Internet der Dinge – Werden wir überflüssig oder befähigt?
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Rand, W. (2018). The Complex Network of Things: When Technology is Making the Deal. GfK Marketing Intelligence Review, 10(2), 36-41. doi: https://doi.org/10.2478/gfkmir-2018-0016

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NIM Marketing Intelligence Review – IoT - Konsumenten und das Internet der Dinge

Internet der Dinge – Werden wir überflüssig oder befähigt?

Autorinnen und Autoren

  • Paul A. Pavlou, Milton F. Stauffer Professor and Co-Director, Data Science Institute, Fox School of Business, Temple University, Philadelphia, PA, USA, paul.pavlou@temple.edu
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Paul A. Pavlou 

Augmented Intelligence – eine effektive Symbiose aus Menschen und Maschinen – kann einige aktuelle Herausforderungen erfolgreicher lösen als AI-Systeme allein. Augmented Intelligence integriert die einzigartigen menschlichen Fähigkeiten, die AI nicht zu replizieren vermag. Weitreichende IoT-Probleme können oft weder durch reine Computerlösungen noch durch Menschen alleine gelöst werden. Deshalb gibt es ein großes Potenzial für IoT-Anwendungen, die auf Augmented Intelligence setzen. 

Machine-Learning-Ansätze und menschliche Intelligenz sollten so gekoppelt werden, dass Menschen letztlich die oberste Steuerungsinstanz bleiben. Manager sollten genau prüfen, für welche Aufgabe man auf welche Weise und in welchem Ausmaß IoT-Anwendungen einsetzen soll. Entscheidungskriterien hierfür sind die erwartete Leistungsfähigkeit, die Kosten und die Risiken vollautonomer Lösungen. IoT-Leistungen, die man beispielsweise umsichtig vollautomatisieren könnte, sind die automatisierte Fertigung, Predictive Maintenance sowie Security-Aspekte. Dagegen sollte man bei Anwendungen mit stärkerem Bezug zu Menschen, wie im Smart Retailing, menschliche Kontrollmechanismen einbauen. 

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  • Paul A. Pavlou, Milton F. Stauffer Professor and Co-Director, Data Science Institute, Fox School of Business, Temple University, Philadelphia, PA, USA, paul.pavlou@temple.edu
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Rand, W. (2018). The Complex Network of Things: When Technology is Making the Deal. GfK Marketing Intelligence Review, 10(2), 36-41. doi: https://doi.org/10.2478/gfkmir-2018-0016


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