Artificial Intelligence in Foresight and Innovation: Searching the Unknown
Künstliche Intelligenz in Foresight und Innovation: Auf der Suche nach dem Unbekannten
Creators: name: Mühlroth, Christian
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 2023
Subjects: subject: artificial intelligence
subject: machine learning
subject: corporate foresight
subject: innovation management
subject: DDC Classification::0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke :: 00 Informatik, Wissen, Systeme :: 006 Spezielle Computerverfahren

description: This thesis addresses the question of how companies can improve their peripheral vision to perceive relevant changes in their corporate environment at an early stage. With this foresight capability, these companies are left with more time to develop appropriate responses to the imminent changes and to quickly trigger innovation processes. To this end, this research studies how artificial intelligence techniques can be meaningfully applied for foresight and innovation processes. This challenge offers a vast research domain in which new insights can be gained by empirical and inductive research and then published as a foundation for future research. With this essay-based dissertation, five research articles contribute to this research domain. First, the theoretical framework of corporate foresight, innovation management, and their mutual interaction is described. Next, the three phenomena, namely weak signals, strong signals, and trends, are introduced in the context of environmental scanning. Subsequently, a systematic literature review is presented to obtain an overview of the current state of research. In addition to a growing interest in this research domain, the results reveal several challenges, including inadequate search strategies, excessive involvement of human experts, and a one-sided focus on trends. Remarkably, the demand for a continuous environmental scanning process is expressed particularly frequently. However, implementing the required continuity appears to be difficult in practice. The necessary investment of both financial and human resources to analyze the growing amount of data is frequently perceived as unreasonably high; as a consequence, environmental scanning is often only performed occasionally (if at all). This carries the risk of detecting important and imminent changes too late or, in the worst case, of being surprised by them. Furthermore, there is no universally accepted quantitative representation of weak signals, strong signals, and trends in the literature; however, this representation is a prerequisite for using any kind of data analysis to detect these phenomena. Therefore, five research questions were derived from the findings of the literature review, which are explored by four research articles in the course of this thesis. To improve the search strategy, a new method was developed for the computer-aided expansion of manually created search queries. In an experiment, one data set each with and without query expansion was collected for different search fields. Topic models were then created from the two collected data sets using Latent Dirichlet Allocation. Using topic coherence as a metric, results indicate that the data sets with query expansion generally yield topics with a higher quality and interpretability. To further increase the level of automation and to thus decrease the required involvement of human experts, a new artificial-intelligence-based approach for the early detection of emerging trends is presented. This approach employs the search query expansion technique to continuously collect data in specified search fields at predefined time intervals. Further processing is completely automated: First, the collected data is cleaned and filtered, then topic models are created from the data, and finally, these models are analyzed for their emergence and trend. Using the widely accepted Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies as a reference benchmark, three retrospective case studies demonstrate that the artificial-intelligence-based approach has detected early signs of those emerging technologies even before their first publication on the Hype Cycle. The self-adaptive capabilities of the approach allow its continuous application in practice, and its modular structure enables future changes and extensions. The innovation signals triple diamond model presented in the following chapter starts even earlier. Since the focus on trends is often criticized in the literature because of the historical data required to detect them, and since weak signals are considered incomplete and imprecise, this model aims to automatically detect strong signals. Again, the required data is first collected, cleaned, and filtered. Next, weak signals are identified using named entity recognition. Using hierarchical clustering, these signals are then grouped into candidates for strong signals, and their signal strength is determined automatically. Those candidates with above-average signal strength are finally evaluated by human experts for their novelty and relevance; only if both criteria are rated high the identified signal is considered a true signal of change. The effectiveness of the proposed model was demonstrated in three experiments with different human experts. The insights gained are followed by a practice-oriented article. First, activity theory was applied to analyze the environmental scanning systems of three companies with regard to their activities and challenges. Subsequently, a tailored approach for the use of artificial intelligence for topic detection, trend detection, and trend monitoring in foresight and innovation processes was developed and applied. The promising results from the presented case study are already being processed by the three participating companies in their strategy and innovation processes. Overall, this thesis demonstrates that a continuous and automated environmental scanning process is enabled by a careful combination of various artificial intelligence techniques. Therefore, creating such a system for the continuous monitoring of strategically relevant search fields is recommended. This system would increase the likelihood of detecting relevant signals in the corporate environment at an early stage and reduce the required investment of both financial and human resources due to the higher level of automation.
description: Die vorliegende Arbeit widmet sich der Fragestellung, wie Unternehmen ihre periphere Sicht verbessern können, um relevante Veränderungen in ihrem Umfeld frühzeitig wahrzunehmen. Mit dieser Fähigkeit zur Vorausschau bleibt ihnen mehr Zeit, angemessene Antworten auf den bevorstehenden Wandel zu finden und Innovationsprozesse rechtzeitig anzustoßen. Zu diesem Zweck wird untersucht, wie Methoden der künstlichen Intelligenz gewinnbringend für Foresight- und Innovationsprozesse eingesetzt werden können. Diese besondere Herausforderung eröffnet ein Forschungsgebiet, in dem neue Erkenntnisse empirisch-induktiv gewonnen und als Grundlage für zukünftige Forschung veröffentlicht werden können. Hierzu tragen im Rahmen dieser aufsatzbasierten Dissertation fünf Forschungsartikel bei. Zunächst werden der theoretische Hintergrund von Corporate Foresight und Innovationsmanagement sowie deren Zusammenspiel im Allgemeinen dargestellt. Danach werden im Speziellen die drei Phänomene schwache Signale, starke Signale und Trends in den Kontext des Umfeldscannings eingeordnet. Anschließend wird eine systematische Literaturanalyse durchgeführt, um einen Überblick über den aktuellen Stand der Forschung zu erhalten. Neben dem wachsenden Interesse an dem Forschungsgebiet zeigen die Ergebnisse mehrere Herausforderungen auf, darunter unzureichende Suchstrategien, eine zu hohe Beteiligung menschlicher Experten und eine zu einseitige Fokussierung auf Trends. Darüber hinaus wird häufig gefordert, dass das Umfeldscanning regelmäßig durchgeführt wird. Die praktische Umsetzung der geforderten Regelmäßigkeit erscheint jedoch schwierig: Zum einen wird der finanzielle und personelle Aufwand für die Analyse der ständig wachsenden Datenmengen oft als unverhältnismäßig empfunden, weshalb das Umfeldscanning (wenn überhaupt) nur sporadisch durchgeführt wird. Dadurch erhöht sich jedoch das Risiko, relevante sich andeutende Veränderungen zu spät zu erkennen oder im schlimmsten Fall von diesen überrascht zu werden. Zum anderen findet sich in der einschlägigen Literatur keine allgemein gebräuchliche quantitative Definition von schwachen und starken Signalen sowie Trends; dies ist jedoch eine Grundvoraussetzung für die Anwendung jeder Art von Datenanalyse, um diese Signale und Trends zu erkennen. Aus den Erkenntnissen der Literaturanalyse werden schließlich fünf Forschungsfragen abgeleitet, die im Rahmen dieser Arbeit in vier Forschungsartikeln untersucht werden. Zur Verbesserung der Suchstrategie wird eine neue Methode zur computergestützten Erweiterung von manuell erstellten Suchanfragen entwickelt. Dazu wird in einem Experiment für dasselbe Suchfeld je ein Datensatz mit und ohne Suchanfragenerweiterung gesammelt. Anschließend werden mittels Latent Dirichlet Allocation aus den gesammelten Daten Themen-Modelle ceteris paribus erstellt. Anhand der Themen-Kohärenz als Metrik zeigt sich, dass die Datensätze mit Suchanfragenerweiterung diesbezüglich generell zu Modellen höherer Qualität und Interpretierbarkeit führen. Um den Grad der Automatisierung im Umfeldscanning zu erhöhen und somit die notwendige Beteiligung menschlicher Experten zu verringern, wird ein neuer Ansatz basierend auf künstlicher Intelligenz zur Früherkennung von Trends entwickelt. Dieser Ansatz nutzt die computergestützte Suchanfragenerweiterung, um kontinuierlich Daten in vordefinierten Suchfeldern und Zeitintervallen zu sammeln. Diese werden im weiteren Verlauf vollständig automatisiert verarbeitet: Zuerst werden die gesammelten Daten bereinigt und gefiltert, anschließend werden aus ihnen Themen-Modelle erstellt, die im Hinblick auf ihre Neuartigkeit und ihren Trend analysiert und visualisiert werden. Im Vergleich zum weithin anerkannten Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies zeigt sich in drei retrospektiven Fallstudien, dass der auf künstlicher Intelligenz basierende Ansatz frühe Anzeichen aufkommender Technologien noch vor ihrer ersten Veröffentlichung auf dem Hype Cycle erkennen kann. Die Fähigkeit des Ansatzes, sich selbständig an neue Daten anzupassen, erlaubt dessen kontinuierlichen Einsatz; seine modulare Struktur ermöglicht zukünftige Anpassungen und Erweiterungen. Früher setzt das im Anschluss vorgestellte Innovation-Signals-Triple-Diamond-Modell an. Da der einseitige Fokus auf Trends in der einschlägigen Literatur aufgrund seiner langen Erkennungsdauer oft kritisiert wird und schwache Signale als noch zu unvollständig bzw. ungenau angesehen werden, zielt dieses Modell stattdessen auf die automatische Erkennung von starken Signalen ab. Ähnlich wie bei der Erkennung aufkommender Trends werden die Daten zunächst gesammelt, bereinigt und gefiltert. Anschließend werden zuerst schwache Signale mittels der sogenannten named entity recognition identifiziert. Diese werden in der Folge mithilfe hierarchischen Clusterings zu möglichen Kandidaten für starke Signale zusammengefasst, wobei ihre Signalstärke automatisch bestimmt wird. Diejenigen Kandidaten, deren Signalstärke überdurchschnittlich groß ist, werden schließlich von menschlichen Experten nach Neuartigkeit und Relevanz bewertet. Werden dabei beide Kriterien als hoch eingestuft, ist ein echtes starkes Signal der Veränderung angezeigt. In drei Experimenten mit Fachexperten wird diesbezüglich die Effektivität des vorgeschlagenen Modells demonstriert. Den gewonnenen Erkenntnissen schließt sich ein praxisorientierter Beitrag an. In diesem wird zunächst die Activity Theory angewandt, um das Umfeldscanning dreier Praxispartner hinsichtlich Aktivitäten und Herausforderungen zu untersuchen. Anschließend wird ein auf die Unternehmen angepasstes Konzept zum Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Themenerkennung, Trenderkennung sowie Trendbeobachtung in Foresight- und Innovationsprozessen entwickelt und angewandt. Die vielversprechenden Ergebnisse aus den Fallstudien werden von den beteiligten Unternehmen bereits in Strategie- und Innovationsprozessen verarbeitet. Insgesamt kommt die vorliegende Arbeit zu dem Ergebnis, dass ein kontinuierliches und automatisiertes Umfeldscanning durch die gezielte Kombination von Methoden der künstlichen Intelligenz ermöglicht wird. Es ist daher zu empfehlen, ein solches System zur kontinuierlichen Beobachtung strategisch relevanter Suchfelder einzusetzen. Dadurch kann die Wahrscheinlichkeit erhöht werden, relevante Signale im Unternehmensumfeld frühzeitig zu erkennen; der notwendige finanzielle und personelle Aufwand kann dabei durch den höheren Automatisierungsgrad deutlich reduziert werden.