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Künstliche Intelligenz
webAI Künstliche Intelligenz
Der webAI AI Agent wurde von ISTARI.AI trainiert, um das Know-How von Unternehmen im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) aus ihren Websites abzuleiten und als individuellen KI-Intensitäts-Score abzubilden. Unter KI-Know-how verstehen wir in diesem Zusammenhang Produkte und Dienstleistungen mit integrierter KI oder Personal mit KI-Kenntnissen. Der daraus resultierende numerische Indikator spiegelt wider, wie zentral das Thema Künstliche Intelligenz auf der Unternehmenswebsite kommuniziert und als wesentlich für das eigene Geschäftsmodell dargestellt wird.
Unternehmen, die auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz tätig sind, darauf ausgerichtete Geschäftsbereiche haben oder Produkte und Dienstleistungen mit direktem Bezug anbieten, kommunizieren dies in der Regel. Je zentraler das Thema für das Unternehmen ist, desto bedeutender ist es für die externe Kommunikation des Unternehmens. So kommuniziert z.B. ein Startup für maschinelle Übersetzungen fast ausschließlich zum Thema Künstliche Intelligenz, während ein Beratungsunternehmen, das neben vielen anderen Themen auch "KI-Beratung" anbietet, nur in geringem Umfang über Künstliche Intelligenz kommuniziert. Ein Beispiel für ein Unternehmen, das nur über KI kommuniziert, wäre die Website einer regionalen Zeitung, die darüber berichtet, dass kürzlich ein regionaler Inkubator für KI-Startups eröffnet wurde.
Unsere webAI liest die Website des untersuchten Unternehmens und sucht dort nach Textabschnitten (Absätzen), die sich mit dem Thema Künstliche Intelligenz beschäftigen. Dazu sucht webAI zunächst nach Schlüsselwörtern zum Thema KI und analysiert dann die identifizierten Absätze, um festzustellen, ob das Unternehmen über eigenes KI-Know-how berichtet oder lediglich Informationen zum Thema KI kommuniziert. Hat webAI einen entsprechenden Absatz der Kategorie "Know-how" zugeordnet, merkt sich webAI diesen Absatz und sucht weiter. Auf diese Weise durchsucht webAI die gesamte Unternehmenswebsite oder die besonders relevanten "Top-Level"-Unterwebseiten, wenn es sich um eine sehr umfangreiche Website mit Hunderten von Unterseiten handelt (weitere Informationen finden Sie in der Veröffentlichung: Web Mining for Innovation Ecosystem Mapping: a framework and a large-scale pilot study).
WebAI findet also eine bestimmte Anzahl von Absätzen pro Unternehmenswebsite, die sich mit dem Thema künstliche Intelligenz beschäftigen. WebAI identifiziert alle "Know-How"-Absätze und setzt dann deren Anzahl in Relation zur Gesamtmenge der gelesenen Textinhalte auf der Website. So ermittelt webAI eine KI-Intensität für das Unternehmen.
Die auf diese Weise ermittelte Intensität wäre für ein Unternehmen ohne KI-bezogene Texte 0,0. Für das oben beschriebene Beispiel eines Beratungsunternehmens könnte der Intensitätswert dagegen 0,25 betragen. Das Startup, das besonders auf KI fokussiert ist, könnte eine KI-Intensität von 3,8 haben. Die Regionalzeitung hingegen hätte eine KI-Knowhow-Intensität von 0,0.
Darüber hinaus integrieren wir eine Hilfsspalte in unsere Daten als Interpretations- und Lesehilfe. Sie kategorisiert die Intensitäten von "niedrig" bis "sehr hoch". Im obigen Beispiel würde das Beratungsunternehmen als "niedrige" Intensität und das Startup als "sehr hohe" Intensität eingestuft werden.
Im Gegensatz zu einfacheren binären Klassifizierungen ("KI JA/NEIN") gibt webAI also zwei kontinuierliche Scores auf Unternehmensebene aus. Dies ermöglicht es, zwischen Unternehmen zu unterscheiden, in denen KI nur ein Randthema ist, und solchen, in denen sie eine zentrale Rolle spielt. Die Nutzer der webAI-Daten können so leicht selbst bestimmen, wie und in welchem Umfang sich ein Unternehmen auf KI konzentrieren sollte, damit es für sie relevant ist.
Als Beispiel für die DACH-Region (Deutschland, Österreich, Schweiz) können wir sagen, dass 2,0 % der befragten Unternehmen eine KI-Intensität von mehr als 0,0 haben und somit eine Form von Know-how im Bereich der künstlichen Intelligenz vermitteln. Der durchschnittliche KI-Intensitätswert für diese Unternehmen liegt bei 0,32, wobei die Hälfte der Unternehmen einen Wert von weniger als 0,16 aufweist. Der Höchstwert liegt bei 3,42, wobei nur 7,28 % einen Wert von 1,0 oder höher erreichen.
Wie alle unsere webAI-Agenten wurde auch der webAI AI Agent gemeinsam mit unabhängigen Fachexperten entwickelt und validiert. So stellen wir sicher, dass wir den webAI-Agenten mit echtem Expertenwissen trainieren und dass er anschließend Ergebnisse auf Expertenniveau liefert. Für diesen Agenten hat ISTARI.AI mit der Universität Mannheim zusammengearbeitet.
Die Validierung der Sustainability Intensity Scores erfolgte auch in der Studie When is AI Adoption Contagious? Epidemic Effects and Relational Embeddedness in the Inter-Firm Diffusion of Artificial Intelligence, die von Forschern der Universität Mannheim, der Universität Gießen, der Universität Hohenheim und der ETH Zürich durchgeführt wurde. Die Studie befindet sich derzeit im Peer-Review-Verfahren bei einer internationalen Fachzeitschrift und wurde bereits mit dem "Best Paper Award" auf der "R&D Management Conference 2022" ausgezeichnet.
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