Dieses Papier skizziert den transformativen Weg der KI zur Förderung der Nachhaltigkeit in Kunstmuseen und führt einen Human–AI-Kompass als konzeptionellen Rahmen für die Navigation ihrer Integration ein. Es plädiert für eine menschenzentrierte KI, die Betriebsabläufe optimiert, das Sammlungsmanagement modernisiert und das Besucherengagement vertieft – verankert in einer sinnvollen Synergie zwischen Mensch und Technologie sowie durchdachter menschlicher Aufsicht. Anhand umfangreicher Literaturrecherchen und realer Fallstudien aus Museen untersucht das Papier die vielfältigen Auswirkungen der KI in drei Bereichen. Zunächst wird untersucht, wie KI die Betriebsabläufe verbessert, von der Publikumsprognose und Ressourcenoptimierung bis hin zur Verfeinerung des Marketings, Unterstützung bei der Konservierung und Neugestaltung kuratorischer Praktiken. Zweitens wird der Einfluss von KI auf das digitale Sammlungsmanagement untersucht, wobei ihre Fähigkeit zur Verbesserung von Organisation, Suchbarkeit, Analyse und Interpretation durch automatisierte Metadaten und fortschrittliche Mustererkennung hervorgehoben wird. Drittens analysiert die Studie, wie KI das Besuchererlebnis über Chatbots, Audioführungen und interaktive Anwendungen erhöht, wobei Personalisierung, Empfehlungssysteme und Co-Creation-Möglichkeiten genutzt werden. Von entscheidender Bedeutung ist, dass diese Untersuchung die komplexen Herausforderungen der KI anerkennt – technologische, betriebliche, ethische, Regierungsfragen, sozioökonomische, kulturelle und Umweltaspekte – und die unentbehrliche Rolle des menschlichen Urteils bei der Steuerung ihrer Implementierung unterstreicht. Der Human-AI-Kompass bietet einen ausgewogenen, strategischen Ansatz zur Ausrichtung von Innovationen an menschlichen Werten, ethischen Prinzipien, der Mission von Museen und Nachhaltigkeit. Die Studie bietet wertvolle Einblicke für Forscher, Praktiker und Entscheidungsträger und bereichert den breiteren Diskurs über die wachsende Rolle der KI im Kunst- und Kulturbereich.
Avlonitou et al. (Sun,) haben diese Frage untersucht.