Expertensysteme: Neue Automatisierungspotentiale im Büro- und Verwaltungsbereich?

· neue betriebswirtschaftliche forschung (nbf) 47권 · Springer-Verlag
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Die zunehmende Bedeutung der Informationstechnologie auch im BUro-und Verwaltungsbereich ist unbestritten. Die he ute in der Praxis zu verzeichnenden Ansatze konzentrieren sich vor all em auf die Automatisierung solcher Aufgaben, die eine vergleichsweise geringe Komplexitat aufweisen und vor allem wohl strukturiert sind. Aus wissenschaftlicher Sicht interessanter erscheinen jedoch Tatigkeiten, die der Vorbereitung zielgerichteter Handlungen in dynamischen Realitatsbereichen dienen, deren Strukturen und Wirkungszusammenhange nicht vollstandig bekannt sind. Seit der VerfUgbarkeit von EDV-Anlagen in Unter nehmungen hat es zwar immerwieder ForschungsbemUhungen gegeben, solche Managementfunktionen zu automatisieren oder weitgehend zu unterstUtzen - Management Informationssysteme und EntscheidungsunterstUtzungssysteme sind hier als die wohl bekanntesten Ansatze zu nennen -, Uberzeugende Erfolge konnten jedoch nicht verzeichnet werden. Ein wesentlicher Grund fUr dieses Scheitern ist in der fehlenden Konzeption zur formalen Abbildung schwach strukturierter Zusammenhange zu sehen. Ein aus der KUnstliche Intelligenz-Forschung stammender Ansatz, der in den letzten Jahren in Wissenschaft und Praxis fUr Aufsehen gesorgt hat, verspricht, diese AutomatisierungshUrde zu Uberwinden: in Expertensystemen soli das Wisse- und eben auch sog. vages Wissen - hochqualifizierter Experten mit Hilfe ge eigneter Formalismen abgebildet werden, so daB deren Entscheidungskompe tenz rekonstruiert werden kann. In den wenigen dedizierten betriebswirtschaft lichen Beitragen wird dieser Ansatz mit verhaltenem Optimism us beurteilt. Es mangelt allerdings an detaillierten Analysen der Moglichkeiten, Management funktionen durch Expertensysteme zu ersetzen. Ein Grund dafUr mag die damit verbundene Notwendigkeit sein, die MUhen einer interdisziplinaren Orientierung auf sich zu nehmen. So sind neben der formalwissenschaftlich orientierten KUnstliche Intelligenz-Forschung u. a.

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