Suchergebnisse

The article focuses on startups within creative industries and the high-tech sector (the so-called TIME sector) and the relevance of the factors affecting the location choice of startups within these newly emerging industries. In terms of building a prospering startup ecosystem, results of this empirical research provide recommendations for representatives and designers in charge of destination management and regional development. For founders and entrepreneurs, the research will define which factors are relevant for their location choice. The article argues that the perspectives of stakeholders (entrepreneurs / startups and external experts) differ in some ways on the relevance of certain location factors. It also argues that the main challenge for destination management and regional development will be the dilemma between a generally positive economic situation and the development of a prosperous startup ecosystem.

KI in der Nachrichtenproduktion, -aufbereitung und -distribution effektiv einsetzen Austria Presse Agentur, Axel Springer Verlag, Stuttgarter Zeitung und Stuttgarter Nachrichten, Frankfurter Allgemeine Zeitung und Neue Osnabrücker Zeitung: Hier kommen Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Robot Journalism, Natural Language Processing und Text-to-Speech-Technologie zum Einsatz. Die fünf Fallbeispiele gehen auf Ziele, Implementierung sowie Erfolgsfaktoren ein.Zudem führt das Buch in die wichtigsten Begrifflichkeiten ein und verortet die Implikationen der Technologien in Geschäftsmodell sowie Wertschöpfungskette. Das Buch richtet sich an alle, die sich für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Verlagsumfeld interessieren und hierzu Entscheidungen treffen.

Technische Innovationen haben schon immer Medieninnovationen ausgelöst und die Art und Weise der Medienproduktion und Medienvermarktung sowie der Medienrezeption verändert (u.a. Broich 2015: 238; Hasenpusch 2018: 21). Für Medienunternehmen bietet Technik die Möglichkeit zur Differenzierung und das Potenzial, darüber einen Wettbewerbsvorteil für ihre Geschäfts- und Wertschöpfungsmodelle zu generieren. Entsprechend dieser Perspektive dient Technik für Medienunternehmen als Treibergröße und 'enabler' für dauerhaft werthaltige Wettbewerbspositionen (Zerdick et al. 2001; Godefroid/Kühnle 2018). Insofern bearbeitet der vorliegende Beitrag die Frage: Wie gehen insbesondere junge Medienunternehmen mit technologischen Innovationen um und wie adaptieren sie diese? Dabei unterstellt unser theoretischer Bezugsrahmen, dass die Kombination aus Konvergenzmöglichkeiten einer digitalen Medienwirtschaft, den Besonderheiten kreativwirtschaftlicher Güter und regionaler Gegebenheiten Technikadaption spezifisch fördern. Im Ergebnis zeigt sich: Die Technikadaption von Medienunternehmen unterscheidet sich kaum von Unternehmen anderer Sektoren - das heißt Konvergenz- und Kreativitätsguterwartungen bestätigen sich nicht. Aber: Regionale Cluster sind erkennbar.

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahren zu einer der bedeutendsten Technologien entwickelt. Angesichts der symbiotischen Verbindung zwischen Medienbranche und technologischem Fortschritt sowie dessen weitreichenden Auswirkungen insbesondere auf die Wertschöpfungskette, hat dieser Beitrag das Ziel, den Einsatz von KI und deren Anwendungen im Rahmen der Wertschöpfungsketten der zehn größten deutschen Medienunternehmen zu betrachten. Fasst man die wichtigsten Erkenntnisse zusammen, so sind im Untersuchungszeitraum die Wertschöpfungsstufen Beschaffung von Inhalten sowie Distribution die Wertschöpfungsstufen, die in den untersuchten Medienunternehmen am stärksten von KI betroffen sind. Die häufigsten Anwendungsfälle sind Vorlesefunktionen, Sprachassistenten und Chatbots (als Teil der Wertschöpfungsstufe Distribution). Natural Language Processing sowie Sprachassistenten und Speech Recognition sind die KI-Technologien, die insgesamt in den untersuchten Unternehmen zum Untersuchungszeitpunkt am häufigsten eingesetzt werden. ProSiebenSat.1, Bertelsmann, Axel Springer sowie ARD sind die Unternehmen, die im Untersuchungszeitraum hinsichtlich KI-Einsatz am bereitesten aufgestellt sind - breit sowohl hinsichtlich der betroffenen Wertschöpfungsstufen, als auch hinsichtlich der Vielfalt an unterschiedlichen eingesetzten KI-Technologien.