Vorarlberg University of Applied Sciences
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Decoding decision delegation to artificial intelligence: a mixed-methods study on the preferences of decision-makers and decision-affected in surrogate decision contexts
No full textOrganizations are increasingly opting to use decision-making systems based on artificial intelligence (AI) to increase decision quality and speed and free up resources. However, delegating decisions to AI is challenging, especially in contexts that go beyond classical optimization problems. Current research has so far largely neglected to include the viewpoints of the decision-affected and of surrogate decision-makers in the discussion. To address these gaps, in this study we rely on two experimental designs and complement our findings with qualitative interview data to shed light on both sides: the perspective of those affected by the decision and that of the decision maker in surrogate and ethically complex decision contexts. Findings reveal that the individual decision-making perspective may lead to opposing perceptions. Whereas the willingness to delegate an ethically challenging decision to AI in a surrogate decision context is lower than that in a non-surrogate context (decision-maker perspective), people affected by the decision do not generally prefer humans to AI (decision-affected perspective). By these findings, we contribute to the literature on AI-enabled decision-making and decision delegation to non-human entities
State of the art management practices for liver glycogen storage disorders: results from an international survey among metabolic centres
Full text linkEinsatz von künstlicher Intelligenz in der Budgetierung von Regionalbanken
Full text linkEinsatz von künstlicher Intelligenz in der Budgetierung von Regionalbanken Künstliche Intelligenz hält in nahezu allen Bereichen Einzug. Deshalb sind Unternehmen und Banken gefordert, sich aktiv mit den aktuellen Entwicklungen auseinanderzusetzen, um ihre Produktivität zu erhöhen und langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben. Die vorliegende Masterarbeit untersucht die Implementierung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Budgetierungsprozess von Regionalbanken auf Basis erster praktischer Erfahrungen aus Banken und Unternehmen. Ziel ist es, konkrete Anwendungsfelder, Chancen, Risiken sowie strategische Handlungsfelder für den erfolgreichen Einsatz von KI zu identifizieren. Mittels qualitativer Interviews mit Expert*innen aus dem Bank- und Unternehmensumfeld wurden zentrale Einsatzbereiche von KI ermittelt. Die quantitative Forschung dient dazu, die Literaturrecherche zu untermauern und die Forschungsfragen zu beantworten. Dabei stellt sich heraus, dass die Automatisierung administrativer Aufgaben, die Datenharmonisierung, Prognose- und Szenarioanalysen sowie die Identifikation von Abweichungen Prozesse und Aufgaben darstellen, welche bereits jetzt oder in naher Zukunft von KI erledigt oder unterstützt werden können. Die Ergebnisse zeigen, dass KI zwar bereits punktuell Anwendung findet, sich jedoch vielfach noch in einer frühen Entwicklungs- und Umsetzungsphase befindet. Als größte Herausforderungen gelten der Mangel an Transparenz der KI-Systeme, Unsicherheiten im Umgang mit sensiblen Daten sowie eine heterogene Akzeptanz innerhalb der Organisationen. Aus den Ergebnissen werden konkrete Handlungsfelder abgeleitet, darunter ein schrittweiser Einstieg über Pilotprojekte, gezielte Mitarbeiterschulungen sowie die Entwicklung datenschutzkonformer und transparenter Systeme. Besonders betont wird die Notwendigkeit verstärkter Kooperationen zwischen Banken, um gemeinsame Synergien zu nutzen und tragfähige KI-Lösungen zu entwickeln. Die zentrale Erkenntnis der Arbeit ist, dass der langfristige Erfolg weniger von der bloßen Einführung von KI abhängt, sondern vielmehr von einer nachhaltigen, verantwortungsvollen und menschenzentrierten Umsetzung
KI in der Qualität
Full text linkIm Zuge der zunehmenden Digitalisierung und Industrie 4.0 stehen produzierende Unternehmen unter wachsendem Druck, eine hohe Produktqualität sicherzustellen und gleichzeitig Produktionsfehler zu minimieren. Diese Masterarbeit untersucht den Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Vorhersage effektiver Maßnahmen bei Qualitätsproblemen in der industriellen Fertigung. Auf Basis historischer Qualitätsdaten aus einem ERP-System wurde ein Prototyp mit Random Forest und Multilayer Perceptron trainiert. Ziel war es, wiederkehrende Fehlerarten zu identifizieren und passende Gegenmaßnahmen vorzuschlagen. Die Modelle wurden auf realen und künstlich generierten Daten getestet. Die Ergebnisse zeigen, dass datenbasierte Ansätze auch bei begrenzter Datenqualität wertvolle Unterstützung im Qualitätsmanagement bieten können. Die Arbeit liefert zudem Empfehlungen zur Datenstruktur und zeigt Wege zur Integration solcher Modelle in skalierbare Qualitätssicherungssysteme auf
Implementierung des EU-Green-Deals und Anpassung an den Klimawandel in Vorarlberg
Full text linkDiese Masterarbeit untersucht die finanziellen Auswirkungen des EU-Green-Deals sowie lokaler Klimaschutz- und Anpassungsmaßnahmen auf die Gemeindefinanzen in Vorarlberg. Mithilfe eines Mixed-Methods-Ansatzes, bestehend aus quantitativer Befragung und qualitativen Experteninterviews, werden zentrale Herausforderungen und Handlungsspielräume identifiziert. Die Ergebnisse zeigen, dass Gemeinden mit begrenzten personellen und finanziellen Ressourcen vor erheblichen Schwierigkeiten stehen. Obwohl Fördermittel als entscheidend angesehen werden, stellen die komplexen Antragsprozesse und der erhebliche bürokratische Aufwand häufig eine erhebliche Herausforderung für die Gemeinden dar. Die qualitative Analyse hebt hervor, dass interkommunale Kooperationen sowie transparente Informations- und Partizipationsprozesse entscheidende Erfolgsfaktoren für die erfolgreiche Umsetzung von Klimaschutzmaßnahmen darstellen. Diese Kooperationen ermöglichen es, nicht nur finanzielle Lasten zu teilen, sondern auch Synergieeffekte zu schaffen, die die administrativen und fachlichen Herausforderungen der kleineren Gemeinden lindern. Zudem wird die Bedeutung einer gezielten Öffentlichkeitsarbeit und der sozialen Integration der Bevölkerung unterstrichen, da diese Faktoren die Akzeptanz und Unterstützung für die Maßnahmen maßgeblich beeinflussen. Die Arbeit verdeutlicht, dass stabile finanzielle und rechtliche Rahmenbedingungen, vereinfachte Förderstrukturen sowie eine an den lokalen Bedürfnissen orientierte Planung unerlässlich sind, um eine nachhaltige und gerechte Transformation auf kommunaler Ebene zu ermöglichen. Die Studie gibt durch die Entwicklung praxisorientierter Handlungsempfehlungen wertvolle Anstöße für zukünftige politische Strategien sowie für die wissenschaftliche Auseinandersetzung mit kommunaler Klimapolitik.This master's thesis examines the financial impact of the EU Green Deal and local climate protection and adaptation measures on municipal finances in Vorarlberg. Using a mixed-methods approach consisting of a quantitative survey and qualitative expert interviews, key challenges and scope for action are identified. The results show that municipalities with limited human and financial resources face considerable difficulties. Although funding is seen as crucial, the complex application processes and considerable bureaucratic effort often represent a considerable challenge for municipalities. The qualitative analysis emphasizes that inter-municipal cooperation and transparent information and participation processes are decisive success factors for the successful implementation of climate protection measures. These collaborations not only make it possible to share financial burdens, but also to create synergy effects that alleviate the administrative and technical challenges faced by smaller municipalities. In addition, the importance of targeted public relations work and the social integration of the population is emphasized, as these factors significantly influence the acceptance of and support for the measures. The study shows that a stable financial and legal framework, simplified funding structures and planning geared towards local needs are essential to enable a sustainable and equitable transformation at municipal level. By developing practice-oriented recommendations for action, the study provides valuable impulses for future political strategies as well as for the scientific examination of municipal climate policy
A multi layer ultra wideband network architecture for real time player analysis in dynamic sports
Full text linkThis work presents the development of a UWB-based multi-layer network for real-time localization of players in dynamic sports environments. The approach integrates a local layer, which captures detailed posture data per player, with a global layer that enables full game-field coverage and overall tracking. By specifically addressing key challenges such as interference, synchronization, scalability and energy efficiency, a robust, accurate and scalable system should emerge. The methodology includes theoretical analyses, simulations and practical validations using experimental boards to demonstrate the accuracy, reliability and energy-efficient operation of the system. The resulting multi-layer concept offers significant advantages for performance analysis, strategy planning and injury prevention in sports and demonstrates the potential of UWB technology for advanced real-time localization and analysis