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Intelligent autonomous software robots replacing human activities and performing administrative processes are reality in today’s corporate world. This includes, for example, decisions about invoice payments, identification of customers for a marketing campaign, and answering customer complaints. What happens if such a software robot causes a damage? Due to the complete absence of human activities, the question is not trivial. It could even happen that no one is liable for a damage towards a third party, which could create an uncalculatable legal risk for business partners. Furthermore, the implementation and operation of those software robots involves various stakeholders, which result in the unsolvable endeavor of identifying the originator of a damage. Overall it is advisable to all involved parties to carefully consider the legal situation. This chapter discusses the liability of software robots from an interdisciplinary perspective. Based on different technical scenarios the legal aspects of liability are discussed.
Einfluss von Künstlicher Intelligenz auf Customer Journeys am Beispiel von intelligentem Parken
(2021)
Im Konsumentenmarkt entstehen vermehrt neue Anwendungen von Künstlicher
Intelligenz (KI). Zunehmend drängen auch Geräte und Dienste in den Markt, die
eigenständig über das Internet kommunizieren. Dadurch können diese Geräte und
Dienste mit neuartigen KI-basierten Diensten verbessert werden. Solche Dienste
können die Art und Weise beeinflussen, wie Kunden kommerzielle Entscheidungen
treffen und somit das Kundenerlebnis maßgeblich verändern. Der Einfluss von KI
auf kommerzielle Interaktionen wurde bisher noch nicht umfassend untersucht.
Basierend auf einem Framework, welches einen ersten Überblick über die Effekte
von KI auf kommerzielle Interaktionen gibt, wird in diesem Kapitel der Einfluss von KI auf Customer Journeys am konkreten Anwendungsfall des intelligenten Parkens analysiert. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse können in der Praxis als Grundlage
genutzt werden, um das Potenzial von KI zu verstehen und bei der Gestaltung eigener Customer Journeys umzusetzen.
This chapter describes three general strategies to master uncertainty in technical systems: robustness, flexibility and resilience. It builds on the previous chapters about methods to analyse and identify uncertainty and may rely on the availability of technologies for particular systems, such as active components. Robustness aims for the design of technical systems that are insensitive to anticipated uncertainties. Flexibility increases the ability of a system to work under different situations. Resilience extends this characteristic by requiring a given minimal functional performance, even after disturbances or failure of system components, and it may incorporate recovery. The three strategies are described and discussed in turn. Moreover, they are demonstrated on specific technical systems.
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.
The adoption of the Digital Health Transformation is a tremendous paradigm change in health organizations, which is not a trivial process in reality. For that reason, in this chapter, it is proposed a methodology with the objective to generate a changing culture in healthcare organisations. Such a change culture is essential for the successful implementation of any supporting methods like Interactive Process Mining. It needs to incorporate (mostly) new ways of team-based and evidence-based approaches for solving structural problems in a digital healthcare environment.
The increasing complexity of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) presents a challenging task to validate safe and reliable performance of these systems under varied conditions. The test and validation of ADAS/AD with real test drives, although important, involves huge costs and time. Simulation tools provide an alternative with the added advantage of reproducibility but often use ideal sensors, which do not reflect real sensor output accurately. This paper presents a new validation methodology using fault injection, as recommended by the ISO 26262 standard, to test software and system robustness. In our work, we investigated and developed a tool capable of inserting faults at different software and system levels to verify its robustness. The scope of this paper is to cover the fault injection test for the Visteon’s DriveCore™ system, a centralized domain controller for Autonomous driving which is sensor agnostic and SoC agnostic. With this new approach, the validation of safety monitoring functionality and its behavior can be tested using real-world data instead of synthetic data from simulation tools resulting in having better confidence in system performance before proceeding with in-vehicle testing.
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.