Human-AI Interaction & Digitale Transformation
Niveau
Master
Lernergebnisse der Lehrveranstaltungen/des Moduls
Die Teilnehmer:innen:
• verstehen Grundlagen und Funktionsweisen von Human–AI Interaction und digitaler Transformation.
• analysieren menschliches Verhalten in Interaktion mit KI-Systemen (z.B. Vertrauen, Akzeptanz, Bias).
• wenden zentrale Methoden zur Evaluation und Gestaltung von AI-Interaktionen an.
• übertragen technologische Entwicklungen auf organisationale und wirtschaftspsychologische Fragestellungen.
• entwickeln digitale Transformationsansätze (z.B. Roadmaps, Capability-Aufbau, Change-Konzepte).
• reflektieren ethische, soziale und organisationale Implikationen von KI kritisch.
• nutzen AI-Tools praktisch und bewerten deren Einsatzpotenziale im organisationalen Kontext.
• verstehen Grundlagen und Funktionsweisen von Human–AI Interaction und digitaler Transformation.
• analysieren menschliches Verhalten in Interaktion mit KI-Systemen (z.B. Vertrauen, Akzeptanz, Bias).
• wenden zentrale Methoden zur Evaluation und Gestaltung von AI-Interaktionen an.
• übertragen technologische Entwicklungen auf organisationale und wirtschaftspsychologische Fragestellungen.
• entwickeln digitale Transformationsansätze (z.B. Roadmaps, Capability-Aufbau, Change-Konzepte).
• reflektieren ethische, soziale und organisationale Implikationen von KI kritisch.
• nutzen AI-Tools praktisch und bewerten deren Einsatzpotenziale im organisationalen Kontext.
Voraussetzungen der Lehrveranstaltung
Keine
Lehrinhalte
• Grundlagen Human–AI Interaction (Interdisziplinarität; Wahrnehmung & Vertrauen; Anthropomorphismus; Mensch–Maschine-Kollaboration)
• Technologische Grundlagen (KI/ML, generative AI; Funktionsweise, Grenzen und Bias)
• Interaktionsformen (verbale & nonverbale Interaktion; UX/UI; kollaborative Systeme; Mensch–AI-Teamarbeit)
• Emotion & Verhalten (Akzeptanz; Vertrauen; kognitive Belastung; Entscheidungsunterstützung durch AI)
• Forschungsmethoden in HAI (experimentelle Designs; Usability-Tests; Mixed Methods; Evaluation von AI-Systemen)
• Digitale Transformation (Geschäftsmodelle; Organisationsentwicklung; digitale Reife; Roadmaps)
• Organisationale Perspektive (Capabilities; Change Management; Leadership; Kulturwandel)
• Anwendungsfelder (HR, Marketing, Finance, Produktion, Logistik; AR/VR; Blockchain; Plattformökonomie)
• Ethik & Governance (Datenschutz; Fairness; Transparenz; Verantwortung; AI Governance)
• Labor & Praxis (Hands-on mit AI-Tools; Prototyping; Analyse realer Use Cases; Reflexion von Anwendungserfahrungen)
• Technologische Grundlagen (KI/ML, generative AI; Funktionsweise, Grenzen und Bias)
• Interaktionsformen (verbale & nonverbale Interaktion; UX/UI; kollaborative Systeme; Mensch–AI-Teamarbeit)
• Emotion & Verhalten (Akzeptanz; Vertrauen; kognitive Belastung; Entscheidungsunterstützung durch AI)
• Forschungsmethoden in HAI (experimentelle Designs; Usability-Tests; Mixed Methods; Evaluation von AI-Systemen)
• Digitale Transformation (Geschäftsmodelle; Organisationsentwicklung; digitale Reife; Roadmaps)
• Organisationale Perspektive (Capabilities; Change Management; Leadership; Kulturwandel)
• Anwendungsfelder (HR, Marketing, Finance, Produktion, Logistik; AR/VR; Blockchain; Plattformökonomie)
• Ethik & Governance (Datenschutz; Fairness; Transparenz; Verantwortung; AI Governance)
• Labor & Praxis (Hands-on mit AI-Tools; Prototyping; Analyse realer Use Cases; Reflexion von Anwendungserfahrungen)
Empfohlene Fachliteratur
• Appelfeller, W., & Feldmann, C. (2023). Die digitale Transformation des Unternehmens: Systematischer Leitfaden mit zehn Elementen zur Strukturierung und Reifegradmessung. Berlin: Springer.
• Bartneck, C., Belpaeme, T., Eyssel, F., Kanada, T., Ksijsers, M., & Šabanovič, S. (2024). Human-robot interaction: An introduction. Cambridge, UK: Cambridge University Press.
• Behl, A., & Sampat, B. (2025) (Hrsg.). Digital transformation: A business imperative. Abingdon, OX: Routledge.
• Daugherty, P. R., & Wilson, J. H. (2024). Human + machine: Reimagining work in the age of AI. Boston, MA: Harvard Business Review Press.
• Wu, D., & Liang, S. (2026) (Hrsg.). Human-AI interaction and collaboration. Cambridge, UK: Cambridge University Press.
• Bartneck, C., Belpaeme, T., Eyssel, F., Kanada, T., Ksijsers, M., & Šabanovič, S. (2024). Human-robot interaction: An introduction. Cambridge, UK: Cambridge University Press.
• Behl, A., & Sampat, B. (2025) (Hrsg.). Digital transformation: A business imperative. Abingdon, OX: Routledge.
• Daugherty, P. R., & Wilson, J. H. (2024). Human + machine: Reimagining work in the age of AI. Boston, MA: Harvard Business Review Press.
• Wu, D., & Liang, S. (2026) (Hrsg.). Human-AI interaction and collaboration. Cambridge, UK: Cambridge University Press.
Bewertungsmethoden und -Kriterien
Klausur
Portfolio
Portfolio
Unterrichtssprache
Deutsch
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits
6
Semesterwochenstunden (SWS)
Geplante Lehr- und Lernmethode
Die Veranstaltung basiert auf einem E-Learning-Konzept, das eine didaktisch abgestimmte Kombination aus Online- und Präsenzphasen vorsieht. Während in den Online-Phasen ein induktiver Lernansatz verfolgt wird, der das selbstständige Erarbeiten von Inhalten sowie die Bearbeitung von Aufgaben fördert, dienen die Präsenzphasen einem deduktiven Zugang, in dem Lernprozesse begleitet, vertieft und Inhalte systematisch durch Vorträge sowie anhand praktischer Beispiele vermittelt werden. Zusätzlich bearbeiten die Studierenden im Labor ausgewählte Übungen, um die in der Lehrveranstaltung vermittelten Inhalte zu vertiefen.
Semester/Trisemester, In dem die Lehrveranstaltung/Das Modul Angeboten wird
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