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6 Inhalte

Marie-Luise Sessler

   
  • Professorin
  • Hochschule Worms

Marie-Luise Sessler ist Professorin am Fachbereich Informatik der Hochschule Worms und unterrichtet Mindful Leadership.

Alle Artikel von Marie-Luise Sessler

Kann ein KI-basierter Chatbot Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträgern in Unternehmen helfen, moralisch bessere Entscheidungen zu treffen? Im Rahmen eines Projekts an der Hochschule Worms wird ChatGPT von OpenAI befragt, um Handlungsempfehlungen bei moralischen Dilemmata zu geben. Der vorliegende Artikel präsentiert einen Use-Case und die gewonnenen Erkenntnisse.
Bewertung moralischer Dilemmata der Wirtschaft durch ChatGPT
Die Sparkassen haben einen öffentlichen Auftrag, der im Sparkassengesetz festgeschrieben ist, und eine Wahrnehmung in der Öffentlichkeit, wie sie diesen Auftrag zu erfüllen haben. Auf dieser Basis baut ein identitätsbildender Wertekatalog auf, der die Sparkassen von anderen Banken und Finanzinstituten unterscheidet. Die traditionellen Sparkassen-Werte wie Menschlichkeit, Inklusion, Nähe, Fairness,..
Rahmenbedingungen für die verantwortungsvolle Nutzung von KI
Im Jahr 2014 verabschiedete die Europäische Kommission die Richtlinie über die Angabe nichtfinanzieller Informationen, "Non-Financial Reporting Directive" (NFRD). Große Unternehmen wurden aufgefordert, Informationen über die eigene Geschäftstätigkeit und den Umgang mit Herausforderungen im Umwelt-, Sozial- und Regulierungsbereich – das sogenannte Environmental, Social and Govermental Rep..
Wege zur effektiven Berichterstattung
Projektverantwortliche haben häufig Schwierigkeiten, das Vorgehensmodell Scrum an ihr spezifisches Projekt anzupassen (Tailoring). Dies führt zu einer hohen Abbruchrate bei Softwareprojekten. Dieser Artikel stellt ein Kategoriensystem auf, das mögliche Anpassungen enthält und somit die Anwender beim Tailoring unterstützt. Zukünftig können Anwender mithilfe dieses Systems die von ihnen benötigten A..
Projektspezifische Anpassung von Scrum an Softwaregroßprojekte
Wurden Sie schon einmal von einem Algorithmus aufgrund Ihres Geschlechts, Ihres Alters, Ihrer Ethnie, Ihrer sozialen Herkunft, Ihrer körperlichen oder geistigen Beschaffenheit oder Ihrer sexuellen Orientierung diskriminiert?
Train the Trainers: Bias durch Diversität verhindern