Unternehmen und Organisationen stehen heutzutage – bspw. über soziale Medien und das Internet (z. B. Online Social Networks, Wikis, Bewertungs- und Rezensions-Communities, Diskussionsforen), aber auch in traditionellen Datenbanken (z. B. Data-Warehouse, Kundendatenbanken), im direkten Kundenkontakt oder im Personalmanagement – sehr umfangreiche und stetig wachsende Datenmengen zur Verfügung. Auch in anderen Bereichen wie dem Profisport entstehen zunehmend große Datenmengen, beispielsweise durch Spiel- und Trackingdaten von Spielern.

Dabei wird der überwiegende Großteil der verfügbaren Daten in unstrukturierter Form (z. B. Bilder, Videos oder Texte) gespeichert. Um diesen Datenschatz zu heben, werden Methoden für eine automatisierte Analyse benötigt. Im Themenfeld Big Data Analytics & (Gen)AI werden konkrete Einsatzmöglichkeiten und der daraus resultierende Nutzen von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) – einschließlich Generativer KI – bei der Analyse (un)strukturierter Daten erforscht. Die Nachvollziehbarkeit dieser Methoden wird zusätzlich im Themenfeld Explainable Artificial Intelligence (XAI) untersucht.

Im Fokus stehen dabei folgende Themenbereiche:

• Analyse unstrukturierter Daten mit (Gen)AI
• People Analytics und datengetriebene Entscheidungsunterstützung in Unternehmen
• Sports Analytics und datenbasierte Leistungsanalyse im Profisport
• KI-gestützte Mensch-Maschine-Interaktion

#BigData #KI #GenAI #PeopleAnalytics #SportsAnalytics #XAI

Projekte

• Future Skills und Kompetenzen der Zukunft
• Automat­isierung des Posteingangs in der Versicherungs­branche
• Einsatz humanoider Roboter im Kundenservice
• Information Extraction
• (Teil-)Automatisierung des Onlinekundenservice
• Bewertung von Spieleraktionen im Fußball
• GenAI in der Wissensarbeit