Grundlagen des Managements KI-basierter Systeme
Lehrform: Vorlesung & Übung | Umfang: 12 Wochen mit 2h Vorlesung und 2h Übung zzgl. Vor- und Nachbereitung
Lehrinhalte
Der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) in der Wirtschaft erfordert spezifische Kompetenzen. Neben technischer Expertise benötigt die Wirtschaft insbesondere Kenntnisse, technische Systeme zu bewerten, in betriebliche Prozesse, Arbeitsumgebungen, Produkte und Dienstleistungen einzubetten sowie dauerhaft zu steuern. Diese brückenbauende Rolle fällt primär Wirtschaftsinformatiker:innen als zentrale betriebliche Entscheider:innen zu. Daher ist es von zentraler Bedeutung organisatorische Voraussetzungen für eine erfolgreiche KI-Transformation zu schaffen und effektives KI-Management zu betreiben. Die Lehrveranstaltung zielt darauf ab, Studierenden die erforderlichen Kenntnisse und Fähigkeiten zu vermitteln, um KI in Unternehmen erfolgreich einzuführen und zu verwalten. Sie umfasst verschiedene Schlüsselbereiche:
⦁ KI-Innovation: In diesem Bereich lernen die Studierenden, wie sie KI-Technologien nutzen können, um Innovationen in Produkten, Dienstleistungen und Geschäftsprozessen voranzutreiben. Dies umfasst die Identifizierung von KI-Anwendungsfällen, die die Innovationskraft eines Unternehmens steigern.
⦁ KI-Management: Hier wird behandelt, wie Unternehmen den Betrieb von KI-Anwendung effektive steuern können. Dies umfasst das Projektmanagement in KI-Entwicklungsprojekten, techno-ökonomische Entscheidungen im ML-Lebenszyklus sowie Monitoring und Governance.
⦁ KI-Transformation: Dieser Bereich umfasst organisatorische Veränderung, um KI in verschiedene Geschäftsbereiche zu integrieren und Geschäftsprozesse zu transformieren. Dazu gehört die Schaffung organisatorischer Voraussetzungen (KI-Readiness) sowie die Gestaltung geeigneter Organisationsstrukturen.
⦁ Ethik, Soziales und Recht (ESLI): In diesem Bereich werden die ethischen, rechtlichen und sozialen Implikationen von KI-Anwendungen behandelt. Die Studierenden entwickeln ein Verständnis für die ethischen Herausforderungen und die rechtlichen Rahmenbedingungen und lernen, wie sie KI-Anwendungen verantwortungsvoll gestalten können.
Lernziele
• Die Studierenden sollen die technischen Grundlagen der KI verstehen, einschließlich der verschiedenen KI-Lernmethoden wie Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning. Sie sollen zudem grundlegende mathematische Algorithmen ken-nenlernen erste Erfahrungen mit der technischen Implementierung von KI sammeln.
• Die Studierenden sollen in der Lage sein, potenzielle Anwendungsfälle für KI in verschiede-nen Branchen und Unternehmenskontexten zu identifizieren. Zudem sollen sie mithilfe von Methoden wie dem KI-Service Canvas und der Value Flow-Methode in der Lage sein, diese Anwendungsfälle zu beschreiben und zu bewerten.
• Die Studierenden sollen die organisatorischen Grundlagen für die Einführung und das Ma-nagement von KI in Unternehmen verstehen. Dies umfasst den Aufbau organisatorischer Fähigkeiten und Ressourcen, die Gestaltung geeigneter Organisationsstrukturen sowie die Implementierung von effektivem Monitoring und Governance.
• Die Studierenden sollen ein grundlegendes Verständnis für die ethischen, rechtlichen und sozialen Herausforderungen und Möglichkeiten im Zusammenhang mit KI-Anwendungen entwickeln. Dies umfasst die Kenntnis von Ethikstandards und rechtlichen Rahmenbedin-gungen wie dem EU AI Act.
