Challenges
Herausforderungen
Der effiziente Umgang mit Wissen insbesondere im Bereich des Technologieraumes bzw. der Technologielandschaft ist eine wichtige Zukunftskompetenz.
Die Komplexität der allgemeinen Technologielandschaft nimmt mit hoher Geschwindigkeit weiter zu, und das weltweit über alle Branchen hinweg. Ein Technologiemanagement, das im Unternehmen fest verankert ist, kann dazu beitragen, mit diesen dynamischen Entwicklungen Schritt zu halten.
Gut strukturierte Technologiedatenbanken können helfen, die enorm wachsende Menge an wichtigen Daten im Bereich der technologischen Innovation zu managen, um relevante Entwicklungen frühzeitig zu erkennen und daraus den Handlungsbedarf abzuleiten und das auch insbesondere für Lösungswege bei technischen Problemstellungen.
Bei der Fülle an Informationen und der schnellen Aktualität wird es immer schwieriger, mit rein manuellen Mitteln Schritt zu halten. Hier können innovative Methoden wie z. B. KI-Ansätze unterstützen, die aus den riesigen Datenmengen der verschiedenen Entwicklungspfade von Technologien schnell aktuelle und relevante Erkenntnisse für das Unternehmen ableiten können, um die Vollständigkeit und Aktualität der Datenbasis sicherzustellen und damit einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.
Researchaspects
Forschungsaspekte
Bei der Extraktion von Ergebnissen aus den riesigen Datenmengen, die heute zur Verfügung stehen, lassen sich zwei Richtungen in Form des deduktiven Ansatzes (top-down) und des induktiven Ansatzes (bottom-up) unterscheiden.
Die deduktive Methode arbeitet auf einer generischen Ebene und untersucht sowohl Trends als auch Markt- und Technologie-entwicklungen, um z.B. für ein Unternehmen frühe Signale relevant für das Kerngeschäft aufzuspüren und im Rahmen des Foresight-Prozesses anzuwenden. Die Ergebnisse können in einer Datenbank zur weiteren Bearbeitung oder als Grundlage für nachfolgende Forschungen gespeichert werden.
Im Gegensatz zur deduktiven Methode arbeitet die induktive Methode auf Basis von Technologiedatenbanken, die auf einer viel granulareren Ebene strukturiert ist. Damit ist es möglich, die vorhandene Wissensdatenbank sehr konkret nach technologischen Anwendungen zu durchsuchen, die potenzielle Lösungen für generische Probleme bieten.
Der Aufbau des granularen Wissens ist jedoch ein aufwändiger Prozess, der für die Orientierung des Unternehmens zwar wertvoll ist, aber oft aus Gründen des Aufwandes vermieden wird. Hier könnten innovative Methoden wie z.B. KI-Methoden helfen, den Aufwand durch eine teilautomatisierte Suche, Befüllung und Aktualisierung zu reduzieren.
Ideal wäre es, wenn es gelänge, induktive und deduktive Methode so zu verknüpfen, dass ein deutlicher Fortschritt erreicht werden kann ggü. den einzeln für sich angewendeten Methoden.
News
News
Oktober 2023
Nach Diskussion mit Kompetenzen aus dem Bereich des KI unterstützten Technologiemanagements und Foresight-Studien entstand die Idee zu diesem Fachbeitrag:
Technologische Intelligenz verbessern: Die Rolle des Prompt Engineering bei der KI-Nutzung.
Damit die Inhalte meines Fachbeitrags für die geplante Veröffentlichung in einem Fachmagazin erhalten bleiben, veröffentliche ich diesen schon jetzt auf dieser Website.
Die Inhalte aus diesem Paper werden in der Erweiterung meines Fachartikels Nachhaltiger Wissenstransfer mit der Kraft der Musik (www.learnwithmusic.net) eine Rolle spielen.
Februar 2023
Fortschrittseinschätzung der Suchalgorithmen im Technologieraum
In unserer Veröffentlichung (vgl. News März 2021) hatten wir u.a. als Ausblick gegeben, die Entwicklung leistungsfähiger Suchalgorithmen zu verfolgen, hinsichtlich ihrer Fähigkeit, aus sehr großen Datenmengen und hier insbesondere aus dem Technologieraum Fragen nach Teiltechnologien und deren Verknüpfungen möglichst zielgenau zu beantworten. Auf diese Weise sollte es besser möglich sein, Technologieprofile auf unterster Technologieebene zu befüllen.
Mit der Veröffentlichung von Chat GPT ist eine neue Sachlage entstanden, die die Frage aufwirft, wie sich Chat GPT bei gleichen Fragestellungen im Technologieraum zu anderen Softwaresystemen von Unternehmen schlägt, die in unserer Veröffentlichung aufgeführt sind.
Dieser Frage werden wir kraftvoll nachgehen!
März 2021
Veröffentlichung unseres Papers mit bisher guter Resonanz (ein Klick auf die Vorschau öffnet das Dokument als .pdf):
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Otto Wagner Str. 56
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