Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/287730 
Erscheinungsjahr: 
2024
Schriftenreihe/Nr.: 
IUCF Working Paper No. 5/2024
Verlag: 
ZBW - Leibniz Information Centre for Economics, Kiel, Hamburg
Zusammenfassung: 
Während strukturierte Daten, beispielsweise aus ERP-Systemen, für Entscheidungen genutzt werden, bleiben große Mengen unstrukturierter Daten wie E-Mails oder Dokumente oft unberücksichtigt. KI-Technologien bieten Möglichkeiten, aus diesen Daten relevante Informationen zu extrahieren und Entscheidungsprozesse zu verbessern. Den großen Vorteilen wie Effizienzsteigerung und verbesserte Dateninterpretation stehen Herausforderungen im Umgang mit Datenmengen, Qualitätssicherung, Datenschutzaspekten und Know-how-Schutz gegenüber. So muss das Governance-Modell von Unternehmen angepasst werden, um die Chancen der gezielten Nutzung von unstrukturierten Daten und KI voll auszuschöpfen.
Zusammenfassung (übersetzt): 
While structured data, such as from ERP systems, is used to make decisions, large amounts of unstructured data, such as emails or documents, are often ignored. AI technologies offer the opportunity to extract relevant information from this data and improve decision making. However, the benefits of AI, such as increased efficiency and improved data interpretation, are offset by challenges related to data volume, quality assurance, privacy, and intellectual property protection. Organizations' governance models need to be adapted to take full advantage of unstructured data and AI.
Schlagwörter: 
ERP System
Daten, strukturiert und unstrukturiert
Governance
KI
Datenschutz
Qualitätssicherung
JEL: 
G3
Dokumentart: 
Working Paper

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