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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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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 17:55:37 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
書目名稱CSR und Künstliche Intelligenz
編輯Reinhard Altenburger,René Schmidpeter
視頻videohttp://file.papertrans.cn/221/220633/220633.mp4
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
叢書名稱Management-Reihe Corporate Social Responsibility
圖書封面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 vielf?ltigen Herangehensweisen an die Anforderungen, welche mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz verbunden sind, sollen Anregungen für Unternehmen und Wissenschaft in diesem h?ufig 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 M?glichkeiten, aber auch Innovationschancen. Die aktive Einbindung von Stakeholdern in den Gestaltungsprozess dient auch dem Aufbau von Vertrauen bei Kunden und der ?ffentlichkeit 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 ver?ffentlicht.?.
出版日期Book 2021
關鍵詞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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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 21:37:44 | 只看該作者
Barbara Chancellor,Marg Sellersm?glichst vielen Unternehmen umgesetzt werden kann. Die Europ?ischen Richtlinien für eine ethische KI geben erste theoretische Ans?tze zu dieser Thematik. Erg?nzt werden in diesem Beitrag deren praktische Umsetzungsm?glichkeiten. Dazu z?hlen die Nutzung bestimmter Architekturen, Erkl?rbarkeit und Transparenz sowie Source-Code-Check.
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 03:26:03 | 只看該作者
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.
地板
發(fā)表于 2025-3-22 05:57:14 | 只看該作者
5#
發(fā)表于 2025-3-22 12:47:12 | 只看該作者
,Künstliche Intelligenz im Spannungsfeld Innovation, Effizienz und gesellschaftliche Verantwortung,richtungen zum Teil radikal ver?ndern. Die Entwicklung von Use Cases und der Aufbau sowie die Gestaltung von datenbasierten ?kosystemen stellen zentrale Herausforderungen im zukünftigen Wettbewerb dar.
6#
發(fā)表于 2025-3-22 15:22:24 | 只看該作者
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
7#
發(fā)表于 2025-3-22 20:55:09 | 只看該作者
8#
發(fā)表于 2025-3-23 00:29:33 | 只看該作者
9#
發(fā)表于 2025-3-23 01:22:58 | 只看該作者
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 unerl?sslich.
10#
發(fā)表于 2025-3-23 08:47:56 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-1-4020-6220-9ngrundlagen auf ihre wirklich gewinnbringenden Teile reduziert werden k?nnen. Wie dieser Datenwert bestimmt und wie viele Daten dadurch eingespart werden k?nnten, zeigen wir anhand eines Experiments mit einem KI-System für Produktempfehlungen im E-Commerce.
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