Grundsätze für Managementkontrollsysteme, lernende Maschinen und KI - Johansson, Martin;Gothager, Mikael
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Wie soll ein Unternehmen seine Managementkontrollsysteme anpassen, wenn lernende Maschinen die Arena betreten? Wird sich das Kontrollsystem weiterhin auf menschliche Aspekte konzentrieren und eine lernende Maschine weiterhin als ein Automatisierungswerkzeug wie jeden anderen historisch programmierten Computer betrachten? Lernende Maschinen führen Produktivitätsmöglichkeiten ein, die ein sehr hohes Maß an Effizienz und Qualität erreichen. Eine lernende Maschine ist in der Lage, große Datenmengen zu sortieren und Schlussfolgerungen zu ziehen, die für den menschlichen Verstand schwierig sind. Da…mehr

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Produktbeschreibung
Wie soll ein Unternehmen seine Managementkontrollsysteme anpassen, wenn lernende Maschinen die Arena betreten? Wird sich das Kontrollsystem weiterhin auf menschliche Aspekte konzentrieren und eine lernende Maschine weiterhin als ein Automatisierungswerkzeug wie jeden anderen historisch programmierten Computer betrachten? Lernende Maschinen führen Produktivitätsmöglichkeiten ein, die ein sehr hohes Maß an Effizienz und Qualität erreichen. Eine lernende Maschine ist in der Lage, große Datenmengen zu sortieren und Schlussfolgerungen zu ziehen, die für den menschlichen Verstand schwierig sind. Da lernende Maschinen jedoch zu immer komplexeren Systemen werden, führen sie eine Unsicherheit ein, die bisher von Automatisierungswerkzeugen nicht berücksichtigt wurde. Die Algorithmen können ihre eigenen Assoziationen bilden, und der Automatisierungsingenieur weiß nicht mehr genau, wie eine lernende Maschine zu ihrem Ergebnis kommt. Was ist das Motiv für die Entscheidung einer lernenden Maschine? In diesem Zusammenhang wird eine lernende Maschine im Vergleich zur älteren Generation von Automatisierungscomputern menschenähnlicher. Diese Untersuchung kommt zu dem Schluss, dass die meisten der heutigen Managementkontrollsystemprinzipien beim Einsatz von maschinellem Lernen relevant sind, einige jedoch nicht. Diese Schlussfolgerungen beruhen auf empirischen Daten aus zeitgenössischen Quellen.
Autorenporträt
Martin ist ein M.sc, MBA und ergebnisorientierter Manager mit umfassender Erfahrung in den Bereichen Qualitätsmanagement, nachhaltige Technik aus den Bereichen Betrieb, F&E und Projektmanagement.