Simon Hahn

Künstliche Intelligenz (KI) ist heute zentraler Bestandteil in vielen Unternehmen und wird in Zukunft weiter an Bedeutung gewinnen, da vor allem durch den Einsatz künstlicher Neuronaler Netzwerke (Deep Learning) immer präzisere und vielseitigere KI-Modelle erstellt werden können. Eine der Grundlagen für die Entwicklung von KI ist Open Source Software (OSS), also frei verfügbare Softwaretechnologien. Eine andere wichtige Grundlage sind die Fortschritte in der Hardwareentwicklung, schnellere und anwendungsoptimierte Prozessoren und Speichersysteme. Diese Form der Verfügbarkeit von Software zusammen mit dem Quellcode stellt einen fundamentalen Paradigmenwechsel dar, der v. a. durch amerikanische Techunternehmen vorangetrieben wird. Beide Themenkomplexe KI und Open Source sind unweigerlich miteinander verknüpft, was mit Folgen für die Digitalisierungsstrategie der meisten Unternehmen verbunden ist. Aus dieser Entwicklung haben sich neue Business Models abgeleitet, die entweder als Top-Down oder Bottom-Up umgesetzt werden. Gerade für Unternehmen, die sich weg von einem reinen Produzenten hin zu einem serviceorientierten Unternehmen transformieren wollen, lohnt sich ein genauer Blick auf diese Business Models. Generell lässt sich seit einigen Jahren eine gestiegene Akzeptanz von Open Source-Software in Unternehmen feststellen. Deshalb werden zudem Gefahren und Herausforderungen von Open Source im gewerblichen Einsatz im letzten Teil des Buchkapitels behandelt.

Bei vielen wichtigen menschlichen Entscheidung steht eine große Menge an Informationen zu Verfügung. Zur Lösung müssen diese Informationen verarbeitet und verdichtet werden, wobei jedoch auch starke Vereinfachungen in Kauf genommen werden. Durch die immer größeren Datenmengen in Verbindung mit fortschrittlichen Auswertungsmethoden wird es daher zunehmend effizienter, Entscheidungen zu automatisieren. Diese Automatisierung wird durch sog. Automated Software Systems übernommen. Diese automatisierten Software-Systeme, lösen nicht mehr nur hochspezialisierte Aufgaben, sondern übernehmen flexibel und autonom ganze Aufgabenbereiche. Sie ermöglichen dabei durch die Unterstützung Künstlicher Intelligenz völlig, neue Wirkzusammenhänge zu entdecken und auf ihrer Grundlage selbstständig zu agieren. Hierdurch eröffnen sich nicht nur Kostenvorteile bei der Lösung aktueller Aufgabenstellungen, sondern langfristig auch die Erschließung völlig neuer Erkenntnisse. In diesem Beitrag wird zunächst diese Relevanz der Entscheidungsautomatisierung ausgeführt und wichtige M. V. Reimer (B) Freier Wissenschaftler, Flensburg, Deutschland E-Mail: maximilian.reimer@tu-clausthal.de A. W. Hahn Freier Wissenschaftler, Grabs, Schweiz E-Mail: anselm.hahn@gmail.com S. Hahn Freier Wissenschaftler, Bochum, Deutschland E-Mail: simonhahnmobil@googlemail.com