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Institut
Organisation und Algorithmus
(2021)
Der vorliegende Beitrag analysiert, wie Organisationen Algorithmen, die wir als digitale Beobachtungsformate verstehen, mit Handlungsfähigkeit ausstatten und damit actionable machen. Das zentrale Argument lautet, dass die soziale Relevanz digitaler Beobachtungsformate sich daraus ergibt, dass und wie sie in organisationale Entscheidungsarchitekturen eingebettet sind. Diesen Zusammenhang illustrieren wir am Beispiel des österreichischen Arbeitsmarktservice (AMS), der 2018 einen Algorithmus einführte, um die Integrationschancen arbeitsuchender Personen zu bewerten. Der AMS steht dabei stellvertretend für aktuelle Bestrebungen vieler Organisationen, algorithmische Systeme einzusetzen, um knappe öffentliche Ressourcen vermeintlich effizienter zu distribuieren. Um zu rekonstruieren, wie dies geschieht, zeigen wir, welche Operationen des Kategorisierens, Vergleichens und Bewertens das algorithmische Modell vollzieht. Darauf aufbauend demonstrieren wir, wie das algorithmische Modell in die organisationale Entscheidungsarchitektur eingebunden ist. Erst durch diese Einbindung – die Möglichkeit, Unterschiede für andere, relativ stabil erzeugte Entscheidungen zu machen – entfaltet das digitale Beobachtungsformat soziale Relevanz. Abschließend argumentieren wir, dass algorithmische Modelle, wie sie am Fall des AMS beobachtet werden können, dazu tendieren, sich in Organisationen zu stabilisieren. Dies begründen wir damit, dass die organisationalen Lernchancen im Umgang mit dem Algorithmus dadurch reduziert sind, dass dieser in einem Bereich zum Einsatz kommt, der durch Technologiedefizit und koproduktive Leistungserstellung geprägt ist.
Audit - and then what?
(2019)
Current trends such as digital transformation, Internet of Things, or Industry 4.0 are challenging the majority of learning factories. Regardless of whether a conventional learning factory, a model factory, or a digital learning factory, traditional approaches such as the monotonous execution of specific instructions don‘t suffice the learner’s needs, market requirements as well as especially current technological developments. Contemporary teaching environments need a clear strategy, a road to follow for being able to successfully cope with the changes and develop towards digitized learning factories. This demand driven necessity of transformation leads to another obstacle: Assessing the status quo and developing and implementing adequate action plans. Within this paper, details of a maturity-based audit of the hybrid learning factory in the Research and Application Centre Industry 4.0 and a thereof derived roadmap for the digitization of a learning factory are presented.