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on German Papers |
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Issue of 2024‒01‒22
sixteen papers chosen by Roberto Cruccolini, Ludwig-Maximilians Universität München |
| By: | Meub, Lukas; Proeger, Till |
| Abstract: | Künstliche Intelligenz findet stetig neue Anwendungsfelder und verändert nachhaltig viele Branchen und Berufe. Die Anwendungsfelder im Handwerk nehmen gleichermaßen zu, sodass eine schrittweise Implementierung bestehender oder neu erstellter KI-Lösungen im Zuge von Digitalisierungsinitiativen für einzelne Betriebe oder Branchen erfolgt. Die Handwerksorganisation kann diese Entwicklung auf zwei Wegen begleiten. Zum einen durch die Unterstützung der Betriebslandschaft über Beratungsangebote zur KI-Implementierung im Rahmen der Digitalisierungsförderung und zum anderen über die eigenständige Nutzung von KI-Lösungen für Verwaltungs-, Beratungs- und Bildungsprozesse sowie die politische Interessenvertretung. Die vorliegende Studie betrachtet explorativ Anwendungsfelder von KI in der Handwerksorganisation. Dafür werden Daten einer Plattform für KI-Lösungen mit Bezug zu Tätigkeitsfeldern der Handwerksorganisation ausgewertet, um so Potenziale für die KI-Umsetzung zu identifizieren. Hierbei werden zunächst zwanzig für die Handwerksorganisation relevante Tätigkeiten identifiziert, die in sechs Tätigkeitsfelder gruppiert werden: (Online-)Kommunikation und Außenkontakte, Optimierung von Geschäftsprozessen, Bildung, Informationsgewinnung und -aufbereitung, Finanzprozesse und Buchhaltung sowie IT-/, Datenbankmanagement. Innerhalb dieser bilden die Bereiche Informationsgewinnung, IT-Management und Kommunikation den Schwerpunkt der relevanten Tätigkeiten und verfügbaren KI-Lösungen ab, was für ihr hohes Potenzial spricht. Auf Ebene der Tätigkeiten sind insbesondere die Bereiche Web Content-Erstellung, Vorstandssekretariat, Datenbankverwaltung und -design, Buchhaltung, Gebäudemanagement, (virtuelle) Bildungsangebote sowie SAP-Projektmanagement auf Prozessebene besonders tief differenziert und mit vielen KI-Lösungen verknüpft, was für ein hohes Potenzial spricht. Die weitere Analyse identifiziert für die sechs Tätigkeitsbereiche zentrale Tätigkeiten und beschreibt deren relevante Teilprozesse mit jeweiligen KI-Lösungen. Im Fazit wird ein Prozess zur KI-Implementierung in der Handwerksorganisation skizziert und anhand des Beispiels eines ChatGPT-basierten Chatbots für die Gründungsberatung beschrieben. |
| Keywords: | Handwerkskammer, Organisation, Digitalisierung, Künstliche Intelligenz, Deutschland |
| Date: | 2023 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:zbw:ifhfob:280985&r=ger |
| By: | Jürgensen, Anke |
| Abstract: | Der Beitrag stellt die wesentlichen Aspekte der landesrechtlichen Regelungen für die Ausbildung in der Pflegehilfe und -assistenz dar und zeigt Gemeinsamkeiten sowie Unterschiede auf. Auch nach Einführung der generalistischen Ausbildung zur Pflegefachfrau/zum Pflegefachmann im Jahr 2020 existieren in den Bundesländern noch 27 verschiedene mindestens einjährige Ausbildungen in der Pflegehilfe und -assistenz mit deutlichen quantitativen und qualitativen Unterschieden. Ausgehend von einer vergleichenden Übersicht über die Inhalte der wesentlichen Rechtsnormen und Ordnungsmittel werden Handlungsempfehlungen für eine bundesweite Harmonisierung der Ausbildungen gegeben. |
| Keywords: | Pflegehelfer, Pflegeassistent, Pflegefachassistent, Krankenpflegehelfer, Altenpflegehelfer, Pflegeausbildung, Pflegeberuf, Generalistik |
| Date: | 2023 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:zbw:bibbfb:280791&r=ger |
| By: | Hartmann, Leon |
| Date: | 2022 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:zbw:fribpd:280317&r=ger |
| By: | Pabst, Christopher; Schütt-Sayed, Sören; Hecker, Kristin; Hemkes, Barbara |
| Abstract: | Die vorliegende Publikation zeigt auf Grundlage zentraler Ergebnisse eines vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Projektes, wie berufliche Bildung für nachhaltige Entwicklung (BBNE) gemessen werden kann und wie entsprechende Indikatoren theoretisch und empirisch fundiert ermittelt werden können. Unter Einsatz qualitativer und quantitativer Forschungsmethoden wurden zunächst vielversprechende Ansatzpunkte zur Messung einer BBNE identifiziert. Daraus wurden drei Indikatoren abgeleitet, die aufgrund ihrer Umsetzbarkeit und zu erwartenden Aussagekraft einer Erprobung in der Praxis unterzogen wurden. Die Ergebnisse dieser Erprobungen werden im Hauptteil der vorliegenden Publikation vorgestellt und diskutiert, um darauf aufbauend aufzuzeigen, welche Schritte dem erarbeiteten Indikatorenset für einen perspektivischen Einsatz noch mehr Präzision und Effizienz verleihen können. |
| Keywords: | betriebliche Berufsausbildung, Indikatoren, Indikatorenbildung, Messung, Nachhaltige Entwicklung |
| Date: | 2024 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:zbw:bibbfb:280792&r=ger |
| By: | Dilger, Alexander |
| Abstract: | In der Wissenschaft lassen sich Wissenschaftler, Fachbereiche, Universitäten und Zeitschriften ranken. Ergebnisse für die BWL an der Universität Münster und ihre höchstgerankten Professoren, für die VWL und WI, die ganze Universität und für deutsche BWL-Zeitschriften werden vorgestellt. |
| Abstract: | In academia, scientists, departments, universities and journals can be ranked. Results for business administration at the University of Münster and its highest-ranked professors, for economics and information systems, the entire university and for German business administration journals are presented. |
| Keywords: | Münster, Ranking, Universität, Wirtschaftswissenschaften, Zitation |
| JEL: | I23 J24 M00 M50 |
| Date: | 2023 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:zbw:umiodp:280958&r=ger |
| By: | Dolata, Ulrich |
| Abstract: | This discussion paper is a plea for an urgently needed shift in perspective: from the concentration of social science research on the ubiquitous platforms of the consumption- and communication-based internet to the investigation of the platform-oriented reorganization of industrial distribution, production and innovation processes, which has so far received far less attention. The paper focuses on two questions. Firstly, what distinguishes industrial platforms from the platforms that characterize the consumption- and- communication-based internet? Can typical peculiarities and overarching characteristics of platform-based forms of work and organization in industry be identified? And secondly, do platforms represent an independent form of organization and coordination of industrial market, production and innovation processes that is substantially different from organized networks? The paper undertakes an empirical mapping and classification of the little explored field of industrial platforms and discusses from a theoretical-conceptual perspective why platforms should be conceived of as a sui generis form of organization whose dominant mode of coordination can be described as rule-based curation. |
| Abstract: | Dieses Discussion Paper ist ein Plädoyer für eine dringend notwendige Perspektivverschiebung: Von der Konzentration der sozialwissenschaftlichen Forschung auf die im Alltagsleben allgegenwärtigen Plattformen des konsum- und kommunikationsbasierten Internets hin zur Untersuchung der weit weniger im Fokus der Aufmerksamkeit stehenden plattformorientierten Reorganisation industrieller Distributions-, Produktions- und Innovationsprozesse. Im Zentrum dieses Textes stehen zwei Fragen. Erstens: Was unterscheidet Industrieplattformen von den Plattformen, die das konsum- und kommunikationsorientierte Internet prägen? Lassen sich typische Eigenheiten und übergreifende Charakteristika plattformbasierter Arbeits- und Organisationsformen in der Industrie herausarbeiten? Und zweitens: Schält sich mit Plattformen eine eigenständige Organisations- und Koordinationsform industrieller Markt-, Produktions- und Innovationsprozesse heraus, die sich insbesondere von organisierten Netzwerken substanziell absetzt? Der Text unternimmt eine empirische Kartierung und Einordnung des noch wenig erschlossenen Feldes und erörtert in theoretisch-konzeptioneller Perspektive, warum Plattformen als eine Organisationsform sui generis begriffen werden sollten, deren dominierender Koordinationsmodus als regelbasierte Kuratierung bezeichnet werden kann. |
| Date: | 2024 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:zbw:stusoi:280954&r=ger |
| By: | Spermann, Alexander |
| Date: | 2022 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:zbw:fribpd:280322&r=ger |
| By: | Akalan, Rodi; Brink, Siegrun; Icks, Annette; Wolter, Hans-Jürgen |
| Abstract: | Der Mittelstand ist derzeit mit vielfältigen Krisen konfrontiert. Eine frühe Erkennung relevanter Herausforderungen und Chancen ermöglicht es den mittelständischen Unternehmen und der Wirtschaftspolitik, sich darauf vorzubereiten und die geeigneten Rahmenbedingungen zu setzen. Gegenwärtig erfolgt die Früherkennung zumeist anhand von Konjunkturindikatoren, die i.d.R. anhand konkreter Zahlenwerte Rückschlüsse auf die zukünftige Wirtschaftsentwicklung ziehen. Eine systematische Auswertung wirtschaftsrelevanter Textdaten erfolgt nicht. Hier setzt das in der vorliegenden Studie entwickelte innovative Früherkennungskonzept an, das KI-gestützt Textdaten aus Medien und Wirtschaft effizient analysiert und Themen extrahiert. Mithilfe von Praxistests zeigen wir, dass das Konzept zuverlässig funktioniert und relevante Themen frühzeitig erkennen kann. |
| Abstract: | Currently, SMEs are confronted with several crises. The early detection of relevant threats and opportunities enables SMEs and economic policymakers to be prepared and set the appropriate framework conditions. Early detection is often based on economic indicators that develop forecasts with the help of structured data (usually numbers). Moreover, information from text data is not analysed systematically in current economic indicators. Hence, the present study develops an innovative early detection concept that efficiently analyses text data from the media and economy. The AI-based concept can analyse large amounts of text data and extract relevant topics. With the help of multiple tests with real data, we show that the concept delivers reliable results and can recognise relevant topics at an early stage. |
| Keywords: | Früherkennung, Themen, Topic Modeling, Maschinelles Lernen, early detection, topics, topic modeling, machine learning |
| JEL: | M20 O10 |
| Date: | 2023 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:zbw:ifmmat:280979&r=ger |
| By: | Dumschat, Tobias; Kaufmann, Gudrun; Baumann, Klaus |
| Date: | 2022 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:zbw:fribpd:280319&r=ger |
| By: | Rimrodt, Kyra Sophie; Bojko, Anna |
| Date: | 2022 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:zbw:fribpd:280320&r=ger |
| By: | Leopold, Franziska |
| Date: | 2022 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:zbw:fribpd:280318&r=ger |
| By: | Hartmann, Leon; Kaufmann, Sebastian |
| Date: | 2022 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:zbw:fribpd:280315&r=ger |
| By: | Dumschat, Tobias |
| Date: | 2022 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:zbw:fribpd:280324&r=ger |
| By: | Spermann, Alexander |
| Date: | 2022 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:zbw:fribpd:280313&r=ger |
| By: | FRIBIS-Masterclass Juli 2022 |
| Date: | 2022 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:zbw:fribpd:280323&r=ger |
| By: | Schulz, Jessica |
| Date: | 2022 |
| URL: | http://d.repec.org/n?u=RePEc:zbw:fribpd:280314&r=ger |