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Forschungsbereiche

Überblick

Unsere anwendungsorientierte Forschung deckt den wertorientierten Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Organisationen, Design Thinking und Autonomes Fahren ab. Die drei Themenschwerpunkte bearbeiten wir sowohl in wissenschaftlichen Beiträgen als auch in praxisorientierten Projekten und Lehrveranstaltungen.

Sicherer Verkehr durch Digitalisierung

Es ist zu erwarten, dass die Nutzung der Potentiale der Informatik (Digitalisierung) als derzeit dominierende technische Entwicklung, in Zukunft einen wesentlichen Beitrag zur Erhöhung der Verkehrssicherheit leisten kann. Die Digitalisierung der Fahrzeuge, der Verkehrsinfrastruktur und ihre Vernetzung erzeugen ständig mehr und qualitativ bessere Daten, die Grundlage digitaler Interventionen sein können, um Fahrverhalten zu verbessern und damit die Verkehrssicherheit zu erhöhen. Digitale Interventionen können beispielsweise Informationen über das Fahrverhalten sein, aktive Eingriffe von aussen, um die Geschwindigkeit auf die erlaubte Höhe anzupassen oder die Information von Polizei oder dem Vorgesetzen bei der Übertretung von Verkehrsvorschriften.


Ansprechsperson

Prof. Dr. Walter Brenner



Design Thinking

Wir untersuchen, wie die Entwicklung von KI-Systemen stärker an Bedürfnissen von Nutzern bzw. Endnutzern orientiert werden kann. KI-Technologie ist zwar ein wichtiger Teil der Entwicklung von KI-Systemen, aber menschliche Bedürfnisse, Emotionen und Einstellungen werden teils unzureichend berücksichtigt.

Weitere Informationen zum Thema finden Sie hier.


Ansprechsperson

Prof. Dr. Benjamin van Giffen



Management of Artificial Intelligence

Die betriebliche Nutzung von KI erfordert eine nachhaltige und zielgerichtete Entwicklung von KI-Systemen. Wir entwickeln neue Managementmethoden, -prozesse und -strukturen, die es ermöglichen, KI sinnvoll und wertstiftend einzusetzen und somit langfristig Geschäftswert zu generieren. Wir untersuchen, wie die Entwicklung von KI-Systemen stärker an Bedürfnissen von Nutzern bzw. Endnutzern orientiert werden kann. KI-Technologie ist zwar ein wichtiger Teil der Entwicklung von KI-Systemen, aber menschliche Bedürfnisse, Emotionen und Einstellungen werden teils unzureichend berücksichtigt.

Weiter Informationen finden Sie hier


Ansprechsperson

Prof. Dr. Benjamin van Giffen


Publikationen

Im Rahmen einer Lehrveranstaltung des Masters in Business Innovation im Frühjahr 2021 gelang es, ohne vertiefte Kenntnisse der Bäckereibranche durch Verwendung bereits vorhandener Daten und durch Nutzung von Methoden der Statistik und der Künstlichen Intelligenz die Verkaufsprognosen der Filialleiterinnen und Filialleiter zu übertreffen und die Verkäufe des folgenden Tags mit einer Abweichung von ca. 13% bis 14% vorherzusagen. Diese unerwartet guten Ergebnisse lassen den Schluss zu, dass der Einsatz von Methoden der Statistik und der Künstlicher Intelligenz auch in KMUs wie Bäckereien in Zukunft wettbewerbsrelevant sein wird. Wenn es gelänge, die Prognosequalität zu verbessern, wäre in Bäckereien Nutzen in zwei Richtungen zu erwarten: Der unternehmerische Erfolg kann gesteigert und der Foodwaste reduziert werden. Allerdings bräuchte es mehr und bessere Daten, weiteren Austausch mit Experten der Domäne sowie geeignete Apps, um datengetriebene Prognosen in den Bäckereien zu implementieren.

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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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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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«Lost Generation» ist ein Begriff, den die amerikanische Schriftstellerin Gertrude Stein vor mehr als 100 Jahren prägte. Sie verwendete ihn für alle Kriegsbeteiligten des Ersten Weltkrieges, die sich nach Kriegsende respektlos verhielten und zu viel Alkohol konsumierten. Der Erste Weltkriege hatte ihnen ihre Zukunft gestohlen. In diesem Beitrag verwende ich den Begriff «Lost Generation» in Anlehnung an seine traditionelle Verwendung für eine Generation, die durch ein unbeeinflussbares heftiges Erlebnis, beispielsweise einen Krieg, eine Naturkatastrophe oder vielleicht auch eine Pandemie, in eine neue Lebenssituation gestellt wird, auf die sie nicht vorbereitet ist und die sie auch nicht will. Wenn auch die Pandemie, die derzeit Wirtschaft und Gesellschaft in Atem hält, nicht mit der Brutalität und den Gräueltaten des Ersten Weltkrieges vergleichbar ist, stellt sich für mich doch die Frage, wie stark die teilweise notwendigen harten Massnahmen des Jahres 2020, wie beispielsweise der Lockdown und die grossen Einschränkungen und Veränderungen im Privat- und Berufsleben nachhaltige Einflüsse auf die Zukunft junger Menschen haben, deren Pläne für die Zukunft komplett durcheinander gebracht und in vielen Fällen zumindest für die nahe Zukunft zerstört wurden.

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New technologies, changing customer expectations and a competitive business environment impact financial firms and their workforces in Switzerland. Financial firms are aware of the need to transform to be successful in the future. The measures and best practices they apply are analyzed and presented in this study. The analysis showed that there is no single successful approach, and that successful firms engage in a variety of activities to transform their workforce, learn fast and are capable to adapt to changing needs. The analysis also showed that the focus of financial firms is to educate, to re-educate and to create a culture of change in the workforce. The objective of this study was to examine how financial firms transform in the light of the outlined market and technology developments. More precisely, what measures do financial firms take regarding their workforces to meet changing customer expectations, to adopt new technologies, and to stay competitive in the market. Customer experience is the key driver of change in the financial industry. Financial firms have recognized that customer needs are changing based on customer centric experiences from other industries. In the new era of financial industry, where switching costs are low the bargaining power of customers has significantly increased. Digital workforce enablement is inevitable in a world where every interaction becomes digital. Financial firms are taking measures to prepare their workforce to master becoming more digital and interact with the customers accordingly. They are offering educational content on digital technology and enable digital collaboration through digital collaboration tools. Incubation and innovation are key transformational aspects since the pace and dynamic of the financial industry has significantly changed. Financial firms need to incubate and innovate faster, adapt to customer needs and implement new technologies in a way that benefits the organization. Financial firms take measures to embrace an innovative mindset in the work-force, pursue novel partnerships in ecosystems and enable the so called “startup mentality” in their organizations. Agility and agile culture is needed to foster an innovation and incubation on an organizational level The study found out that financial firms are moving away from rigid hierarchical structures to a more agile way of working. Financial firms are aware that working in teams and generating bottom-up innovations have become a necessity. Also, new performance systems are introduced as measures to award team spirit and collaborative working. The simplification of the application landscape is inevitable for financial firms to increase speed-to-market. Over the years, financial firms embedded many applications in their existing IT landscape which led to slowness and inefficiencies. The interviewed leaders recognize that the IT legacy is an obstacle for speed-to-market and good customer experience. IT legacy also hinders financial firms to effectively compete with new players entering the market. New players can build their application landscape from scratch and in a customer-oriented way which allow new entrants to provide exceptional customer experience at affordable prices. Automation & efficiency programs are needed because financial firms face operational efficiency pressures due to competition and changing regulations. Financial firms are much aware that 40% to 60% of current jobs in the financial industry could be automated in the future. Thus, financial firms are preparing their workforces with education and re-education measures, create new job roles and promote self-directed learning. Particularly, the study found out that the responsibility to prepare for the future is shifting from employer to employees. The employer provides the possibilities and it is up to the employees to prepare for future job roles. The study covered the measures taken by the financial firms to transform. However, our study shows that not enough urgency in the workforce is created to achieve the desired changes. Only if the measures can drive change on an organizational level, a financial firm can go through a successful transformation and remain competitive in the future.

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Design thinking is more than just a new, one-off method of innovation. Its focus is on establishing an innovation-friendly climate in companies and organizations for the long-term. To achieve this, an interdisciplinary team of authors has composed this "recipe book" that can be practically applied to your everyday business life. This book is for all who intend to understand and practice the design thinking method in the most rapid and uncomplicated way. The first part describes in depth what this method is all about. The second part of this comprehensive book offers you a step-by-step guide to practically apply design thinking. The subsequent sample cases show how to put theory into practice. The authors have gained their expertise in design thinking from both academic and scientific theory, and from countless long-term implementations at companies in various industries. So, benefit from this rich knowledge and start becoming innovative today. This book will show you how it's done. Readership: Business owners, lecturers, students and employees interested in design thinking and its implementation.

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Die pandemische Verbreitung des Virus COVID-19 bedeutet einen tiefen Einschnitt in Wirtschaft, Gesellschaft und das Leben fast aller Menschen. Die Auswirkungen des Lockdowns, der in zahlreichen Ländern stattgefunden hat und in einigen noch nicht beendet ist, zwingt nach unserer Meinung und Erfahrung Unternehmen, sich aktiv, intensiv und strategisch mit seinen Auswirkungen auseinanderzusetzen. Digitalisierung wird bei der Aufarbeitung des Lockdowns, das ist unbestritten, eine grosse Rolle spielen. Um besser verstehen zu können, wie Führungskräfte, die sich jeden Tag mit Digitalisierung auseinandersetzen, auf den Lockdown reagieren, haben wir Chief Information Officers und Chief Digital Officers grosser Schweizer Unternehmen nach ihren Erfahrungen in der COVID-19-Krise und mit dem Lockdown und ihren Plänen befragt. Sie alle erwarten grosse Veränderungen und beginnen mit der Aufarbeitung der Erkenntnisse und Erfahrungen. Die Ergebnisse unserer Befragung haben wir in sieben Thesen zusammengefasst. Einschränkend ist zu sagen, dass zum Zeitpunkt der Befragung, im Juni 2020, die Krise noch nicht überwunden ist. Entsprechend ist es möglich, dass der weitere Verlauf der COVID-19-Krise Aussagen in diesem Artikel in Frage stellt oder sie sich sogar als nicht richtig erweisen.

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get_appJennifer Hehn, Daniel Mendez, Falk Uebernickel, Walter Brenner, Manfred Broy
Wissenschaftlicher Artikel
In this position paper, we elaborate on the possibilities and needs to integrate Design Thinking into Requirements Engineering. We draw from our research and project experiences to compare what is understood as Design Thinking and Requirements Engineering considering their involved artifacts. We suggest three approaches for tailoring and integrating Design Thinking and Requirements Engineering with complementary synergies and point at open challenges for research and practice.

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Artificial Intelligence (AI) is considered being a disruptive force for existing companies and a promising avenue towards competitive advantage. A myriad of companies started investing in AI initiatives. However, a significant number of AI projects is not successfully deployed. Taking a closer look at financial service organizations, we aim at contributing to closing the gap between understanding the potential of AI and proactively leveraging the latter. We draw on affordance theory and socio-technical systems (STS) theory to identify the required socio-technical changes to actualize affordances of AI in financial service organizations. We present preliminary findings from a multiple case study approach with five financial service organizations based on rigorous interview coding that yields first insights into AI affordances. Building up on this, we will prioritize and structure future in-depth case studies to investigate how to orchestrate AI-induced changes in STS for actualizing AI affordances.

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Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen neue Möglichkeiten Prozesse, Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle zu innovieren und bestehende zu verändern. Daher wird das professionelle Management Künstlicher Intelligenz in Unternehmen zu einer zentralen Aufgabe, um die neuen Wertversprechen mit produktiven Systemen zu realisieren. Der Beitrag stellt das St. Galler Management Modell für KI (SGMM-KI) vor und zeigt sieben Handlungsfelder für den betrieblichen Einsatz von KI: (1) Management von Künstlicher Intelligenz, (2) Organisation des Betriebs, (3) Rechtliche Gestaltung, (4) Regulierung und Compliance, (5) Lebenszyklus-Management, (6) Management der Technologie-Infrastruktur, sowie (7) Cybersicherheit. Der vorliegende Artikel leitet konkrete erste Schritte an und richtet sich primär an Geschäftsleitungsmitglieder, IT- und Innovationsverantwortliche sowie Projektleiter, welche die neuen Wertversprechen der KI in der betrieblichen Praxis verwirklichen möchten.

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