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Titlebook: CSR und Künstliche Intelligenz; Reinhard Altenburger,René Schmidpeter Book 2021 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizen

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发表于 2025-3-21 17:55:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
书目名称CSR und Künstliche Intelligenz
编辑Reinhard Altenburger,René Schmidpeter
视频video
概述Good Practice Beispiele wie sich Unternehmen mit KI auseinandersetzen.Impulse aus Wissenschaft, Unternehmen und Unternehmensberatung.Impulse für die strategische Weiterentwicklung der CSR-/Nachhaltigk
丛书名称Management-Reihe Corporate Social Responsibility
图书封面Titlebook: CSR und Künstliche Intelligenz;  Reinhard Altenburger,René Schmidpeter Book 2021 Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizen
描述In diesem Buch werden neben Impulsen aus der aktuellen wissenschaftlichen Diskussion Good Practice Cases von Unternehmen im Umgang mit den besonderen Herausforderungen durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) vorgestellt..Die vielfältigen Herangehensweisen an die Anforderungen, welche mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz verbunden sind, sollen Anregungen für Unternehmen und Wissenschaft in diesem häufig sehr kontrovers diskutierten Feld bieten. Ein besonderes Gewicht wird auf die Chancen durch KI für Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen gelegt. Die Auseinandersetzung mit dem Spannungsfeld KI und neue Herausforderungen der CSR bietet strategische Möglichkeiten, aber auch Innovationschancen. Die aktive Einbindung von Stakeholdern in den Gestaltungsprozess dient auch dem Aufbau von Vertrauen bei Kunden und der Öffentlichkeit und leistet somit einen Beitrag zu Innovation und Akzeptanz von KI..Der Beitrag Künstliche Intelligenz & die Zukunft. .von Arbeit. .wird unter der Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz veröffentlicht. .
出版日期Book 2021
关键词Corporate Social Responsibility Buch; Künstliche Intelligenz; Gesellschaftliche Verantwortung; Unterneh
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-662-63223-9
isbn_softcover978-3-662-63222-2
isbn_ebook978-3-662-63223-9Series ISSN 2197-4322 Series E-ISSN 2197-4330
issn_series 2197-4322
copyrightDer/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer-Verlag GmbH, DE, ein Tei
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发表于 2025-3-21 21:37:44 | 显示全部楼层
Barbara Chancellor,Marg Sellersmöglichst vielen Unternehmen umgesetzt werden kann. Die Europäischen Richtlinien für eine ethische KI geben erste theoretische Ansätze zu dieser Thematik. Ergänzt werden in diesem Beitrag deren praktische Umsetzungsmöglichkeiten. Dazu zählen die Nutzung bestimmter Architekturen, Erklärbarkeit und Transparenz sowie Source-Code-Check.
发表于 2025-3-22 03:26:03 | 显示全部楼层
Governance, Trade and Labour Mobility (KI). Es stellt sich demzufolge die Frage, welche Potenziale für CSR durch den Einsatz von KI in KMU verbunden sind und welche Rahmenbedingungen für den KI-Einsatz im Mittelstand zu schaffen sind, damit sich das volle Potenzial entfalten kann.
发表于 2025-3-22 05:57:14 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-22 12:47:12 | 显示全部楼层
,Künstliche Intelligenz im Spannungsfeld Innovation, Effizienz und gesellschaftliche Verantwortung,richtungen zum Teil radikal verändern. Die Entwicklung von Use Cases und der Aufbau sowie die Gestaltung von datenbasierten Ökosystemen stellen zentrale Herausforderungen im zukünftigen Wettbewerb dar.
发表于 2025-3-22 15:22:24 | 显示全部楼层
2197-4322 für die strategische Weiterentwicklung der CSR-/NachhaltigkIn diesem Buch werden neben Impulsen aus der aktuellen wissenschaftlichen Diskussion Good Practice Cases von Unternehmen im Umgang mit den besonderen Herausforderungen durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) vorgestellt..Die viel
发表于 2025-3-22 20:55:09 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-23 00:29:33 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-23 01:22:58 | 显示全部楼层
Barbara Chancellor,Marg Sellersl bereits reguliert. Insofern erscheint eine spezifischere Ethikdiskussion sinnvoller, anstatt sie über KI im Allgemeinen zu führen. KI-Ethik ist kein Privileg der Softwareentwicklung, sondern betrifft alle Stakeholder einer bestimmten KI-Anwendung. Ein fundiertes Fach- und Erfahrungswissen der beteiligten Akteure ist hierfür unerlässlich.
发表于 2025-3-23 08:47:56 | 显示全部楼层
https://doi.org/10.1007/978-1-4020-6220-9ngrundlagen auf ihre wirklich gewinnbringenden Teile reduziert werden können. Wie dieser Datenwert bestimmt und wie viele Daten dadurch eingespart werden könnten, zeigen wir anhand eines Experiments mit einem KI-System für Produktempfehlungen im E-Commerce.
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