AI Value Creation
Niveau
2. Studienzyklus, Master
Lernergebnisse der Lehrveranstaltungen/des Moduls
Die Teilnehmer:innen:
• können die grundlegenden Wertlogiken von KI (Effizienz, Effektivität, Innovation) erklären, vergleichen und auf konkreke Anwendungsszenarien anwenden
• können Potenziale und Grenzen dieser Wertschöpfungsmechanismen analysieren und für unterschiedliche Branchen evaluieren
• können KI-Reifegradmodelle vergleichen, Reifegrad einer Organisation systematisch beurteilen und Entwicklungsbedarfe ableiten
• können geeignete Use-Cases für KI auswählen und deren Wertpotenzial mit strukturierten Kriterien beurteilen
• können Verbesserungspotenziale durch KI bestimmen und geeignete Formen der Automatisierung bzw. Augmentation ableiten
• können organisatorische Rollen, Verantwortlichkeiten und Change-Management-Aspekte bei der Einführung von KI erklären und beurteilen
• können die grundlegenden Wertlogiken von KI (Effizienz, Effektivität, Innovation) erklären, vergleichen und auf konkreke Anwendungsszenarien anwenden
• können Potenziale und Grenzen dieser Wertschöpfungsmechanismen analysieren und für unterschiedliche Branchen evaluieren
• können KI-Reifegradmodelle vergleichen, Reifegrad einer Organisation systematisch beurteilen und Entwicklungsbedarfe ableiten
• können geeignete Use-Cases für KI auswählen und deren Wertpotenzial mit strukturierten Kriterien beurteilen
• können Verbesserungspotenziale durch KI bestimmen und geeignete Formen der Automatisierung bzw. Augmentation ableiten
• können organisatorische Rollen, Verantwortlichkeiten und Change-Management-Aspekte bei der Einführung von KI erklären und beurteilen
Voraussetzungen der Lehrveranstaltung
Nicht zutreffend
Lehrinhalte
- Einführung in AI Value Creation: Wertlogiken, Effizienz vs. Effektivität vs. Innovation
- Reifegradmodelle und organisatorische Voraussetzungen (Data Strategy, Operating Models, AI Culture)
- Identifikation und Bewertung von Use-Cases
- Prozessanalyse und KI-gestützte Prozessgestaltung (Automation & Augmentation)
- Wirtschaftlichkeitsanalyse von KI-Projekten (KPIs, ROI, Risikoanalyse, Business Case)
- Anwendungsfelder in Marketing, Sales, Operations, HR, Finance, Verwaltung, Forschung
- Governance, Ethik und rechtliche Rahmenbedingungen (Bias, Fairness, Datenschutz, Transparenz)
- Umsetzung von KI in Organisationen (Rollen, Verantwortlichkeiten, Change-Management-Aspekte)
- Fallstudien zu erfolgreichen und gescheiterten KI-Projekten
- Reifegradmodelle und organisatorische Voraussetzungen (Data Strategy, Operating Models, AI Culture)
- Identifikation und Bewertung von Use-Cases
- Prozessanalyse und KI-gestützte Prozessgestaltung (Automation & Augmentation)
- Wirtschaftlichkeitsanalyse von KI-Projekten (KPIs, ROI, Risikoanalyse, Business Case)
- Anwendungsfelder in Marketing, Sales, Operations, HR, Finance, Verwaltung, Forschung
- Governance, Ethik und rechtliche Rahmenbedingungen (Bias, Fairness, Datenschutz, Transparenz)
- Umsetzung von KI in Organisationen (Rollen, Verantwortlichkeiten, Change-Management-Aspekte)
- Fallstudien zu erfolgreichen und gescheiterten KI-Projekten
Empfohlene Fachliteratur
PRIMÄRLITERATUR:
- Davenport, T. (2018): The AI Advantage: How to Put the Revolution in Artificial Intelligence to Work
- Kreutzer, R. (2023): Künstliche Intelligenz verstehen. Grundlagen – Use-Cases – unternehmenseigene KI-Journey
- Thomas, R., Zikopoulos, P., Soule, K. (2025): AI Value Creators: Beyond the Generative AI User Mindset
- Barenkamp, M. (2025): Wertschöpfung durch KI. Chancen für Unternehmen und Gesellschaft
- Wodecki, A. (2019): Artificial Intelligence in Value Creation: Improving Competitive Advantage
- Bernhard, E. M. (2025): Unternehmensweite KI-Transformation – Der Leitfaden für C-Level und Aufsichtsrat
- Davenport, T. (2018): The AI Advantage: How to Put the Revolution in Artificial Intelligence to Work
- Kreutzer, R. (2023): Künstliche Intelligenz verstehen. Grundlagen – Use-Cases – unternehmenseigene KI-Journey
- Thomas, R., Zikopoulos, P., Soule, K. (2025): AI Value Creators: Beyond the Generative AI User Mindset
- Barenkamp, M. (2025): Wertschöpfung durch KI. Chancen für Unternehmen und Gesellschaft
- Wodecki, A. (2019): Artificial Intelligence in Value Creation: Improving Competitive Advantage
- Bernhard, E. M. (2025): Unternehmensweite KI-Transformation – Der Leitfaden für C-Level und Aufsichtsrat
Bewertungsmethoden und -Kriterien
Portfolio
Unterrichtssprache
Deutsch
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits
4
Semesterwochenstunden (SWS)
Geplante Lehr- und Lernmethode
Vortrag, interaktiver Workshop und Diskussion von Lösungen von Aufgaben
Semester/Trisemester, In dem die Lehrveranstaltung/Das Modul Angeboten wird
2