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KI-basierte Tools wie ChatGPT und GPT-4 sind fester Bestandteil des Hochschulalltags und verändern die Art und Weise, wie Studierende lernen und arbeiten. Vor diesem Hintergrund wurde eine deutschlandweite quantitative Studie durchgeführt, um die Nutzung und die damit verbundenen Präferenzen der Studieren-den zu analysieren. Ziel der Untersuchung ist es, ein fundiertes Verständnis über die Verbreitung, Intensität und Einsatzbereiche KI-gestützter Tools im Studium zu gewin-nen.
An der aktuellen Befragung haben sich 4910 Studierende beteiligt. Die Ergebnisse zei-gen, dass mittlerweile mehr als 90 % der befragten Studierenden KI-basierte Tools im Studium nutzen – ein deutlicher Anstieg im Vergleich zur Erhebung von 2023, in der der Anteil bei 63 % lag. Besonders häufig kommen ChatGPT und DeepL zum Einsatz, wobei ChatGPT sowohl in der kostenfreien als auch in der kostenpflichtigen Version mit Abstand das meistgenutzte Tool ist.
Die differenzierte Analyse des Nutzungsverhaltens verdeutlicht, dass KI-basierte Tools zunehmend in verschiedenen akademischen Kontexten eingesetzt werden. Die Klärung von Verständnisfragen und die Erklärung fachspezifischer Konzepte stellen weiterhin die häufigsten Anwendungsfälle dar. Darüber hinaus zeigt sich ein signifikanter Anstieg in der Nutzung für Recherchen, die Erstellung wissenschaftlicher Texte, Übersetzungen sowie datengetriebene Analysen. Insbesondere Studierende der Ingenieurwissenschaf-ten greifen verstärkt auf KI-gestützte Werkzeuge zurück.
Die Ergebnisse unterstreichen, dass KI-basierte Tools innerhalb kurzer Zeit zu einem integralen Bestandteil des Studiums geworden sind und sich ihr Einsatzbereich konti-nuierlich erweitert.
With regard to AI as a key technology, this scientific paper deals with the identification of user drivers on the purchase decision of a cooperative AI (as explainable AI—XAI), as well as the analysis of the willingness to pay in the context of value-based pricing. Besides the economic dimension with regard to usefulness and usability of the system, the focus is mainly on the (innovative) explainable character. The analysis is carried out by a choice-based conjoint analysis (CBC) using the example of an intelligent assistance system for employees that supports internal business processes and workflows in business organizations. For this purpose, fictitious purchase offers were created under which decision-makers in manufacturing business organizations in Germany made simulated purchase decisions. The analysis shows that the target group attach great utility value to transparency in the sense of explanatory content, in addition to a high degree of interactivity and a high level of reliability.
This study investigates the diffusion of AI-based service applications within the business models of German manufacturing industries, surveying 162 decision-makers. The integration of AI into business model is assessed through the Business Model Canvas (BMC) framework, evaluating its value in terms of effectiveness as well as efficiency. Rather than focusing on specific use cases, the study delves into the intended usage of value-driven AI services references to enhance effectiveness and efficiency across various elements of the business models. Through this research, eleven service values have been identified. Each service vale corresponds to a distinct element of the BMC. Decision-makers were surveyed using a Confirmation/Disconfirmation (C/D) paradigm to measure the disparities between their current and target performance levels. Consequently, this study provides valuable insights from the perspective of decision makers regarding the current and desired state of AI integration in the German manufacturing industry, taking into account AI usage or no AI usage at the time of data collection.
In a globalized world, small- and medium-sized manufacturing enterprises (manufacturing SME) face the challenge of keeping up with global competition. Although AI is ascribed the potential to fundamentally change entire markets, industries, and general business activities, the question remains how SME can implement AI in their operation effectively and efficiently, and therefore build up potential (service) business models. The aim of this paper is to reveal the innovation potential of these systems and to provide instructions on how they can be used by SME. Through these resources can be used more efficiently and new business models can be created. The causes for the little use of AI are numerous and solutions were sought in this work. The result is a socio-technical framework that allows manufacturing SME to build up AI-based (service) business models for themselves.