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Forschung

aktuellste Publikationen

This paper introduces a framework for managing bias in machine learning (ML) projects. When ML-capabilities are used for decision making, they frequently affect the lives of many people. However, bias can lead to low model performance and misguided business decisions, resulting in fatal financial, social, and reputational impacts. This framework provides an overview of potential biases and corresponding mitigation methods for each phase of the well-established process model CRISP-DM. Eight distinct types of biases and 25 mitigation methods were identified through a literature review and allocated to six phases of the reference model in a synthesized way. Furthermore, some biases are mitigated in different phases as they occur. Our framework helps to create clarity in these multiple relationships, thus assisting project managers in avoiding biased ML-outcomes.

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Dieser Artikel zeigt die zunehmende Relevanz von Business-to-Business-Online-Marktplätzen sowie deren Funktionsweise auf. Anschließend werden Designprinzipien vorgestellt, welche Unternehmen bei der Entwicklung eigener Business-to-Business-Online-Marktplätze auf strategischer Ebene unterstützen sollen. Die Designprinzipien wurden auf Basis einer Literaturrecherche und mehrerer Experteninterviews aufgestellt.

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Artificial Intelligence (AI) provides organizations with vast opportunities of deploying AI for competitive advantage such as improving processes, and creating new or enriched products and services. However, the failure rate of projects on implementing AI in organizations is still high, and prevents organizations from fully seizing the potential that AI exhibits. To contribute to closing this gap, we seize the unique opportunity to gain insights from five organizational cases. In particular, we empirically investigate how the unique characteristics of AI – i.e. experimental character, context sensitivity, black box character, and learning requirements – induce challenges into project management, and how these challenges are addressed in organizational (socio-technical) contexts. This shall provide researchers with an empirical and conceptual foundation for investigating the cause-effect relationships between the characteristics of AI, project management, and organizational change. Practitioners can benchmark their own practices against the insights to increase the success rates of future AI implementations.

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Dienstleistungsunternehmen mit dem Fokus auf die Unterstützung von Menschen (HCSSs) streben nach Dienstleistungsinnovationen (SIs), die durch Informations- und Kommunikationstechnologie ermöglicht sind, um Kostendruck und begrenzte Ressourcen zu minimieren und ihr Geschäft voranzutreiben. Das Ergebnis der SI ist ein überarbeitetes Dienstleistungskonzept, das die Möglichkeit bietet, die Wertschöpfung der Dienstleistungen zu verbessern. In der Realität kommt der erwartete Nutzen dieser SI nie zum Tragen, weil das integrierte Design des Dienstleistungsgeschäfts nicht ausreichend berücksichtigt wurde. Die Integration von Dienstleistungsgestaltung und der Geschäftsmodellgestaltung ist entscheidend für die erfolgreiche Implementierung von SI. Ziel dieser Dissertation ist es, Designwissen zu entwickeln, das ein integriertes Dienstleistungsgeschäftsdesign für HCSS enthält und so die Vorteile von SI ermöglicht. Um das Design des Dienstleistungsgeschäfts für HCSSs zu verbessern, enthält die Dissertation einen Zwei-Phasen-Forschungsansatz. In der ersten Phase wird eine systematische Literaturrecherche über technisch gestützte SI in HCSSs durchgeführt, um die spezifischen Merkmale des Feldes zu untersuchen. Auf Basis dieses Wissens werden spezifische SI-Praktiken analysiert, um zu zeigen, was das Design des Dienstleistungsgeschäfts ausmacht. In der zweiten Phase wird dieses Wissen genutzt, um Designanforderungen und Designprinzipien als Designartefakt für die Innovation von HCSSs mit Informations- und Kommunikationstechnologie zu entwickeln. Dieses Designwissen wird in einer realen Umgebung evaluiert, die auf die Entwicklung und Einführung von HCSSs abzielt. Das entwickelte Wissen bietet theoretische Beiträge und praktische Implikationen. Die Ergebnisse erweitern das Wissen über SI, indem sie den Stand der Forschung zusammenfassen und den SI-Prozess mit Schwerpunkt auf Technik detaillieren. Dieses SI-Wissen vermittelt ein Verständnis für die verschiedenen Rollen und Aktivitäten des Dienstleistungs- und Geschäftsmodelldesigns. Weiterhin liefern die Ergebnisse eine theoretische Grundlage für das Design von Dienstleistungsunternehmen. Diese Grundlage umfasst eine neuartige Kombination von Wertschöpfung und Werterfassung durch die Integration verschiedener Designansätze und die Detaillierung bestehender Designpraktiken. Die Ergebnisse liefern weiterhin die theoretische Grundlage für die Forschung über HCSS und die Konzepte für deren systematisches Design. Die spezifizierten Merkmale ermöglichen somit ein besseres Verständnis der Dienstleister von Strukturen, Prozessen und Geschäftslogik in HCSSs.

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get_appSacha Fuchs, Roman Rietsche, Stephan Aier, Michael Rivera
Konferenzbeitrag
More and more employees request feedback from their organizations to develop and learn. This is reflected by a growing number of digital feedback apps which facilitate high-frequency feedback exchange. However, the effect of feedback has hardly been studied on an organizational level due to complexity. Therefore, we strive to analyze organizational feedback exchange with an agent-based simulation model. Concretely, we study the effect of feedback length and feedback frequency on the organizational return on investment (ROI) of feedback exchange. Our study shows that feedback length stays in an inverted U-shape relationship with ROI. Contrarily, feedback frequency is negatively correlated with ROI. When analyzed jointly, two sweet spots arise: one for medium-length, frequent feedback, and the other, for longer infrequent feedback.

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Digitale Technologien, wie das Cloud Computing, elektronische Plattformen und die künstliche Intelligenz, ermöglichen die Verbesserung bestehender sowie die Innovation völlig neuer Produkte und Dienstleistungen in der Sportindustrie. Beispielsweise sind Over-the-top-Mediendienste wie DAZN oder Amazons Sport-Streaming-Initiative digitale Technologien, die eine massive Veränderung der Fernsehgewohnheiten von Sportfans fördern. Während die Digitalisierung der Sportindustrie viele Vorteile mit sich bringt, stellen digitale Technologien die Stakeholder der Sportindustrie in der Praxis häufig aber auch vor große Herausforderungen: Erstens haben sie aufgrund mangelnden Know-hows und fehlender Ressourcen Mühe, die positiven Auswirkungen der digitalen Technologien zu verstehen und auszuschöpfen. Zweitens erleichtern digitale Technologien die Integration neuer Akteure, die der Sportindustrie fortschrittliche Ressourcen, Fähigkeiten und Kompetenzen zur Verfügung stellen. Dadurch verändert sich die Wettbewerbsdynamik und der Wettbewerb wird erhöht. Aus akademischer Sicht bietet diese fortschreitende Digitalisierung der Sportindustrie einzigartige Möglichkeiten, um Phänomene, die im Zusammenhang mit der Digitalisierung auftreten und in üblichen Geschäftskontexten nicht leicht zu beobachten sind, zu analysieren. Daher haben Xiao et al. (2017) eine Forschungsagenda für die Information-Systems(IS)-Disziplin aufgestellt zum Thema warum und wieso wir die Digitalisierung in der Sportindustrie untersuchen sollten. Die vorliegende kumulative Dissertation umfasst fünf Publikationen (I – V), die sich mit aus der Praxis abgeleiteten Problemen befassen und aufzeigen, wie digitale Technologien in der Sportindustrie angewendet werden können. Publikation I untersucht den aktuellen Stand der Forschung zu digitalen Technologien in der Sportindustrie in der IS-Disziplin mittels einer konzeptgetriebenen Literaturrecherche. Auf der Grundlage dieser ersten Ergebnisse wendet Publikation II Data-Mining-Techniken und eine Sentimentanalyse an, um den Einfluss von Social Media auf die Leistungen von Sportlern zu untersuchen. In Publikation III werden state-of-the-art Data-Mining- und Natural-Language-Processing-Techniken angewandt, um die Weisheit einer Online-Community von Sporttippern zu extrahieren. In Publikation IV wird untersucht, wie Sportorganisationen Social Media nutzen können, um das internationale Fan-Engagement zu verbessern. Publikation V zeigt, wie ein webbasiertes Informationstechnologie(IT)-Tool Sportorganisationen bei der automatisierten Analyse und Bearbeitung von Kooperationsanfragen unterstützt.

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Many incumbent firms have set up Digital Innovation Units - dedicated organizational units tasked with exploring and developing new digital services, products, and business models - to cope with new competitors in the market and successfully develop digital innovations. While attention for those Digital Innovation Units is increasing, actual evidence of their performance and success is rare. Addressing this gap, our study investigates factors that hinder or enable performance measurement systems from reducing information asymmetries between members of the Digital Innovation Unit and the representatives of the mother firm. Based on 21 exploratory interviews with both sides, we propose a framework showing three barriers (Exploratory Goal Setting, Outcome Uncertainty and Assessment Misfit) and three enablers (High Autonomy, Transparency & Involvement, Soft Factor Recognition) for the use of Performance Measurement Systems in Digital Innovation Units. Our findings contribute to expanding knowledge on how to measure digital innovation efforts and to assess the performance of Digital Innovation Units. Thus, our framework provides valuable insights into the design of Performance Measurement Systems and serves as a robust foundation to develop new ways of assessing performance in such explorative contexts.

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Forschungsrat

Der Forschungsrat ist verantwortlich für die generelle Ausrichtung der Forschungsvorhaben am IWI. Diese Verantwortung erstreckt sich auf die Forschungsthemen, die Finanzierung, die Festsetzung der Qualität der zu liefernden Ergebnisse und die teilnehmenden Partnerunternehmen.

Die Mitglieder des Forschungsrates sind erfahrene Führungskräfte und tragen wesentlich zum Erfolg des Forschungsprogramms bei.Für Anfragen an den Forschungsrat und um weitere Informationen zu erhalten, senden Sie bitte ein E-mail an Dr. Philipp Ebel:

Helmut DraxlerBurckhardt Compression AG
Thomas EckertABB
Johan EngvallGeberit
Markus FuhrerPostfinance
Hans-Peter KellerHelsana AG
Andreas MaierAXA-Winterthur
Peter MeyerhansDrees & Sommer
Dr. Anne-Thérèse MorelSwisscom AG
Dr. Robert SchleichRaiffeisen Schweiz
Dr. Jürgen SturmZF Friedrichshafen AG
Urs VetschZurich Insurance Group AG
Thomas VetterGeberit
Stephan WickMigros Bank