Wie kann es sein, dass aus der Sammlung Marx, für die Berlin ein Museum baut, die wichtigsten Werke verkauft werden?

Fragt Heiner Bastian in der Frankfurter Allgemeinen Zeitung, 15.07.2024, Nr. 162, S. 9:

“Die Stiftung Preußischer Kulturbesitz sah zu jeder Zeit den Verkäufen bedenken- und tatenlos zu. Kein Warnsignal wurde erkannt, die Zukunft der Sammlung betreffend. Heute zeigt sich, dass ein scheinbar irreversibler Vertrag zur Sicherung der unveräußerlichen Bestände der Sammlung ein Vertrag ist, den der Sammler nach seinen eigenen Vorstellungen interpretieren konnte und durfte. […]

Jetzt sind die homogenen Werkgruppen der Sammlung bereits teilweise verloren, und das im Bau befindliche Museum wird die ärmer gewordene Sammlung ohne die einstige Dichte hinnehmen müssen. Die Sammlung Marx wird nun zum Lehrstück im Sinne eines in einem anderen Kontext vor Jahren geschriebenen Kommentars von Eduard Beaucamp: “Museen, hütet Euch vor der Macht der Sammler”. Bis heute gibt es weder in Berlin noch in anderen deutschen Museen einen verbindlichen Verhaltenskodex, der zwischen Sammler und Museum einvernehmliche irreduzible Absprachen zur Voraussetzung einer Zusammenarbeit regelt. “Das Zuhause meiner Sammlung in meiner Wahlheimat Berlin”, sagte Erich Marx 1996. Heute ist sie vielleicht nicht mehr als ein in Berlin rotierender Satellit mit unbekannter Destination.

Heiner Bastian ist Kunsthändler und Essayist. Er betreute lange Jahre als Kurator die Sammlung Marx.”

The Environmental Cost of Artificial Intelligence

The hidden cost of Artificial Intelligence (AI) is the water consumed to run ChatGPT. As AI capabilities grow, so does the amount of natural resources, such as water, needed. The consequences of not addressing this issue could be dire. When considering where the most freshwater is allocated, many people consider daily human consumption for appliances such as the toilet, shower, laundry, and cooking. For large industries requiring water to succeed, textiles, chemicals, paper, energy production (oil, gas), and agriculture are examples. 

Let’s understand why AI requires water

A computer is comparable to a radiator. Each unit of electricity consumed by a computer releases an equal amount of megawatts of heat. If the equipment runs at that heat level for long periods, it will damage or potentially ruin the electronics. Water has the thermal capacity to transfer heat 25 times higher than air, meaning that using water to cool artificial intelligence equipment consistently is the most efficient resource for maintaining AI’s capabilities. 

One might wonder, if water is so crucial, why don’t we use just any type of water to maintain AI equipment? The answer lies in the necessity of clean, drinkable water. A system of evaporative cooling uses fresh water to maintain the temperatures in buildings such as university campuses. In AI Equipment Cooling, four types of water are used: deionized, distilled, chilled, and specially treated water. Clean, drinkable water is not just a luxury but a necessity for AI equipment to run smoothly and avoid deterioration. The water must be free from algae, bacteria, conductive properties, mineral deposits, or corrosion, which are water components that are unsafe to drink. 

Artificial intelligence is now an industry that demands large amounts of natural water resources. At the astronomical pace at which AI is growing, the hidden amount of water used in industries and human consumption raises concerns about what the long-term outcome will mean for this natural resource. As AI technologies continue to be developed, advanced, and deployed in all industries, the challenge is not just about growth, but about ensuring that the implementation is ethically and strategically used to benefit humanity while recognizing the economic effect of maintaining these systems. 

The astonishing rate at which AI consumes water

For around 10-50 questions imputed into Chat-GPT, an estimated 500 milliliters of water—equal to a standard bottle of water—are required to provide the answers. The silent and often overlooked cost of Big Tech’s water footprint is visually understood when recognizing that hundreds of millions of users interact with Chat-GPT daily. Looking at the water consumption of Big Tech organizations in 2022, Microsofts consumption was 1.2 billion gallons, and Google’s was 5.6 billion gallons. Both firms hope to replenish more water than they have used by becoming water-positive by the end of 2030. Their water footprint was released in 2022 before their AI integrations, Bing Chat and Google Bard, were published. Data centers typically generate the highest percentage of Big Tech’s water footprint, using water in evaporation to expel building heat. The United States operates over 5,300 data centers, ten times more than Germany, which houses the second most data centers worldwide. As of January 2024, the computing power required for AI was estimated to double every 100 days.

Water scarcity is a primary issue across all continents during the current climate crisis. It is essential to govern AI within planetary boundaries. This is possible by providing less energy-intensive solutions such as the following:

  • Energy-Efficient Data Centers: renewable energy, advanced cooling solutions, efficient server utilization
  • Algorithmic Improvements: efficient neural networks, removing unnecessary parameters and quantization, knowledge distillation
  • Hardware Optimization: specialized AI chips, application-specific integrated circuits
  • Data Management: data augmentation and compression to reduce storage and transmission energy costs
  • Green AI Initiatives: transparency, benchmarking, promoting research in energy-efficient AI, and collaboration between industries to develop best practices
  • Global effort by individual users: avoid using generative AI in unnecessary situations and instead do a simple search to obtain information which is less resource-consuming

Lastly, if market forces or innovation do not decrease water consumption, limitations should be put in place to ensure the water footprint does not continue to increase exponentially through the use of Big Tech. Additionally, more information should be publicized about this hidden cost of Artificial Intelligence, and companies should be required to disclose their use.

“Archiv und Wirtschaft” – Ausgabe 2/2024

In Kürze erscheint Ausgabe 2/2024 der Zeitschrift “Archiv und Wirtschaft”, herausgegeben von der Vereinigung der Wirtschaftsarchivarinnen und Wirtschaftsarchivare e. V. (VdW). Sie widmet sich dem Schwerpunktthema “Archive in Unternehmen mit Großgeräten, größeren Objekten und Produktsammlungen

Hier das Inhaltsverzeichnis:


Editorial (60)

AUFSÄTZE

Alexander Lukas Bieri
Archive und Objekte – die pragmatische Häresie (61–66)

Katharina Depner
Archiv. Sammlung. Museum – Das ARBURG Unternehmensarchiv (67–75)

Oliver Häuser und Laura Kopp
Herausforderungen der Lagerung von Großobjekten der Firma Alfred Kärcher SE & Co. KG in Winnenden – ein Werkstattbericht (76–86)

Christian Helm und Kirsten Teipel
Farbenfroh, duftend, kultig – Chancen und Herausforderungen eines Archivs historischer Produktpackungen im Konsumgüterunternehmen (87–92)

Astrid Wolff, Jana Klee und Salome Faigle
Das Unternehmenshistorische Archiv der Festo SE & Co. KG: Umstrukturierung, Zusammenarbeit und Wissenserhalt (93–99)

BERICHTE

Astrid Dörnemann und Falk Liedtke
Digitalisierung historischer Mitarbeiterzeitungen der Stahlindustrie (100–107)

Gabriele Gläser und Walter Gaube
VdW-Lehrgang „Einführung in das Wirtschaftsarchivwesen (Einsteigen – Aufsteigen – Auffrischen)“ vom 15. bis 20. Oktober 2023 in Heidelberg (108–110)

REZENSIONEN

Franz-Josef Ziwes und Peter Müller (Hrsg.)
Archivische Erschließung im Umbruch. Vorträge des 80. Südwestdeutschen Archivtags am 17. und 18. Juni 2021 (Matthias Weber) (111–113)

Nora Wohlfarth
Barrierefreiheit im Archiv. Der Zugang zu Archivgut am Beispiel gehörloser Nutzer*innen (Sebastian Weinert) (113–115)

Rezensionsliste (116–117)
Impressum (120)


Weitere Informationen zu “Archiv und Wirtschaft” und einzelnen Ausgaben finden Sie hier.


Archiv und Wirtschaft 2/2022

Der Nutzen und die Gefahren von KI für den Geschichtsunterricht

Der Nutzen und die Gefahren von KI für den Geschichtsunterricht

Die Künstliche Intelligenz ist mittlerweile fester Bestandteil unseres alltäglichen Lebens und auch im Bildungssektor hat dieses Thema längst Einzug gehalten. Besonders prägend waren in den Medien und Zeitungen hierbei die Diskussionen über die Fähigkeit von Plattformen wie ChatGPT, Abituraufgaben zu lösen. Doch es stellt sich auch die Frage, was KI für die Unterrichtsvorbereitung bedeuten kann. Kann die KI, bei der Vorbereitung und Durchführung des Geschichtsunterrichts, Lehrkräfte dabei unterstützen, einen problemorientierten und lehrplangerechten Unterricht zu planen? Welche Vor- und Nachteile bringt die KI mit sich, wenn Lehrkräfte sie zur Unterrichtsvorbereitung oder sogar im Unterricht selbst nutzen? Diese und weitere Fragen werde ich in diesem Blog versuchen zu beantworten.

 

Vorteile der KI für den Geschichtsunterricht

Interaktive und ansprechende Lernmaterialien

Obwohl wir zum jetzigen Zeitpunkt noch weit davon entfernt sind, ermöglicht es die KI, die Inhalte des Geschichtsunterrichts erfahrbarer, interaktiver und ansprechender zu gestalten. Technologien wie Virtuelle Realität (VR) und Augmented Reality (AR), die durch KI unterstützt werden, ermöglichen es Schüler*innen, historische Ereignisse und Orte hautnah zu erleben. Einige Museen verwenden bereits ähnliche Technologien, um beispielsweise die Originalausstattung zu rekonstruieren und Besuchern zu zeigen, wie bestimmte Räumlichkeiten ausgesehen haben könnten (eine solche nutzt u.a. der Papstpalast in Avignon, wobei hier nach dem Scannen eines QR-Codes der Besucher auf einem IPad eine Rekonstruktion des Raums betrachten kann).

 

Effizienz in der Vorbereitung

Besonders hilfreich ist die KI allerdings bei der Unterrichtsvorbereitung. Plattformen wie ChatGPT können Lehrkräfte dabei unterstützen, Unterrichtsmaterialien zu recherchieren oder zu erstellen. Auch das Konzipieren von Tests oder das Erstellen von Aufgabenstellungen kann durch die Nutzung spezifischer Prompts erleichtert werden. KI-gestützte Systeme können zudem bei der Informationssuche eine Bereicherung sein, indem sie (historische) Datenbanken nach relevanten Informationen oder Quellen durchsuchen und dabei unwichtige Informationen herausfiltern. Dies kann die Vorbereitungszeit erheblich verkürzen.

 

Vielfältige Perspektiven

Aufgrund der zahlreichen digital verfügbaren Quellen im Internet kann die KI dazu beitragen, verschiedene Datenbanken nach bestimmten Informationen oder Quellen zu untersuchen und dabei unterschiedliche Perspektiven einzubeziehen. Dies ermöglicht es Lehrkräften, einen multiperspektivischen Geschichtsunterricht einfacher vorzubereiten. Da die KI eine enorme Anzahl an Sprachen kennt, ist es auch möglich, Quellen und Texte aus verschiedenen Ländern und Kulturen zu analysieren oder zu übersetzen und anschließend auf ihre Eignung für den Geschichtsunterricht zu prüfen.

 

Nachteile von KI im Geschichtsunterricht

Dass KI keineswegs ein Wundermittel ist, das Lehrkräfte oder Schüler*innen bedenkenlos nutzen können, sollen die folgenden Punkte verdeutlichen. Denn die KI-Tools bergen durchaus Gefahren, die das Fach Geschichte und dessen Anspruch gefährden können.

 

Abhängigkeit von der Technologie

Die zunehmende Integration von KI im Geschichtsunterricht kann zu einer steigenden Abhängigkeit von dieser Technologie führen. Wenn technische Probleme auftreten und die Lehrkräfte oder Schülerinnen nicht in der Lage sind, diese Schwierigkeiten zu beheben, können sie die Tools nicht effektiv nutzen. Ebenso ist die Fähigkeit notwendig, überhaupt mit KI-gestützten Technologien umzugehen. Sollte die KI ihren Weg in die Schulen finden, müssen zukünftige Lehrkräfte in der neuen Technologie geschult werden, und auch die Schülerinnen müssen darin unterrichtet werden, um in der Zukunft mit der KI umzugehen und zu erkennen, wann KI genutzt wurde.

 

Der Verlust des eigenständigen kritischen Denkens und die Frage nach den Quellen

Ein weiterer Nachteil der Nutzung von KI im Unterricht ist die potenzielle Beeinträchtigung des kritischen Denkens. Wenn Schüler*innen sich zu sehr auf KI-Tools verlassen, um Informationen zu sammeln oder zu analysieren, besteht die Gefahr, dass sie selbst weniger in der Lage sind, selbstständig zu recherchieren und Informationen kritisch zu hinterfragen. Historische Analyse erfordert oft eine tiefe Auseinandersetzung mit Quellen und Kontexten, was durch eine zu starke Nutzung von KI verloren gehen könnte.

Hinzu kommt, dass im Internet viele falsche Informationen zu finden sind. Da KI ihre Informationen aus zahlreichen Internetquellen bezieht, ist es möglich, dass man beim Arbeiten mit Programmen wie ChatGPT falsche oder unausgewogene Informationen erhält. Daher ist es notwendig, die Daten und Informationen stets zu überprüfen und auch die Schüler*innen darin zu schulen, die erhaltenen Informationen solcher Tools zu hinterfragen, um das kritische Denken und das stete Hinterfragen von Quellen, das ein wesentliches Ziel des Geschichtsunterrichts ist, nicht zu gefährden.

 

Fazit

KI-Tools können den Geschichtsunterricht langfristig attraktiver und interaktiver gestalten und dabei wichtige Inhalte anschaulicher darstellen. Gleichzeitig ermöglichen einige KI-gestützte Programme, den Vorbereitungsprozess schneller und einfacher zu gestalten, was zu einer erheblichen Zeitersparnis führen könnte. Doch die schwerwiegenden Schwächen der KI zeigen, dass sie zum jetzigen Zeitpunkt nicht in der Lage ist, falsche von richtigen Informationen zu unterscheiden. Im Geschichtsunterricht geht es nicht nur darum, historische „Fakten“ zu vermitteln, sondern auch darum, Kompetenzen zu erwerben und die Schüler und Schülerinnen zu mündigen Bürger und Bürgerinnen zu machen, die in der Lage sind, Informationen und deren Herkunft zu hinterfragen. Wenn KI im Kontext Schule genutzt wird, es daher wichtig, dass dies verantwortungsvoll geschieht und sich der Nutzer oder die Nutzerinnen der Gefahren der Technologie bewusst ist.

 

Das exakte Recherchieren und was das mit Tee zu tun hat

Das exakte Recherchieren und was das mit Tee zu tun hat

„Warte, ich google das mal schnell“. Dieser Satz ist allemal bekannt, so gut wie jede Person hat ihn schon mal gesagt und den eigenen Worten Taten folgen lassen. Dass dabei zum einen eigene Daten für Werbezwecke genutzt werden, ist vielen nicht bekannt. Wer damit ein Problem hat, kann auf Suchmaschinen wie DuckDuckGo, kurz DDG (https://www.heise-regioconcept.de/glossar/duckduckgo) oder Metager (https://www.impulsphase.de/wiki/metager) zurückgreifen, denn sie sind anonymisiert, geben Nutzerdaten nicht weiter und zeigen nicht die Top-Click-Ergebnisse als erstes an (anders wie z.B. Google). Neben dem Weiterverkauf von Nutzerdaten ist es wichtig zu wissen, in welchen Dimensionen des Internets wir uns bewegen. Google und andere Suchmaschinen (Top 10 Suchmaschinen weltweit: https://blog.hubspot.de/marketing/top-suchmaschinen) bedienen sich bei ihren Treffern z.B. an öffentlichen Webseiten die von Firmen oder Privatpersonen selbst aufgegeben wurden und für jede Person sichtbar sind, dem sog. Surface Web. In unseren Köpfen besteht demnach ein großer Fehler, wenn wir denken, dass wir durch das Betätigen einer Google Suchmaschine das ganze Internet durchforstet haben. Denn das ist nicht so: 90-95% der Informationen im Internet befinden sich im Deep Web, zu dem man nicht einfach mit einer Googlesuche Zugriff hat. Das Deep Web besteht unter anderem aus Datenbanken von Firmen, Regierungen oder Privatpersonen. Wikipedia definiert wiefolgt das Deep Web:

„Das Deep Web (auch Hidden Web oder Invisible Web) bzw. Verstecktes Web bezeichnet den Teil des World Wide Webs, der bei einer Recherche über normale Suchmaschinen nicht auffindbar ist. Im Gegensatz zum Deep Web werden die über Suchmaschinen zugänglichen Webseiten Clear Web, Visible Web (Sichtbares Web) oder Surface Web(Oberflächenweb) genannt. Das Deep Web besteht zu großen Teilen aus themenspezifischen Datenbanken(Fachdatenbanken) und Webseiten. Zusammengefasst handelt es sich um Inhalte, die nicht frei zugänglich sind, und/oder Inhalte, die nicht von Suchmaschinen indiziert werden oder die nicht indiziert werden sollen.“

Neben dem Surface Web und dem Deep Web gibt es einen noch tieferen Teil im Internet: das Dark Web. Hier kommt man nur mit dem TOR- Browser rein, der durch mehrere verschlüsselten Weiterleitungen zwischen Servern die Identität der Nutzenden verschleiert. Aus diesem Grund haben die Inhalte im Dark Web häufiger einen kriminellen Hintergrund wie z.B. Waffen- oder Drogenhandel.

Und was hat das jetzt mit Tee zu tun? In seinem Artikel von 2020 deckt der Journalist, Researcher und Recherche-Trainer Albrecht Ude die Möglichkeit auf, die wir im Internet haben, um exakt an Informationen zu gelangen: das oben genannte Deep Web. Er stellt sich der Aufgabe eine Liste der Top Teegroßhändler aus Hamburg zu erstellen, der bedeutendsten europäischen Tee-Stadt neben London.

Als er nach diesen Großhändlern in der Google Suchmaske gesucht hat, konnte diese nicht zwischen Einzel- und Großhandel unterscheiden, das Ergebnis enthält Falschinformationen. Auch Codierungen, die bei einer Google Suche recht effektiv sein können, bringen Ude bei seiner Suche nicht weiter. Dennoch verlinke ich diese Tipps, da sie eine gezielte Suche im Surface Web manchmal erleichtern können:

Um die Großhändler zu finden begibt sich Ude in das Deep Web und durchsucht Handelsregister für Teefirmen, Mitgliederlisten von Verbänden und Unternehmer- und Firmendatenbanken. Auf diese Weise kann Ude seine Liste mit den Top Teegroßhändlern Hamburgs erstellen, seine Hartnäckigkeit und die Detektivsuche haben sich gelohnt.

Und was bedeutet das jetzt für uns Historiker:innen? Seid nicht mit einer einfachen Googlesuche und dessen Ergebnis zufrieden, lasst nicht locker und durchsucht (Fach)Datenbanken – nur so kommt ihr an die Informationen die ihr benötigt!

Ude liefert noch drei Fragen, auf die wir bei der Informationsbeschaffung achten sollten:

  1. Welche Datenquellen kann man nutzen? Wo kommen die Daten her und was kann man damit machen?
  2. Welche Werkzeige gibt es um diese Datenquellen zu durchsuchen?
  3. Kann man möglicherweise Suchbegriffe (Worte) Exakter formulieren, z.B. durch Codierung?

Quellen:

Ude, Albrecht (2020): Wo man sucht und was man findet? Frust grantiert! In: API Magazin 1(2) [online] Verfügbar unter: Doi 10.15460/apimagazin.2020.1.2.43

https://de.wikipedia.org/wiki/Deep_Web [zuletzt geöffnet 27.06.2024]

https://www.bsi.bund.de/DE/Themen/Verbraucherinnen-und-Verbraucher/Informationen-und-Empfehlungen/Darknet-und-Deep-Web/darknet-und-deepweb.html [zuletzt geöffnet 27.06.2024]

https://www.chip.de/artikel/Workshop-Google-Suche-optimieren-2_140072369.html [zuletzt geöffnet 27.06.2024]

https://support.google.com/looker-studio/answer/9843174?hl=de#zippy=%2Cthemen-in-diesem-artikel [zuletzt geöffnet 27.06.2024]

https://www.heise-regioconcept.de/glossar/duckduckgo [zuletzt geöffnet 27.06.2024]

https://blog.hubspot.de/marketing/top-suchmaschinen [zuletzt geöffnet 27.06.2024]

 

Brief EL 262 I Bü 856 im Hauptstaatsarchiv Stuttgart soll dereinst online veröffentlicht werden

Das wird natürlich erhebliche Anstrengungen erfordern, das gute Stück unter einen Aufsichtsscanner zu legen. Am besten startet die Hochschule Esslingen eine Fundraising-Kampagne …

https://idw-online.de/de/news836892

De mortuis … Trauer um Heinrich Fürst zu Fürstenberg

Der Fürst hat die Kulturgüter seines Hauses, insbesondere die Hofbibliothek, ab 1994 verscherbelt, und ließ das Blog Netbib, das seinen gerichtlich festgestellten Kokainkonsum erwähnte, anwaltlich abmahnen. Edlef Stabenau hat den Beitrag dann gelöscht. Auch in der Wikipedia fanden sich Fürstendiener, die das googlebare Faktum entfernten. Siehe

https://de.wikipedia.org/wiki/Diskussion:Heinrich_F%C3%BCrst_zu_F%C3%BCrstenberg#Kokain-Konsum_und_Verurteilung

Der Einsatz von KI in der Presse- und Öffentlichkeitsarbeit

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Presse- und Öffentlichkeitsarbeit, indem sie die Effizienz steigert und neue Möglichkeiten für die Kommunikation schafft. Eine wichtige Rolle spielt KI in der Analyse des Verhaltens, der Erwartungen und Einstellungen der Stakeholder. Diese Analysen ermöglichen es Unternehmen, ihre Kommunikationsstrategien präzise auf die Bedürfnisse ihrer Zielgruppen abzustimmen. KI unterstützt zudem die Produktion und Distribution von zielgruppengerechten Inhalten sowie die Automatisierung von Interaktionen, beispielsweise bei Informationsabfragen oder Beschwerdevorgängen (Banholzer, 2020).

Ein bemerkenswerter Aspekt ist die Fähigkeit von KI-Tools, Routineaufgaben zu übernehmen. Dies entlastet Mitarbeiter und schafft Raum für kreative und strategische Tätigkeiten. So können beispielsweise Chatbots einfache Anfragen bearbeiten, während sich die Mitarbeiter auf komplexere Aufgaben konzentrieren können. Diese Effizienzsteigerung ist ein wesentlicher Vorteil, den KI in die Unternehmenskommunikation einbringt (Kroll, 2024).

KI kann jedoch nicht die menschliche Intelligenz und Kreativität ersetzen. Sie ist besonders effektiv bei der Unterstützung der Texterstellung, Beitragsplanung und im kreativen Brainstorming, aber die Qualität der Ergebnisse hängt stark von der menschlichen Eingabe und der Überprüfung ab. Auch wenn KI-Tools die Produktivität steigern und neue Perspektiven bieten, bleibt der Mensch entscheidend für die kulturelle Kontextualisierung und die emotionale Intelligenz, die für eine erfolgreiche Kommunikation unerlässlich sind (Kroll, 2024). Die zunehmende Digitalisierung und der Einsatz von KI führen zu einem Hyperwettbewerb um Aufmerksamkeit auf den Kommunikationsmärkten. Unternehmen stehen unter konstantem Innovationsdruck und müssen ihre Strategien kontinuierlich anpassen, um sichtbar und relevant zu bleiben. Dies ist ohne die Unterstützung durch Technologie, Digitalisierung und Automatisierung kaum möglich (Banholzer, 2020).

Wie sieht ein Blick in die Zukunft aus? Wenn eine KI einen Teil der Arbeit übernimmt, so fällt auch ein Teil der Arbeitskraft weg. Dem „Job Futuromat“ nach kann 22% der Arbeit als Leiter*in in der Presse- und Öffentlichkeitsarbeit 22% automatisiert werden und demnach wegfallen.

https://job-futuromat.iab.de/#top

Letztendlich zeigt sich, dass KI in der Presse- und Öffentlichkeitsarbeit zahlreiche Chancen bietet, aber auch Herausforderungen und Risiken mit sich bringt. Unternehmen müssen die Tools nicht nur richtig einsetzen, sondern auch deren Grenzen und ethische Implikationen berücksichtigen, um langfristig erfolgreich zu kommunizieren (Kroll, 2024).

Quellen

Banholzer, Volker M.: Künstliche Intelligenz als Treiber der Veränderung in der Unternehmenskommunikation 4.0? IKOM WP 1/2020. Nürnberg: Technische Hochschule Nürnberg Georg-Simon Ohm (2020).

Taliani, Cátia Kroll: Chancen und Risiken von KI in der Unternehmenskommunikation, vom 13.06.2024 auf Springer Professional< https://www.springerprofessional.de/marketingkommunikation/kuenstliche-intelligenz/chancen-und-risiken-von-ki-in-der-unternehmenskommunikation/27201216 > abgerufen am 09.07.2024.

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