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2025
Conference Paper
Title
Einsatz von Künstlicher Intelligenz bei der Entwicklung von Zukunftsszenarien am Beispiel der Haushaltsgerätebranche
Other Title
Use of artificial intelligence in the development of future scenarios using the example of the household appliance industry
Abstract
Zukunftsszenarien sind eine wichtige Methode der strategischen Vorausschau. Erfolgreiche Szenario-Projekte basieren in der Regel auf einem strukturierten, daten- und methodengestützten Vorgehen, das Expertenwissen sinnvoll interpretiert. Die Erstellung benötigt umfangreiche Recherchen und spezielle IT-Tools. Künstliche Intelligenz (KI) bietet Ansatzpunkte, um diesen Prozess effizienter zu gestalten und die Qualität der Szenarien zu verbessern. Interessant dabei ist vor allem die Fähigkeit von KI, große Datenmengen zügig auszuwerten und zu konsolidieren, verschiedene Perspektiven einzubinden und Impulse für kreative Arbeitsschritte zu liefern. Gleichzeitig müssen typische Herausforderungen von KI im Blick behalten werden, wie die Gefahr des sogenannten Halluzinierens sowie eines möglichen Bias. Dieser Beitrag beleuchtet wie gut heutige KI-Werkzeuge die Szenario-Entwicklung unterstützen können, wo die größten Mehrwerte zum konventionellen Vorgehen entstehen und welche Herausforderungen beachtet werden müssen. Betrachtet wird eine KI-gestützte Szenario-Entwicklung für den Bereich Haushaltsgeräte indem verschiedene KI-Tools getestet werden. Am sinnvollsten erscheint der Einsatz von KI-Werkzeuge bei der Identifizierung von Einflussfaktoren, der Recherche (Erhebung relevanter Daten, Fakten und Trends), dem Aufbau von Zukunftsprojektionen und der Ausgestaltung der Szenarien zur strategischen Kommunikation. Der gesamte Szenarioprozess wird beispielhaft mit FhGenie, dem KI-Tool der Fraunhofer-Gesellschaft durchgeführt. Dieses enthält verschiedene ChatGPT Modelle und Dalle-E als Bildgenerator. Mit dem entstandenen Vorgehen wurden drei Szenarien entwickelt: „Grüner Lebensstil“, „wirtschaftliche Resilienz“ und „Rückkehr zur Einfachheit". Der Beitrag zeigt, wie der Aufwand zur Szenario-Entwicklung durch KI-Werkzeuge reduziert werden kann. Die durch den KI-Einsatz entstandenen Vorteile und Herausforderungen werden detailliert beschrieben.
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Future scenarios are an important method for strategic foresight. Successful scenario projects in general are based on a structured, data- and method-supported approach that interprets expert knowledge in a meaningful way. Creating scenarios requires extensive research and special IT tools. Artificial intelligence (AI) offers opportunities to make this process more efficient and improve the quality of the scenarios. Of particular interest is the ability of AI to quickly evaluate and consolidate large amounts of data, integrate different perspectives and provide ideas for creative work steps. At the same time, typical challenges of AI must be kept in mind, such as the risk of hallucination and biases. This publication investigates the potential of today's AI tools to support scenario development, highlighting opportunities for added value compared to the conventional approaches and flagging challenges to be considered. An AI-supported scenario development for the area of household appliances is conducted by testing several AI tools. Suitable steps in the process appear to be the identification of influencing factors, research activities (collection of relevant data, facts and trends), the development of future assumptions and the preparation of scenarios for strategic communication. The entire scenario process is carried out using FhGenie, an AI tool developed by the Fraunhofer-Gesellschaft. This tool offers various ChatGPT models and Dalle-E as an image generator. Three scenarios emerged in the authors’ pilot trial: “Green lifestyle”, “Economic resilience” and “Return to simplicity”. This paper shows how AI tools can reduce the effort required to develop scenarios and details advantages and challenges resulting from the use of AI.
Author(s)
Steiert, Lukas Walter
Open Access
File(s)
Rights
CC BY 4.0: Creative Commons Attribution
Language
German