Veränderung der Service-Bereitstellung durch gen. KI-basierte Assistenten
Der Vortrag zeigt, wie gen. KI-basierte Assistenzdienste klassische Serviceprozesse transformieren: vom reaktiven Support zur aktiven Kundenbefähigung. Anhand realer Anwendungsbeispiele wird erläutert, wie durch kontextbezogene Handlungsempfehlungen neue Formen der Zusammenarbeit entstehen – zwischen
Mensch, Maschine und Organisation. Dies markiert den
Zielpublikum: Wissenschaftler aus den Bereichen Wirtschaftsinformatik und Betriebswirtschaft sowie Praktiker
Voraussetzungen: Führungskräfte und Fachexperten aus Produktion, Service, IT, Innovation
Schwierigkeitsgrad: Advanced
Extended Abstract:
Generative KI-basierte Assistenzdienste markieren einen Wendepunkt in der Serviceerbringung: Sie erkennen Muster, strukturieren Wissen aus verschiedenen
Quellen, verknüpfen es kontextsensitiv und liefern präzise, umsetzbare Handlungsempfehlungen.
Der Vortrag vermittelt, wie diese Systeme technische Expertise mit situativem Nutzerkontext verbinden und daraus adaptive Hilfestellungen generieren – sei es zur
Störungsbehebung, Wartung oder Entscheidungsfindung. Dabei werden u. a. Wissensgraphen als strukturelle Grundlage eingesetzt, um heterogene
Informationsquellen zu verbinden und erklärbare, nachvollziehbare Systemreaktionen zu ermöglichen.
Zentral ist die Frage: Wie verändert sich dadurch die Rolle des Kunden – und die des Dienstleisters?
Neue Formen der Wertschöpfung entstehen, in denen Mensch und KI kollaborativ agieren – nicht in Konkurrenz, sondern in Ergänzung. Am Beispiel eines realen Demonstrators aus der Industrie (Serviceportal für Objekte) wird gezeigt, wie solch ein System konkret umgesetzt werden kann – und wie daraus neue Geschäftsmodelle, kürzere Reaktionszeiten und resilientere Serviceprozesse resultieren.
Gleichzeitig werden Herausforderungen thematisiert: Governance, Datenqualität, Verantwortlichkeit und Akzeptanz.
Dr. Daniel Burkhardt ist ein wissenschaftlicher Mitarbeiter am Ferdinand-Steinbeis-Institut auf dem Gebiet der neuro-symbolischen KI, spezialisiert auf die Integration von
Wissensgraphen und Sprachmodellen. Seine Arbeit konzentriert sich auf adaptive, erklärbare Systeme zur Generierung von effektiven Instruktionsketten. Er ist Mitautor der DIN SPEC 91526 und leitet Forschung zur Verbesserung des Schlussfolgerns und Erklärbarkeit von großen Sprachmodellen unter Verwendung symbolischer Strukturen.
Management Dashboard zur Nachhaltigkeitsanalyse von Lieferketten
Die Weltwirtschaft basiert auf einer primär effizienzgetriebenen Ausgestaltung von Lieferbeziehungen, die selbst bei geringen Planabweichungen eine hohe Fragilität aufweisen können. Darüber hinaus wird die Berücksichtigung von Nachhaltigkeitsaspekten zunehmend wichtiger. Um solchen Herausforderungen (inkl. ESG-Daten) zu begegnen, wird ein prototypisches Management Dashboard entwickelt, das ökonomische und ökologische Analysen von Lieferketten ermöglicht.
Zielpublikum: Head of Sustainability Reporting o.ä.
Voraussetzungen:Keine Vorkenntnisse erforderlich
Schwierigkeitsgrad:Basic
Prof. Dr. Markus Linden ist Hochschullehrer am Institute for Business Administration and Leadership (IBAL) der TH Köln. Zuvor hatte er unter anderem bei der SAP im Geschäftsbereich CFO Advisory Implementierungsprojekte im Themenfeld Enterprise Resource Planning und Business Analytics verantwortet.
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Simon Heininger ist Research Assistant for Business Analytics and Doctoral Student an der TH Köln.