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While the topic of artificial intelligence (AI) in multinational enterprises has been receiving attention for some time, small and medium enterprises (SMEs) have recently begun to recognize the potential of this new technology. However, the focus of previous research and AI applications has therefore mostly been on large enterprises. This poses a particular issue, as the vastly different starting conditions of various company sizes, such as data availability, play a central role in the context of AI. For this reason, our systematic literature review, based on the PRISMA protocol, consolidates the state of the art of AI with an explicit focus on SMEs and highlights the perceived challenges regarding implementation in this company size. This allowed us to identify various business activities that have been scarcely considered. Simultaneously, it led to the discovery of a total of 27 different challenges perceived by SMEs in the adoption of AI. This enables SMEs to apply the identified challenges to their own AI projects in advance, preventing the oversight of any potential obstacles or risks. The lack of knowledge, costs, and inadequate infrastructure are perceived as the most common barriers to implementation, addressing social, economic, and technological aspects in particular. This illustrates the need for a wide range of support for SMEs regarding an AI introduction, which covers various subject areas, like funding and advice, and differentiates between company sizes.
Pandemie, Nachfrageschocks und Krieg können Unternehmen an den Rand Ihrer Überlebensfähigkeit treiben. Eine Stärkung der Resilienz und der Nachhaltigkeit ist nachweislich durch Digitalisierung möglich. Aber welche Aspekte der Digitalisierung sind für die unternehmerische Resilienz besonders relevant und werden in der Praxis zielorientiert verfolgt? Diese Arbeit nutzt einen Multimethodenansatz, bestehend aus einem systematischen Literaturreview sowie aus semi-strukturierten Experteninterviews, um die obigen Fragen zu adressieren. Die Ergebnisse indizieren, dass aktuell die drei Themenfelder Dynamic Pricing, Process Mining und Self-Service Reporting/BI besonderen Fokus genießen. Andere Themenfelder hingegen, wie Neurale Netze, Blockchain Technologie, Gamification oder Text Mining werden in der Literatur zwar intensiv diskutiert, finden in der Praxis allerdings nach wie vor selten Einzug.
Studien indizieren, dass die Generation Z, die sogenannten „Digital Natives“, einen leichten Zugang zu Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) hat. Zugleich attribuieren sich die Individuen dieser Generation auch selbst eine hohe IKT-Affinität. Diese Kombination legt gewisse Lehrmethoden (wie Selbststudium oder Projektarbeit) im Rahmen der Hochschullehre auch für ERP-Systeme nahe. An diesem Punkt setzt dieser Beitrag an und zeigt in einem Experiment anhand von zwei SAP-Lernumgebungen mit vier Studierendengruppen, dass die unreflektierte und implizite Annahme der hohen IKT-Affinität recht trügerisch und kontraproduktiv für die Lehre ist. Von Studierenden selbst gewählte Lernmethoden haben dabei das Nachsehen. Damit einhergehend führen mehrdimensionale Lehrmethoden zu messbar höheren Lernerfolgen. Theoretisch begleitet wird diese Arbeit vom Technology Acceptance Model (TAM).