 months in an interactive course format on a concrete AI challenge. Explore the potential of Artificial Intelligence together with highly motivated students from our new Design Thinking course.

Apply now as a corporate partner of our Design Thinking for Artificial Intelligence (DT4AI) program!

We help corporate partners to tackle real-world challenges at the intersection of human-centered innovation and the development of scalable AI use cases.

Expect to work with some of the brightest, motivated students from the University of St.Gallen and to join the innovation journey!

Some highlights of what to expect:

  • Network with some of the best students from HSG
  • Join our DT4AI boot camp sessions as a corporate partner to learn how DT can help you with AI innovation
  • Expect a business-relevant, human-centered AI innovation prototype developed by cross-functional teams!

Please reach out to Dr. Jennifer Hehn or Prof. Dr. Benjamin Van Giffen to work out an AI-innovation challenge and to join our program.

Author: Tobias Fahse

Date: 8. Februar 2021

Management von KI in Unternehmen

Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen neue Möglichkeiten Prozesse, Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle zu innovieren und bestehende zu verändern.

Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen neue Möglichkeiten, Prozesse, Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle zu innovieren und bestehende zu verändern. Daher wird das professionelle Management Künstlicher Intelligenz in Unternehmen zu einer zentralen Aufgabe, um die neuen Wertversprechen mit produktiven Systemen zu realisieren.

Der Beitrag stellt das St. Galler Management Modell für KI (SGMM-KI) vor und zeigt sieben Handlungfelder für den betrieblichen Einsatz von KI: (1) Management von Künstlicher Intelligenz, (2) Organisation des Betriebs, (3) Rechtliche Gestaltung, (4) Regulierung und Compliance, (5) Lebenszyklus-Management, (6) Management der Technologie-Infrastruktur, sowie (7) Cybersicherheit.

Der vorliegende Artikel leitet konkrete erste Schritte an und richtet sich primär an Geschäftsleitungsmitglieder, IT- und Innovationsverantwortliche sowie Projektleiter, welche die neuen Wertversprechen der KI in der betrieblichen Praxis verwirklichen möchten.

Author: Tobias Fahse

Date: 8. Februar 2021

COVID und die Jugend: Eine neue Lost Generation?

Ein Veröffentlichung von Prof. Dr. Walter Brenner

«Lost Generation» ist ein Begriff, den die amerikanische Schriftstellerin Gertrude Stein vor mehr als 100 Jahren prägte. Sie verwendete ihn für alle Kriegsbeteiligten des Ersten Weltkrieges, die sich nach Kriegsende respektlos verhielten und zu viel Alkohol konsumierten. Der Erste Weltkriege hatte ihnen ihre Zukunft gestohlen. In diesem Beitrag verwende ich den Begriff «Lost Generation» in Anlehnung an seine traditionelle Verwendung für eine Generation, die durch ein unbeeinflussbares heftiges Erlebnis, beispielsweise einen Krieg, eine Naturkatastrophe oder vielleicht auch eine Pandemie, in eine neue Lebenssituation gestellt wird, auf die sie nicht vorbereitet ist und die sie auch nicht will. Wenn auch die Pandemie, die derzeit Wirtschaft und Gesellschaft in Atem hält, nicht mit der Brutalität und den Gräueltaten des Ersten Weltkrieges vergleichbar ist, stellt sich für mich doch die Frage, wie stark die teilweise notwendigen harten Massnahmen des Jahres 2020, wie beispielsweise der Lockdown und die grossen Einschränkungen und Veränderungen im Privat- und Berufsleben nachhaltige Einflüsse auf die Zukunft junger Menschen haben, deren Pläne für die Zukunft komplett durcheinander gebracht und in vielen Fällen zumindest für die nahe Zukunft zerstört wurden.

Author: Tobias Fahse

Date: 19. November 2020

Lehre

Abschlussarbeiten

Abschlussarbeiten spielen bei der Bearbeitung von aktuellen wissenschaftlichen Themen eine grosse Rolle. In einem vielfältigen Team aus Studierenden unterschiedlicher Fachrichtungen arbeiten wir in enger Abstimmung miteinander. Wir freuen uns, uns mit Ihnen über mögliche Abschlussarbeiten auszutauschen.

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Publikationen

Publikationen sind eine Grundlage für wissenschaftlichen Austausch. Wir publizieren unsere Forschungsergebnisse regelmäßig in internationalen Zeitschriften und Konferenzen und sind stets für neue Projekte offen.

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