Leseprobe
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Diversität in der digitalen Transformation
Viola Borsche
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Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Datenkommunikation, Netzwerke
Beschreibung
Studienarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1,0, FOM Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, München früher Fachhochschule, Veranstaltung: Wissenschaftliche Methoden: Qualitativ, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Seminararbeit erforscht die Rolle von Diversität in der Entwicklung von KI-Technologien und deren Einfluss auf die digitale Transformation. Der theoretische Teil beleuchtet verschiedene Diversitätsdimensionen und analysiert die demografischen Strukturen in der Informatik, um ein tieferes Verständnis der aktuellen Zusammensetzung in diesem Feld zu erlangen. Besondere Aufmerksamkeit gilt der Bedeutung von Daten in der KI-Entwicklung und den damit verbundenen Herausforderungen und Chancen. Zudem werden bestehende Regelwerke zur Künstlichen Intelligenz diskutiert, um einen Überblick über Richtlinien und Standards zu bieten. Im empirischen Teil der Arbeit wird eine qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring durchgeführt, basierend auf Interviews und Statements von Expert:innen aus Wissenschaft und Wirtschaft. Die Analyseergebnisse werden detailliert dargestellt und interpretiert, um Handlungsempfehlungen für eine faire und inklusive digitale Transformation abzuleiten. Abschließend fasst das Fazit die zentralen Erkenntnisse zusammen und reflektiert deren Beitrag zur Beantwortung der Forschungsfrage. Es werden Schlussfolgerungen gezogen, die die Bedeutung von Diversität in der Entwicklung von KI-Technologien hervorheben und Wege aufzeigen, wie eine inklusive digitale Zukunft gestaltet werden kann.
Kundenbewertungen
Wissenschaftliches Arbeiten, Mayring, Algorithm Watch, KI, Inhaltsanalyse, Informatik, Software Entwicklung, Diversität, AGG, MINT, Digitalisierung, Forschungsmethode, ADMS, Diskriminierung, DSGVO, KI-Technologie, Experten, Krippendorf, Diversitätsdimensionen, Kategoriesystem, Künstliche Intelligenz, Transformation, Qualitativ, EU AI Act, Gütekriterien, Bias, Unconscious Bias, AI