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Recently, novel AI-based services have emerged in the consumer market. AI-based services can affect the way consumers take commercial decisions. Research on the influence of AI on commercial interactions is in its infancy. In this chapter, a framework creating a first overview of the influence of AI on commercial interactions is introduced. This framework summarizes the findings of comparing numerous customer journeys of novel AI-based services with corresponding non-AI equivalents.
In der Diskussion über die Digitalisierung der Forschung spielt die Frage nach der optimalen IT-Unterstützung für Forschende eine wichtige Rolle. Forschende können heute an ihren Hochschulen bzw. Wissenschaftseinrichtungen auf ein breites Angebot interner IT-Dienstleistungen zurückgreifen, das auch kooperative IT-Dienste umfasst, die von mehreren Institutionen in Zusammenarbeit bereitgestellt werden. Außerhalb der eigenen Organisation und des weiteren Verbunds hat sich im Internet zudem ein breites externes Angebot an innovativen, häufig kostenlos nutzbaren Onlinediensten entwickelt. Neben horizontalen Onlinediensten, die sich prinzipiell an jeden Internetnutzer richten (bspw. Dropbox, Twitter, WhatsApp), nimmt auch die Zahl von vertikalen Diensten für wissenschaftliche bzw. Forschungszwecke immer weiter zu (bspw. GoogleScholar, ResearchGate, figshare). Für Forschende eröffnen sich damit vielfältige neue Möglichkeiten, ihren individuellen Forschungsprozess durch digitale Werkzeuge zu verbessern. Aufgrund rechtlicher, technischer und personeller Restriktionen können jedoch interne Dienstleister bei der Identifizierung, Auswahl und Nutzung externer Onlinedienste nur wenig Unterstützung leisten. Aus einer serviceorientierten Perspektive stehen Forschende zunehmend vor dem Problem, wie sich heterogene IT-Dienste interner und externer Anbieter in den eigenen Forschungsprozess integrieren lassen. Als Lösungsansatz skizziert das Kapitel das Konzept eines persönlichen Forschungsinformationssystems
nach Gesichtspunkten eines digitalen Servicesystems.
Momentan finden in vielen Branchen umfassende Veränderungen von Märkten und Wertschöpfungsketten statt, welche auch als Digitale Transformation bezeichnet werden. In diesem Zusammenhang wird das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) als ein wichtiger technischer Enabler der Veränderungen angesehen. Primäre Ziele des IoT sind die Steuerung physischer Gegen-stände aus der Distanz und das Erfassen von Informationen aus dem Umfeld dieser Gegenstände. Welche neuen Geschäfts-bzw. Partnermodelle entstehen durch die gemeinsame Nutzung von IoT-Daten und Big-Data-Technologien und welcher qualitative Mehrwert wird dadurch geschaffen? Als Antwort wird in diesem Beitrag ein Bewertungsrahmen zur qualitativen Wertschöpfungsanalyse von IoT vorgeschlagen. Anhand dieses Bewertungsrahmens wird ein Anwendungsfall untersucht, der in anonymisierter Form an konkrete Praxisprojekte angelehnt ist. Konkret wird ein Anwendungsfall betrachtet, der eine Abfallwirtschaft 2.0 basierend auf dem Einsatz von IoT vorschlägt. Aus den Untersuchungsergebnissen gehen beispielsweise Erkenntnisse hervor, wie Geschäftsmodelle auf Basis eines unentgeltlichen Informationsaustauschs durch IoT gestaltet werden können.
Kritische Infrastrukturen sind primäre Ziele krimineller Hacker. Der Deutsche Bundestag reagierte darauf am 25. Juli 2015 mit einem Gesetz zur Verbesserung der Sicherheit von ITSystemen, dem IT-Sicherheitsgesetz. Dies verlangt von Betreibern kritischer Infrastrukturen, angemessene Mindeststandards für organisatorische und technische Sicherheit zu implementieren, um den Betrieb und die Verfügbarkeit dieser Infrastruktur zu gewährleisten. Telekommunikationsunternehmen sind einerseits von diesem Gesetz in besonderem Maße betroffen und verfügen andererseits mit dem Rahmenwerk enhanced Telecom Operations Map (eTOM) über ein international anerkanntes Referenzmodell zur Gestaltung von Geschäftsprozessen in dieser Branche. Da sämtliche Telekommunikationsunternehmen in Deutschland verpflichtet sind, das Gesetz innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens zu implementieren, präsentiert dieser Beitrag einen Vorschlag zur Erweiterung von eTOM um die relevanten Anforderungen des deutschen IT-Sicherheitsgesetzes.
Primäre Ziele des Internets der Dinge sind die Steuerung physischer Gegenstände aus der Distanz und das Erfassen von Informationen aus dem Umfeld dieser Gegenstände. Dazu werden Hardwarekomponenten in Gegenstände des täglichen Lebens und die Umwelt integriert. Mithilfe von Informations- und Kommunikationstechnologien entsteht hieraus das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT). Vor einem Jahr wurde mit Narrowband Internet of Things (NB-IoT) eine Technologie die es ermöglicht, Hardwarekomponenten energieeffizient und unmittelbar über das Mobilfunknetz zu vernetzen. Gegenstände werden dadurch über große Reichweiten eigenständig kommunikationsfähig. Das IoT steht mit NB-IoT vor einem gestiegenen Nutzenpotenzial, da eine zunehmende Anzahl miteinander verbundener Gegenstände und der Austausch größerer Datenmengen realisierbar sind. Damit sind aus wirtschaftlicher Sicht neue, innovative Anwendungsfälle des IoT möglich, die auch bereits in der Praxis diskutiert werden. In diesem Beitrag wird anhand eines konkreten Anwendungsfalls untersucht, welche neuen Geschäfts- bzw. Partnermodelle durch die gemeinsame Nutzung von NB-IoT-Daten und Big Data-Technologien entstehen und welcher qualitative Mehrwert für die an einem Anwendungsfall beteiligten Stakeholder geschaffen wird. Dazu wird – einem konstruktionsorientierten Forschungsansatz folgend – ein Bewertungsrahmen zur qualitativen Wertschöpfungsanalyse von NB-IoT entwickelt, der u.a. auf der Schablone nach Cockburn und dem Business Model Canvas basiert. Anhand dieses Bewertungsrahmens wird ein Anwendungsfall untersucht, der in anonymisierter Form an konkrete Praxisprojekte angelehnt ist. Konkret wird ein Anwendungsfall betrachtet, der einen Fahrradverleih 2.0 basierend auf dem Einsatz von NB-IoT vorschlägt. Aus den Untersuchungsergebnissen gehen beispielsweise Erkenntnisse hervor, wie Geschäftsmodelle auf
The initial idea of Robotic Process Automation (RPA) is the automation of business processes through the presentation layer of existing application systems. For this simple emulation of user input and output by software robots, no changes of the systems and architecture is required. However, considering strategic aspects of aligning business and technology on an enterprise level as well as the growing capabilities of RPA driven by artificial intelligence, interrelations between RPA and Enterprise Architecture (EA) become visible and pose new questions. In this paper we discuss the relationship between RPA and EA in terms of perspectives and implications. As workin- progress we focus on identifying new questions and research opportunities related to RPA and EA.
The continuing growth of scientific publications raises the question how research processes can be digitalized and thus realized more productively. Especially in information technology fields, research practice is characterized by a rapidly growing volume of publications. For the search process various information systems exist. However, the analysis of the published content is still a highly manual task. Therefore, we propose a text analytics system that allows a fully digitalized analysis of literature sources. We have realized a prototype by using EBSCO Discovery Service in combination with IBM Watson Explorer and demonstrated the results in real-life research projects. Potential addressees are research institutions, consulting firms, and decision-makers in politics and business practice.
Die Durchführung einer systematischen Literaturrecherche ist eine zentrale Kompetenz wissenschaftlichen Arbeitens und bildet daher einen festen Ausbildungsbestandteil von Bachelor- und Masterstudiengängen. In entsprechenden Lehrveranstaltungen werden Studierende zwar mit den grundlegenden Hilfsmitteln zur Suche und Verwaltung von Literatur vertraut gemacht, allerdings werden die Potenziale textanalytischer Methoden und Anwendungssysteme (Text Mining, Text Analytics) dabei zumeist nicht abgedeckt. Folglich werden Datenkompetenzen, die zur systemgestützten Analyse und Erschließung von Literaturdaten erforderlich sind, nicht hinreichend ausgeprägt. Um diese Kompetenzlücke zu adressieren, ist an der Hochschule Osnabrück eine Lehrveranstaltung konzipiert und projektorientiert umgesetzt worden, die sich insbesondere an Studierende wirtschaftswissenschaftlicher Studiengänge richtet. Dieser Beitrag dokumentiert die fachliche sowie technische Ausgestaltung dieser Veranstaltung und zeigt Potenziale für die künftige Weiterentwicklung auf.