Neue Trends in Wirtschaftsinformatik und eingesetzte Technologien

Handschriftliche Unterschriften sind bei vielen geschäftlichen und rechtlichen Aktivitäten auf der ganzen Welt von eminenter Bedeutung. Das heißt, Unterschriften werden seit mehreren Jahrhunderten als Authentifizierungs- und Überprüfungsmaßnahme verwendet. Die hohe Relevanz von Unterschriften geht jedoch mit einem gewissen Risiko des Missbrauchs einher. Um dieses Risiko zu mindern, wurde die automatische Unterschriftenverifikation vorgeschlagen. Bei einer angefragten Unterschrift zielen die Systeme zur Unterschriftenverifikation darauf ab, zwischen echten und gefälschten Unterschriften zu unterscheiden. In den letzten Jahrzehnten wurde eine große Anzahl verschiedener Systeme zur Unterschriftenverifikation vorgeschlagen. Grundsätzlich können diese Systeme in Online- und Offline-Ansätze unterteilt werden. Bei der Online-Unterschriftenverifikation stehen zeitliche Informationen über den Schreibvorgang zur Verfügung, während die Offline-Unterschriftenverifikation nur auf räumliche Informationen beschränkt ist. Daher wird die Offline-Unterschriftenverifikation im Allgemeinen als die schwierigere Aufgabe angesehen. Das vorliegende Kapitel gibt einen Überblick über den Bereich der Offline-Unterschriftenverifikation und stellt die Methoden vor, die bei der Verifikation üblicherweise eingesetzt werden.

In diesem Kapitel wird ein agiler Visualisierungsansatz vorgestellt, der einen der am weitesten verbreiteten Innovationsprozesse unterstützt: Design Thinking. Der Ansatz integriert die vordefinierten grafischen Elemente von SAP Scenes, um digitale Szenen für Storyboards zu entwerfen. Unvorhergesehene Szenarien können durch das Einfügen neuer grafischer Elemente und damit verbundener domänenspezifischer Aspekte on-the-fly erstellt werden. Dies fördert das Problemverständnis und die Ideenfindung, die andernfalls durch den Mangel an Elementen behindert würden. Der symbolische, auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Ansatz gewährleistet die maschinelle Interpretierbarkeit der skizzierten Szenen. Im Gegenzug wird die Plausibilitätsprüfung der Szenen automatisiert, um die Designer bei der Erstellung sinnvoller Storyboards zu unterstützen. Die Plausibilitätsprüfung beinhaltet die Verwendung einer Domänen-Ontologie, die mit semantischen Einschränkungen versehen ist. Der Ansatz ist in dem Prototyp AOAME4Scenes implementiert, der für die Evaluierung verwendet wird.

Dieses Kapitel befasst sich mit Geschäftsinnovationen, die durch die Entwicklung von Text-Mining-Lösungen unterstützt werden, zur Erfüllung geschäftlicher Anforderungen von Schweizer Unternehmen. Zwei verwandte Projekte aus verschiedenen Branchen und mit unterschiedlichen Herausforderungen werden diskutiert, um gemeinsame Verfahren und Methoden zu identifizieren. Einer der Partner aus der Gigwork-Branche bietet eine Plattformlösung für die Rekrutierung von Mitarbeitenden für Zeitarbeit an. Die Bewertung von Arbeitseinsätzen erfolgt anhand von Kurzbewertungen, für die eine auf maschinellem Lernen basierende Methode zur Sentimentanalyse entwickelt wurde. Der andere Partner aus dem Bereich der Finanzberatung betreibt einen Informationsextraktionsdienst für Geschäftsdokumente, einschließlich Versicherungspolicen. Dies erfordert eine Automatisierung der Extraktion von strukturierten Informationen aus PDF-Dateien. Der gemeinsame Weg zur Innovation in solchen Projekten umfasst die Modellierung von Geschäftsprozessen und die Implementierung neuartiger technologischer Lösungen, einschließlich Text-Mining-Techniken.

Heutzutage beinhalten alle Smartphones eine Vielzahl eingebetteter Sensoren, die in der Lage sind, relevante physikalische Eigenschaften und Messgrößen zu erfassen, z. B. Licht- oder Geräuschintensität, Rotation und Beschleunigung, Magnetfeld, Feuchtigkeit usw. Die Kombination von Daten aus diesen verschiedenen Sensoren und die Ableitung neuer relevanter Informationen ist bekannt als Sensorfusion oder multimodale Sensorik. Die Autorenschaft geht von der Hypothese aus, dass die in Smartphones eingebettete Sensortechnologie damit auch das Aufgabenmanagement im täglichen Leben unterstützen kann. Da eine der größten Herausforderungen bei der mobilen Sensorik auf Smartphones das Fehlen geeigneter einheitlicher Datenanalysemodelle und passender Software-Toolkits ist, haben die Autoren und die Autorin für ihre Untersuchungen einen Prototyp für eine mobile Sensorik-Architektur entwickelt, die sie Sensing Things Done (STD) nennen. Mit diesem Prototyp konnte die Autorenschaft eine Machbarkeitsstudie durchführen, in der sie multimodale Sensorik einsetzten und Sensordaten während der Ausführung einer Reihe bestimmter Aufgaben sammelte. Aus diesem Feldexperiment, inwieweit die aufgabenbezogenen Aktivitäten mit Hilfe der Sensoren eines Standard-Smartphones automatisch erkannt werden können, leitet die Autorenschaft entsprechende Empfehlungen ab.

In diesem Kapitel wird der Entwurf eines dialogbasierten intelligenten Tutorsystems für den Bereich der Wirtschaftsinformatikausbildung erörtert. Das System soll Lernende bei der Arbeit an Gruppenprojekten unterstützen, ihre Motivation aufrechterhalten und dezente Hinweise für selbstgesteuertes Entdecken geben. Wir analysieren die Domäne der Wirtschaftsinformatik, die wir als „unscharf“ in dem Sinne betrachten, dass z. B. mehrere widersprüchliche Lösungen für eine bestimmte Aufgabe existieren und akzeptabel sein können. Auf der Grundlage einer umfangreichen Sammlung von Anforderungen, die aus früheren Arbeiten abgeleitet wurden, schlagen wir eine Lösung vor, die sowohl Gruppen bei der Suche nach Lösungen als auch Einzelpersonen bei der Reflexion über diese Lösungen unterstützt. Diese Kombination stellt sicher, dass nicht nur das Ergebnis der Gruppe von hoher Qualität ist, sondern auch, dass alle Gruppenmitglieder die festgelegten Lernziele erreichen. Wir zeigen, wie die Komplexität der Domäne auf recht einfache Weise durch ein Constraint-basiertes Engineering erfasst werden kann und wie maschinelles Lernen dabei helfen kann, die Äußerungen der Lernenden diesen Constraints zuzuordnen. Wir demonstrieren die beabsichtigte Arbeitsweise des Systems mit einigen Beispieldialogen und ersten Überlegungen zu den Prinzipien der Backend-Implementierung.

Viele aktuelle IT-Systeme werden auf der Grundlage des objektorientierten (OO) Programmierparadigmas implementiert, das sich in mehr als zwei Jahrzehnten als einer der erfolgreichsten Mechanismen für die Wiederverwendung und Erweiterung von Code erwiesen hat und in vielen Softwarekomponenten und -systemen verwendet wird. In Verbindung mit einem soliden Verständnis von Geschäftsprinzipien und guten Kommunikationsfähigkeiten gilt OO immer noch als eine der Kernkompetenzen bei der Entwicklung von Plattformen und Systemen, die unsere heutige IT-Landschaft bestimmen. Der Selbsteinschätzungstest, den wir als Frühindikator für angehende Studierende der Wirtschaftsinformatik (BIT) entwickelt haben, gibt Aufschluss über das Kompetenzniveau von Studienanfängern und -anfängerinnen und dient als Ausgangspunkt, um über Abstraktionsfähigkeiten im Kontext der aktuellen Digitalisierung und der Zunahme von Komponenten der künstlichen Intelligenz (KI) nachzudenken. Der Artikel erläutert die Relevanz des OO-Denkens auf verschiedenen Abstraktionsebenen im Kontext des Lebenszyklus aktueller Systemarchitekturen und gibt einen Ausblick darauf, wie diese Abstraktionsfähigkeiten beim Wechsel von einem OO-Entwicklungsparadigma in einen neuen Bereich wiederverwendet werden können, in dem KI und maschinelles Lernen ihren Einfluss auf den Gesamtentwurf von Softwaresystemen stetig vergrößern werden.

Die Autoren unterrichten seit rund zehn Jahren Methoden der Computational Intelligence (CI) im Master of Science-Studiengang Business Information Systems an einer Schweizer Hochschule. CI erfordert die Fähigkeit und Bereitschaft zu einem tieferen Verständnis von Algorithmen, was mit klassischen didaktischen Konzepten kaum erreicht werden kann. Im Mittelpunkt stehen daher Aufgabenstellungen, die die Studierenden dazu bringen, neue Algorithmen zu entwickeln oder bestehende zu modifizieren bzw. für neue Anwendungsbereiche nutzbar zu machen. In diesem Artikel werden bestimmte Lehrkonzepte, ihre Veränderungen im Laufe der Zeit und Erfahrungen erörtert, welche immer dem Ziel folgten, die Lernergebnisse der Studierenden beim Verständnis und der Anwendung spezieller CI-Methoden wie neuronaler Netze und evolutionärer Algorithmen zu verbessern.

In den letzten Jahrzehnten wurden viele Computermodelle entwickelt und erfolgreich angewandt. In einigen Fällen können diese Modelle jedoch die möglichen Lösungen einschränken oder ihre Lösungen sind schwer zu interpretieren. Um dieses Problem zu überwinden, skizzieren wir einen neuen Ansatz, die so genannte allagmatische Methode, die automatisch Modelle mit so wenig Einschränkungen wie möglich programmiert, ausführt und dabei die menschliche Interpretierbarkeit ermöglicht. Zuvor haben wir ein Metamodell und seine Bausteine gemäß den philosophischen Konzepten von Struktur und Operation beschrieben. Es handelt sich dabei um Entitäten, Milieus und Überführungsfunktionen, die zusammen genommen ein Computermodell abstrakt beschreiben. Durch die automatische Kombination dieser Bausteine in einer evolutionären Computation kann die Interpretierbarkeit durch die Beziehung zum Metamodell erhöht werden, und Modelle können über das Metamodell in besser interpretierbare Modelle übersetzt werden. Wir schlagen eine generische und objektorientierte Programmierung vor, um die Entitäten und ihre Milieus als dynamische und generische Arrays und die Überführungsfunktion als Methode zu implementieren. Wir führen zwei Experimente durch, bei denen ein einfacher zellulärer Automat und ein künstliches neuronales Netz automatisch programmiert, kompiliert und ausgeführt werden. In beiden Fällen wird ein Zielzustand erfolgreich erreicht. Wir schlussfolgern, dass die allagmatische Methode zelluläre Automaten und künstliche neuronale Netze basierend auf philosophischen Konzepten automatisch erstellen und ausführen kann.

Die Interaktion zwischen humanoiden Robotern und Menschen ist ein komplexer Prozess. Sprache, Gesten und die Erkennung von Kommunikationspartnern sind wichtige Aspekte in einer gut definierten Interaktion. Um natürlicher zu wirken, sollte ein humanoider Roboter nicht stationär sein. Er sollte in der Lage sein, Teil einer Menschenmenge zu sein und sich in einem bestimmten Bereich zu bewegen. Daher ist die Wegfindung wichtig, um einem humanoiden Roboter die Möglichkeit zu geben, mit Menschen an mehr als einem Ort in Kontakt zu treten. Darüber hinaus ist die Erkennung von Kommunikationspartnern das Rückgrat der sozialen Interaktion. In diesem Kapitel wird gezeigt, wie OpenCV, eine bekannte Bildverarbeitungsbibliothek, den Roboter Pepper bei der Erkennung von Kommunikationspartnern und -partnerinnen unterstützt und wie dies der Ausgangspunkt für verschiedene Arten von Smalltalk als Grundlage für einen prototypischen Interaktionsprozess zwischen humanoiden Robotern und Menschen ist. Zusätzlich werden die Navigationsfunktionen diskutiert, die es dem Roboter erlauben, sich autonom zu bewegen und eine bessere Mensch-Roboter-Interaktion zu ermöglichen.

Die Integration von sozialen Robotern in Unternehmen nimmt stetig zu. Das bedeutet, dass es in Zukunft einen vermehrten Einsatz von physisch verkörperten Robotern geben wird, die mit Menschen sozial interagieren und zusammenarbeiten. In diesem Kapitel skizzieren wir die organisatorischen Kontexte, in denen die aktuelle Forschung soziale Roboter untersucht, und weisen auf kulturelle Herausforderungen hinsichtlich ihrer Implementierung am Arbeitsplatz hin. Wir legen nahe, dass die erfolgreiche Integration von sozialen Robotern in Organisationen eine kulturelle Passung zwischen den in sozialen Robotern eingebetteten Werten und den im organisatorischen Kontext, in dem der Roboter eingesetzt wird, gelebten Werten erfordert. Darüber hinaus schlagen wir eine Agenda für zukünftige Forschung vor, die sich mit den wertebasierten kulturellen Herausforderungen bei der Einführung von sozialen Robotern in organisatorischen Kontexten befasst.

Digitale Technologien und Innovationen verändern unsere Wirtschaft und Gesellschaft wie nie zuvor. Unternehmensleitende und Führungskräfte sind jedoch an einem Punkt angelangt, an dem sie die Art und Weise überdenken müssen, wie Unternehmen die digitale Transformation nutzen können, um sich den Herausforderungen der Nachhaltigkeit zu stellen. Da Organisationen im Kontext der Gesellschaft agieren, beeinflussen viele Faktoren wie soziale Strukturen, politische Entscheidungen, allgemeine wirtschaftliche Trends und technologische Entwicklungen ihre Tätigkeit. Um erfolgreich zu sein, muss sich eine Organisation dieser Veränderungen bewusst sein und gleichzeitig in der Lage sein, sich mit ihnen auseinanderzusetzen. Ausgehend von dieser Sichtweise skizzieren wir einen integrierten Rahmen, der die verschiedenen Stufen der „Digitalität“ mit den notwendigen Veränderungen in der Managementpraxis verbindet, um die Untersuchung von Organisationen zu unterstützen. Weitere Forschung ist notwendig, um besser zu verstehen, wie sich die Managementpraxis verändern muss, um digitale Technologien für eine fortlaufende, lernbasierte Engagementstrategie zu nutzen. Dies erfordert, dass sich Führungskräfte ihres eigenen Denkens bewusst werden, ihre bisherigen Überzeugungen aufgeben und sich auf organisatorisches Lernen und Experimente mit den Beteiligten einlassen.

Die „Boxologie“ ist die grafische Darstellung von Mustern, die häufig in hybriden Lern- und Reasoning-Systemen zu beobachten sind. Da einige hybride Systeme auch Menschen einbeziehen, besteht die Notwendigkeit, Muster mit menschlicher Beteiligung zu identifizieren. Anhand von Anwendungsfällen, an denen Menschen beteiligt sind, werden in diesem Kapitel deren typische Rollen in hybriden Systemen und deren Einfluss auf maschinelles Lernen und/oder Knowledge-Engineering-Aktivitäten diskutiert. Infolgedessen wird ein neues Element in die Boxologie eingeführt, um einen Menschen zu repräsentieren und zwei abstrakte Muster für solche Human-in-the-Loop-Szenarien zu identifizieren.

In diesem Kapitel wird das didaktische Design eines Sprachtrainingsmodells für berufliche Zwecke im Auftrag der Schweizer Bahnindustrie vorgestellt, das speziell für deutschsprachige Lokführer und Fahrdienstleiter entwickelt wurde, die bei der Schweizerischen Südostbahn (SOB) arbeiten. Rund 50 Lokführer und Zugbegleiter müssen bis 2021 Italienisch lernen und sich in dieser Sprache klar und sicher verständigen können. Dank der Eröffnung des Gotthard-Basistunnels im Jahr 2016 erweitern einige Schweizer Bahnunternehmen ihr Geschäftsportfolio auch im italienischsprachigen Teil der Schweiz. Augmented Reality (AR), konkret die App Blippar, wird hier als zusätzlicher und motivierender Leitfaden für das Erlernen von Fachbegriffen und Substantiven, Verben und Dialogstrukturen, kurz: wesentliche Merkmale der Bahnkommunikation zwischen Lokführern und Zugpersonal, eingesetzt. Das abschließende Ziel des Kapitels ist es, zu beschreiben, wie Auszubildende im Bahnbereich, die eine neue Sprache lernen, ihre eigenen Sprachlerninhalte aktiv gestalten, indem sie AR nutzen.

Die Verbesserung der User Experience und die Optimierung der Conversion – diese Herausforderungen stehen seit Jahren ganz oben auf der Aufgabenliste von E-Commerce-Managern. Um die Customer Experience beim Online-Einkauf zu verbessern, müssen zeitaufwändige und sich wiederholende Eingaben reduziert oder sogar eliminiert werden, bevor der Kauf abgeschlossen wird. Je weniger Daten der Kunde beispielsweise während des Check-out-Prozesses eingeben muss, desto schneller kann der Kauf abgeschlossen werden. Wenn Kunden Smartphones für den Online-Einkauf nutzen, kann die umständliche Dateneingabe schnell zum Abbruch führen. Der Kauf soll nicht nur schnell und reibungslos abgewickelt werden, sondern auch sicher und rechtsverbindlich für die beteiligten Parteien sein. Die Konzepte „Frictionless Commerce“ und „Seamless Payment“ unterstützen dies. Ausgehend von den Unterschieden zu herkömmlichen Konzepten erläutert dieses Kapitel die beiden Konzepte und zeigt auf, unter welchen Gesichtspunkten sie gemeinsam genutzt werden können. Darüber hinaus wird anhand von Praxisbeispielen gezeigt, wie diese Konzepte bereits angewendet werden.

Entgegen den in den 1990er-Jahren geäußerten Erwartungen hat der elektronische Handel bisher nur in geringem Umfang zu Disintermediation geführt. Selbst große und bekannte Marken erzielen nach wie vor den größten Teil ihres Umsatzes über traditionelle Vertriebskanäle. Viele Endkunden erwarten heute aber, dass sie direkt bei der Marke kaufen können. Darüber hinaus machen strukturelle Veränderungen in der Distributionskette eine markenspezifische Präsentation der Marke im Internet notwendig. Je nach Ausgestaltung ihrer Onlineaktivitäten stehen die Markenhersteller jedoch in Konkurrenz zu ihren traditionellen indirekten Vertriebskanälen, die für sie weiterhin wichtig sind. Dies wirft die Frage auf, mit welchen E-Commerce-Strategien Markenhersteller den Bedürfnissen der Endkunden gerecht werden können, ohne ihre Vertriebspartner zu schädigen. Zur Beantwortung dieser Frage wurden qualitative Experteninterviews mit E-Commerce-Verantwortlichen von marktprägenden Schweizer Unternehmen durchgeführt. Die Ergebnisse bestätigen, dass die Bedeutung des Markenengagements in der Kommunikation und Interaktion mit den Endkunden zunimmt. Für die Umsetzung des Online-Direktvertriebs haben sich drei Strategien herauskristallisiert, die Konflikte mit traditionellen Vertriebspartnern vermeiden oder zumindest minimieren: eine reine Online-Direktvertriebsstrategie, eine Multi-Touchpoint-Strategie und eine Plattformstrategie. Die Multi-Touchpoint-Strategie kann wiederum in vier verschiedenen Varianten gestaltet werden.

Die digitale Transformation, die durch technologische Fortschritte und veränderte Kundenbedürfnisse vorangetrieben wird, stimuliert die Nutzung des digitalen Marketings. 11 % der Schweizer Unternehmen betrachten digitales Marketing als einen wichtigen Investitionsbereich im Rahmen ihrer Gesamtstrategie für die digitale Transformation, wobei mehr als ein Drittel der Schweizer Unternehmen derzeit in neue Vertriebs- und Marketinginstrumente investiert. Leider gibt es Umsetzungslücken zwischen Schweizer Klein- und Mittelunternehmen (KMU) und Großunternehmen (GU). Kurz gesagt, die KMU hinken den GU hinterher und nutzen im Allgemeinen deutlich weniger digitalen Marketing-Tools, -Kanäle und -Plattformen. Zu den Hindernissen, die KMU davon abhalten, mehr digitale Marketinginstrumente einzusetzen, gehören kulturelle Veränderungen, begrenzte Ressourcen/hohe Kosten, Technologie und Fachwissen. Ziel dieses Kapitels ist es, die Wissenslücke zu schließen und KMU auf der Grundlage einer Literaturübersicht einen Überblick über die wichtigsten digitalen Marketinginstrumente zu geben, um die Chancen der digitalen Technologie im Marketingbereich zu nutzen und den Abstand zu GU zu verringern. Bei der Literaturrecherche wurden neunzehn relevante Artikel ermittelt. Diese Artikel enthalten 162 Zitate von Tools, Kanälen, Plattformen und Methoden, die von KMU genutzt werden können, um die Wissenslücke zu schließen und so die Vorteile eines neuen, digitalen Marketingportfolios zu nutzen. Die vierundzwanzig individuellen digitalen Marketinginstrumente werden auf der Grundlage einer vergleichenden Analyse vorgestellt, wobei die elf am häufigsten zitierten Instrumente definiert und beschrieben werden. Es wurde Potenzial für die weitere Forschung identifiziert.

Das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) gilt als einer der wichtigsten Trends, Treiber und Befähiger für ökonomische, gesellschaftliche und politischen Veränderungen. Der Bereich der Logistik ist von diesem Trend, der Wettbewerbsvorteile und Wachstum verspricht, in vielfältiger Weise betroffen. Dieses Kapitel befasst sich mit der Entwicklung eines konzeptionellen Rahmens für ein Innovationsmanagement, das technologische Entwicklungen mit Logistikinnovationen in Verbindung bringt. Der vorgeschlagene Rahmen trägt dazu bei, die Komplexität innerhalb der technologiegetriebenen Innovationskette sichtbar zu machen, und hilft Unternehmen bei der Definition, Diskussion und Entwicklung ihres eigenen IoT-getriebenen Geschäftsmodells. Anhand von drei Fallstudien wird der Rahmen erläutert und hinsichtlich seiner Relevanz und seines Nutzens für ein Unternehmen diskutiert.

Im digitalen Zeitalter wetteifern die Unternehmen darum, wie gut ihr Service die Bedürfnisse der Kundschaft erfüllt und Probleme löst. Sie interagieren dafür mit immer mehr Akteuren, um ihr Versprechen zu erfüllen. Ein für die Forschung in dieser „neuen“ Welt besonders geeigneter Ansatz ist die Service-Dominant Logic (SDL). Es gibt jedoch keine Leitlinien oder einen allgemein anerkannten Rahmen für die systematische Durchführung von Forschungsarbeiten zur und mit der SDL. Um diese Lücke zu schließen, wird in diesem Kapitel der Einsatz der SDL in der Forschung untersucht und analysiert. Es gibt Empfehlungen für die Durchführung von SDL in der Forschung und schlägt einen Organisationsrahmen für angewandte Forschungsumgebungen und darüber hinaus vor.

Diese Studie untersucht die Auswirkungen von künstlicher Intelligenz (KI) auf die Führung in international tätigen Versicherungsunternehmen. Da das Versicherungswesen ein mustergültiges Beispiel für eine datenintensive Branche ist, setzen Unternehmen bereits KI-gestützte Technologie ein und suchen nach Möglichkeiten für die weitere Nutzung. Jeder wichtige Schritt in der Automatisierung kann jedoch eine Verschiebung im Verständnis von Führung auslösen. Es wurde eine Forschungslücke in Bezug auf Führung in Versicherungsunternehmen festgestellt, die mit dem Einsatz von KI konfrontiert sind. Konkret soll untersucht werden, wie sich Führung durch den Einsatz von KI als Beispiel der Digitalisierung verändern könnte. Für diese Studie wurden im Rahmen eines interpretativen Ansatzes qualitative Daten in 19 semi-strukturierten Interviews erhoben, wobei die Befragten fünf Versicherungsunternehmen mit Hauptsitz in Westeuropa repräsentierten. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass der Einsatz von KI und seine Auswirkungen auf die Führung eng mit den zugrundeliegenden Strukturen der Branche verbunden sind, die überhaupt erst zu dem bestehenden Führungsdiskurs und Selbstverständnis der Organisation geführt haben. Die Auswirkungen von KI hängen wiederum vom Führungsdiskurs und den bestehenden Strukturen ab. Wird KI also nur in Übereinstimmung mit dem aktuellen Diskurs eingesetzt, sind die Auswirkungen auf die Führung minimal. Daraus lässt sich schließen, dass der Einsatz von KI-gestützter Software an sich kaum einen Wandel in der Führung auslösen wird. Dennoch birgt KI ein erhebliches Potenzial für Versicherungsunternehmen. So könnte KI beispielsweise die Kernkompetenzen des Versicherers unterstützen und Unternehmen mit breiteren Ökosystemen und Kundengemeinschaften verbinden.