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Kognitive Automation geht über die regelbasierte Geschäftsprozessautomation hinaus und zielt auf kognitive Wissens- und Dienstleistungsarbeit ab. Dies ermöglicht die Automatisierung von Aufgaben und Prozessen, die noch vor einem Jahrzehnt unvorstellbar schien. Sie hat somit das Potenzial, Front- und Backoffices in ähnlicher Weise zu beeinflussen wie physische Roboter bei Produktionsanlagen. Kognitive Automatisierung stellt Unternehmen jedoch vor neue Herausforderungen bei der Entscheidung über das Automatisierungspotenzial von Anwendungsfällen, was zu einer geringen Akzeptanz und hohen Misserfolgsraten entsprechender Projekte führt. Hinzu kommt der trans- und interdisziplinäre Charakter des Phänomens der kognitiven Automation, der dazu führt, dass es in Forschung und Praxis an einem gemeinsamen Verständnis und einer einheitlichen Terminologie fehlt, um dieses Feld voranzutreiben. Vor diesem Hintergrund verfolgt diese Dissertation das Ziel, Organisationen in die Lage zu versetzen, strukturierter und fundierter zu entscheiden, ob eine Aufgabe oder ein Prozess für kognitive Automation geeignet ist und wie diese Erkenntnisse in entsprechende Projektanforderungen übersetzt werden können. Um dieses Ziel zu erreichen, folgt die Dissertation einem qualitativen, sozialkonstruktivistischen Paradigma, das auf systematischen Literaturrecherchen, Interviews, Fokusgruppen, Fallstudien, Aktionsforschung und gestaltungsorientierter Forschung basiert. Zunächst konzeptualisiere ich in meiner Dissertation die unterschiedlichen Perspektiven der kognitiven Automation, um ein repräsentatives Bild des Phänomens und seiner unterstützenden Technologien zu zeichnen. Die ganzheitliche Konzeptualisierung dient als Grundlage, auf der zukünftige Forschung aufbauen kann und ebnet den Weg für eine tiefgreifendere konzeptionelle Konvergenz in diesem Feld. Zweitens entwickle und teste ich ein Modell zur Bewertung von Anwendungsfällen kognitiver Automation. Das Modell soll Unternehmen helfen, fundiertere Entscheidungen bei der Auswahl von Anwendungsfällen für kognitive Automation und der Planung dieser Initiativen zu treffen. Aus Forschungssicht werden die identifizierten Determinanten unser Verständnis von kognitiver Automation und von Künstlicher Intelligenz als deren treibende Kraft vertiefen. Drittens bette ich das Modell in eine Methode ein, um es in die Praxis zu übertragen. Dabei erweitere ich die Frage, «welche» Faktoren bei der Bewertung der Eignung von Anwendungsfällen zu berücksichtigen sind, um die Frage, «wie» diese Bewertung im Sinne reproduzierbarer Managementpraktiken durchgeführt werden soll. Ich ergänze die Methode um eine Reihe allgemeiner Projektmanagement-Praktiken für Künstliche Intelligenz, die helfen nach der Bewertung von Anwendungsfällen Projektimplikationen für kognitive Automatisierungsprojekte abzuleiten.
Christian Engel
19 Sep 2022