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MBA Angewandte KI

Das Modul behandelt die grundlegenden Prinzipien, Methoden und Werkzeuge zur Entwicklung praxisnaher Anwendungen im Bereich Künstliche Intelligenz. Im Vordergrund steht der gesamte Entwicklungsprozess – von der Problemdefinition und Datenaufbereitung über die Auswahl geeigneter Algorithmen und Modelle bis hin zu deren Implementierung und Evaluation. Die Studierenden lernen gängige Vorgehensmodelle und Frameworks der KI-Entwicklung kennen (z. B. CRISP-DM, MLOps) und setzen sich mit den Anforderungen an Softwarearchitektur, Schnittstellenintegration und Skalierbarkeit auseinander. Ergänzend werden Aspekte wie Datensicherheit, Nachvollziehbarkeit von Modellen (Explainable AI) und ethische Implikationen in den Entwicklungsprozess eingebunden. Durch projektorientierte Übungen und Fallbeispiele wird der Transfer von theoretischem Wissen in konkrete Anwendungen sichergestellt.
 

Das Modul widmet sich dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Steigerung von Effizienz, Qualität und Wertschöpfung in operativen Unternehmensprozessen. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie KI-Technologien in den Bereichen Produktion, Supply Chain Management, Logistik, Qualitätsmanagement und Service eingesetzt werden können, um Abläufe zu optimieren und Ressourcen gezielt einzusetzen. Die Studierenden lernen Methoden kennen, mit denen KI Datenströme analysiert, Prozesse automatisiert und Vorhersagen für Nachfrage, Wartung oder Qualität ermöglicht. Ergänzend werden Konzepte wie Lean Management, Prozessdigitalisierung und Continuous Improvement mit KI-gestützten Ansätzen verknüpft. Neben technischen Potenzialen werden auch organisatorische Voraussetzungen, Change-Management-Aspekte sowie Risiken, wie Abhängigkeit von Datenqualität oder mangelnde Transparenz, kritisch reflektiert. Praxisbeispiele und Fallstudien illustrieren den praktischen Nutzen und zeigen Grenzen bei der Umsetzung auf.
 

Das Modul untersucht den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in vertrieblichen Prozessen und deren strategische wie operative Implikationen. Im Mittelpunkt stehen KI-gestützte Anwendungen zur Identifikation und Qualifizierung von Leads, zur Vorhersage von Kundenbedarfen (Predictive Sales), zur Automatisierung von Routineaufgaben im Vertriebsprozess sowie zur Personalisierung von Angeboten und Kommunikationsmaßnahmen. Die Studierenden befassen sich mit Methoden wie Machine Learning, Natural Language Processing und Empfehlungssystemen, die für den Vertrieb nutzbar gemacht werden können. Ergänzend werden Chancen und Risiken diskutiert, etwa im Hinblick auf Effizienzsteigerung, Kundenbindung, Transparenz, Datenschutz und Akzeptanz. Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen verdeutlichen die Potenziale und Grenzen des KI-Einsatzes im Vertriebsmanagement.
 

Das Modul vermittelt Führungskräften und angehenden Entscheidungsträger:innen die zentralen Kompetenzen, um Teams und Organisationen wirksam durch eine von KI geprägte Arbeitswelt zu führen. Im Mittelpunkt steht dabei nicht der technische Aufbau von KI-Systemen, sondern die Frage, wie KI die Führung verändert und wie Führungskräfte diese Transformation aktiv und souverän gestalten können. Die Studierenden lernen, welche neuen Rollen und Erwartungen moderne Führung prägen, wie KI sinnvoll, verantwortungsvoll und menschzentriert eingesetzt werden kann und welche strategischen, kommunikativen und psychologischen Kompetenzen dafür erforderlich sind.

Ein besonderer Fokus liegt auf der reflektierten und ethisch fundierten Nutzung von KI im Führungsalltag – etwa in der Entscheidungsunterstützung, der Mitarbeiterentwicklung, der Zusammenarbeit, im Informationsmanagement oder in Feedbackprozessen. Klassische Coaching-Methoden ergänzen das Modul und stärken Selbstführung, Reflexionsfähigkeit und die kompetente Begleitung von Mitarbeitenden in KI-getriebenen Veränderungsprozessen, ohne jedoch den Anspruch einer Coaching-Ausbildung zu erheben. Zudem werden Innovationsthemen wie Design Thinking u.a. in diesem Kontext besprochen.

Fallstudien, Praxisbeispiele, KI-gestützte Tools und Einblicke in aktuelle Entwicklungen aus Forschung und Unternehmenspraxis gewährleisten einen realitätsnahen Zugang und machen das Modul zu einem unmittelbar anwendbaren, hochrelevanten Bestandteil des Studiengangs.
 

Das Modul widmet sich der systematischen Auseinandersetzung mit aktuellen, dynamischen und sich schnell weiterentwickelnden Themenfeldern der Künstlichen Intelligenz. Der inhaltliche Schwerpunkt liegt auf der eigenständigen Erarbeitung neuer KI-Entwicklungen durch die Studierenden im Rahmen wissenschaftlich fundierter Hausarbeiten. Dabei werden sowohl technologische Innovationen als auch neue Anwendungsfelder, Methoden, Werkzeuge und gesellschaftliche Implikationen von KI berücksichtigt.

Die Studierenden recherchieren eigenständig aktuelle KI-Trends, -Technologien oder -Anwendungsbeispiele aus Wissenschaft und Praxis und bereiten diese kritisch und strukturiert auf. Die Themen können sich beispielsweise auf neue KI-Modelle, Fortschritte im Bereich generativer KI, spezialisierte KI-Anwendungen, branchenspezifische Einsatzmöglichkeiten oder neue methodische Ansätze beziehen. Ergänzend werden auch regulatorische, ethische oder organisatorische Fragestellungen aktueller KI-Entwicklungen analysiert.

Die Ergebnisse der Hausarbeiten dienen als Grundlage für den gemeinsamen Wissensaustausch im Modul und ermöglichen es, ein breites Spektrum aktueller KI-Themen abzudecken. Auf diese Weise entsteht ein kontinuierlich aktualisiertes Gesamtbild der gegenwärtigen Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz.
 

Das Modul behandelt die ethischen und psychologischen Herausforderungen beim praktischen Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Organisationen. Ausgangspunkt ist die Analyse typischer Fehlentscheidungen und problematischer KI-Anwendungen in Unternehmen sowie die Frage, welche Lehren sich daraus für Management, Führung und Organisationsgestaltung ableiten lassen.

Im Zentrum stehen reale Anwendungsfälle, in denen KI-Systeme zu ethisch fragwürdigen, psychologisch dysfunktionalen oder organisational riskanten Ergebnissen geführt haben, etwa durch diskriminierende Algorithmen im Recruiting, intransparente Entscheidungssysteme im Management, manipulative Personalisierung im Marketing oder ein übermäßiges Vertrauen in automatisierte Empfehlungen.

Die Studierenden setzen sich mit den zugrunde liegenden Ursachen dieser Fehlentwicklungen auseinander. Behandelt werden insbesondere psychologische Mechanismen wie Automationsbias, Übervertrauen in Daten und Modelle, Verantwortungsdiffusion, Scheingenauigkeit algorithmischer Ergebnisse sowie kommunikative Defizite bei der Einführung und Nutzung von KI-Systemen. Ergänzend werden zentrale ethische Prinzipien wie Verantwortung, Fairness, Transparenz und Autonomie als Orientierungsrahmen für Managemententscheidungen diskutiert.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Interaktion zwischen menschlicher Urteilsfähigkeit und KI-basierten Entscheidungssystemen. Die Studierenden analysieren, wie KI Entscheidungsprozesse beeinflusst, welche Risiken sich aus einer unreflektierten Delegation von Verantwortung ergeben und wie Mensch und KI sinnvoll kombiniert werden können.

Darüber hinaus thematisiert das Modul die organisationalen und kulturellen Folgen des KI-Einsatzes, insbesondere für Führung, Kommunikation und Vertrauen in Organisationen. Auf dieser Basis entwickeln die Studierenden praxisnahe Gestaltungsoptionen für einen verantwortungsvollen Umgang mit KI in Management-, Führungs- und Beratungskontexten.