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Die Veröffentlichung von ChatGPT-3 im November 2022 und ChatGPT-4 im März 2023 verspricht, bisher Menschen vorbehaltene Denkaufgaben in zahlreichen Bereichen, von der Medizin bis zur Juristerei, zu automatisieren. Die vorliegende Untersuchung stellt das Versprechen auf die Probe, indem 200 Fälle aus dem Bereich des Wirtschaftsrechts in die derzeit leistungsfähigsten Chatbots zur Lösung eingegeben werden. Es ergibt sich ein nuanciertes Bild: Zwar wird erkennbar, dass der menschliche Experte nach wie vor überlegen ist. Trotzdem können Chatbots teilweise erstaunlich gute Ergebnisse erzielen, wenn sie einfache Fälle mit geringer Komplexität lösen.
Digitalisierung in Corporate Mergers & Acquisitions (M&A)-Prozessen birgt ein erhebliches Potenzial zur Effizienz- und Effektivitätssteigerung, erfährt jedoch bislang in der betrieblichen Praxis nur eine geringe Aufmerksamkeit. Dieser Beitrag schlägt angesichts dessen ein Reifegradmodell vor, womit sich der Ist-Stand der digitalen Reife eines Unternehmens bei Corporate M&A ermitteln und darauf aufbauend Optimierungspotenziale identifizieren lassen. Grundlage der Modellerstellung sind einerseits eine Analyse der vorhandenen Reifegradmodelle und andererseits Interviews mit M&A-Experten unterschiedlicher Unternehmen.
Obwohl die Wirkungsbeziehungen im Marketing oft einen nichtlinearen und interdependenten Charakter aufweisen, beschränkt sich die Modellbildung überwiegend auf einfache mathematische Funktionen. Daher wird in diesem Anwendungskontext der Einsatz des Machine Learning ausführlicher beleuchtet, das mit Verfahren wie Künstlichen Neuronalen Netzen die Modellierung sehr komplexer Zusammenhänge ermöglicht und dadurch relevante Einsatzpotenziale für aktuelle Fragestellungen der Marketingpraxis eröffnet.