TY - JOUR A1 - Herm, Lukas-Valentin A1 - Janiesch, Christian A1 - Fuchs, Patrick T1 - Der Einfluss von menschlichen Denkmustern auf künstliche Intelligenz – eine strukturierte Untersuchung von kognitiven Verzerrungen JF - HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik N2 - Künstliche Intelligenz (KI) dringt vermehrt in sensible Bereiche des alltäglichen menschlichen Lebens ein. Es werden nicht mehr nur noch einfache Entscheidungen durch intelligente Systeme getroffen, sondern zunehmend auch komplexe Entscheidungen. So entscheiden z. B. intelligente Systeme, ob Bewerber in ein Unternehmen eingestellt werden sollen oder nicht. Oftmals kann die zugrundeliegende Entscheidungsfindung nur schwer nachvollzogen werden und ungerechtfertigte Entscheidungen können dadurch unerkannt bleiben, weshalb die Implementierung einer solchen KI auch häufig als sogenannte Blackbox bezeichnet wird. Folglich steigt die Bedrohung, durch unfaire und diskriminierende Entscheidungen einer KI benachteiligt behandelt zu werden. Resultieren diese Verzerrungen aus menschlichen Handlungen und Denkmustern spricht man von einer kognitiven Verzerrung oder einem kognitiven Bias. Aufgrund der Neuigkeit dieser Thematik ist jedoch bisher nicht ersichtlich, welche verschiedenen kognitiven Bias innerhalb eines KI-Projektes auftreten können. Ziel dieses Beitrages ist es, anhand einer strukturierten Literaturanalyse, eine gesamtheitliche Darstellung zu ermöglichen. Die gewonnenen Erkenntnisse werden anhand des in der Praxis weit verbreiten Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) Modell aufgearbeitet und klassifiziert. Diese Betrachtung zeigt, dass der menschliche Einfluss auf eine KI in jeder Entwicklungsphase des Modells gegeben ist und es daher wichtig ist „mensch-ähnlichen“ Bias in einer KI explizit zu untersuchen. N2 - Artificial intelligence (AI) is increasingly penetrating sensitive areas of everyday human life, resulting in the ability to support humans in complex and difficult tasks. The result is that intelligent systems are capable of handling not only simple but also complex tasks. For example, this includes deciding whether an applicant should be hired or not. Oftentimes, this decision-making can be difficult to comprehend, and consequently incorrect decisions may remain undetected, which is why these implementations are often referred to as a so-called black box. Consequently, there is the threat of unfair and discriminatory decisions by an intelligent system. If these distortions result from human actions and thought patterns, it is referred to as a cognitive bias. However, due to the novelty of this subject, it is not yet apparent which different cognitive biases can occur within an AI project. The aim of this paper is to provide a holistic view through a structured literature review. Our insights are processed and classified according to the Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) model, which is widely used in practice. This review reveals that human influence on an AI is present in every stage of the model’s development process and that “human-like” biases in an AI must be examined explicitly. T2 - The impact of human thinking on artificial intelligence – a structured investigation of cognitive biases KW - Menschliche Denkmuster KW - Maschinelles Lernen KW - Künstliche Intelligenz KW - Literaturanalyse KW - cognitive biases KW - machine learning KW - artificial intelligence KW - literature review Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-323787 SN - 1436-3011 VL - 59 IS - 2 ER - TY - RPRT A1 - Baumgart, Michael A1 - Bredebach, Patrick A1 - Herm, Lukas-Valentin A1 - Hock, David A1 - Hofmann, Adrian A1 - Janiesch, Christian A1 - Jankowski, Leif Ole A1 - Kampik, Timotheus A1 - Keil, Matthias A1 - Kolb, Julian A1 - Kröhn, Michael A1 - Pytel, Norman A1 - Schaschek, Myriam A1 - Stübs, Oliver A1 - Winkelmann, Axel A1 - Zeiß, Christian ED - Winkelmann, Axel ED - Janiesch, Christian T1 - Plattform für das integrierte Management von Kollaborationen in Wertschöpfungsnetzwerken (PIMKoWe) N2 - Das Verbundprojekt „Plattform für das integrierte Management von Kollaborationen in Wertschöpfungsnetzwerken“ (PIMKoWe – Förderkennzeichen „02P17D160“) ist ein Forschungsvorhaben im Rahmen des Forschungsprogramms „Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen“ der Bekanntmachung „Industrie 4.0 – Intelligente Kollaborationen in dynamischen Wertschöpfungs-netzwerken“ (InKoWe). Das Forschungsvorhaben wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert und durch den Projektträger des Karlsruher Instituts für Technologie (PTKA) betreut. Ziel des Forschungsprojekts PIMKoWe ist die Entwicklung und Bereitstellung einer Plattformlösung zur Flexibilisierung, Automatisierung und Absicherung von Kooperationen in Wertschöpfungsnetzwerken des industriellen Sektors. T3 - Working Paper Series of the Institute of Business Management - 8 KW - Blockchain KW - Supply Chain Management KW - Blockchain KW - Plattform KW - Wertschöpfungsnetzwerke KW - Supply Chain Networks Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-293354 SN - 2199-0328 ER - TY - RPRT A1 - Herm, Lukas-Valentin A1 - Janiesch, Christian T1 - Anforderungsanalyse für eine Kollaborationsplattform in Blockchain-basierten Wertschöpfungsnetzwerken T1 - Requirements analysis for a collaborative platform in blockchain-based supply chain networks N2 - In our globalized world, companies operate on an international market. To concentrate on their main competencies and be more competitive, they integrate into supply chain networks. However, these potentials also bear many risks. The emergence of an international market also creates pressure from competitors, forcing companies to collaborate with new and unknown companies in dynamic supply chain networks. In many cases, this can cause a lack of trust as the application of illegal practices and the breaking of agreements through complex and nontransparent supply chain networks pose a threat. Blockchain technology provides a transparent, decentralized, and distributed means of chaining data storage and thus enables trust in its tamper-proof storage, even if there is no trust in the cooperation partners. The use of the blockchain also provides the opportunity to digitize, automate, and monitor processes within supply chain networks in real time. The research project "Plattform für das integrierte Management von Kollaborationen in Wertschöpfungsnetzwerken" (PIMKoWe) addresses this issue. The aim of this report is to define requirements for such a collaboration platform. We define requirements based on a literature review and expert interviews, which allow for an objective consideration of scientific and practical aspects. An additional survey validates and further classifies these requirements as “essential”, “optional”, or “irrelevant”. In total, we have derived a collection of 45 requirements from different dimensions for the collaboration platform. Employing these requirements, we illustrate a conceptual architecture of the platform as well as introduce a realistic application scenario. The presentation of the platform concept and the application scenario can provide the foundation for implementing and introducing a blockchain-based collaboration platform into existing supply chain networks in context of the research project PIMKoWe. T3 - Working Paper Series of the Institute of Business Management - 7 KW - Blockchain KW - Supply Chain Management KW - Wertschöpfungsnetzwerke KW - Blockchain KW - Supply Chain Networks KW - Plattform Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-188866 N1 - Förderhinweis: Dieses Forschungs- und Entwicklungsprojekt wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) „Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen“ (Förderkennzeichen „02P17D160“) gefördert und vom Projektträger Karlsruhe (PTKA) betreut. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt beim Autor. ER -