KI im Strategischen Management
Niveau
1. Zyklus Master
Lernergebnisse der Lehrveranstaltungen/des Moduls
Die TeilnehmerInnen:
• haben ein grundlegendes Verständnis von Generativer KI und LLM und können einschätzen, wie Generative KI funktioniert.
• können potenzielle Anwendungsbereiche der Generativen KI im strategischen Management identifizieren.
• haben grundlegende Kenntnisse über unterschiedliche Generative Modelle und können deren Einsatzgebiete und Funktionsweisen abschätzen.
• sind sich der ethischen Aspekte im Umgang mit Generativen Modellen bewusst und in der Lage, die potenziellen Auswirkungen ihrer Anwendung zu reflektieren.
• sind in der Lage, verschiedene Einsatzmöglichkeiten von Generativer KI im strategischen Management zu identifizieren.
• entwickeln ein Verständnis dafür, wie Generative Modelle Effizienzsteigerungen und Innovationspotenzial in Unternehmen ermöglichen.
• können beurteilen, welche (Management-)Aufgaben in Unternehmen durch Generative KI automatisiert werden können.
• verstehen, wie Generative KI zur Verbesserung der Kundeninteraktion und Personalisierung eingesetzt werden kann.
• haben ein grundlegendes Verständnis von Generativer KI und LLM und können einschätzen, wie Generative KI funktioniert.
• können potenzielle Anwendungsbereiche der Generativen KI im strategischen Management identifizieren.
• haben grundlegende Kenntnisse über unterschiedliche Generative Modelle und können deren Einsatzgebiete und Funktionsweisen abschätzen.
• sind sich der ethischen Aspekte im Umgang mit Generativen Modellen bewusst und in der Lage, die potenziellen Auswirkungen ihrer Anwendung zu reflektieren.
• sind in der Lage, verschiedene Einsatzmöglichkeiten von Generativer KI im strategischen Management zu identifizieren.
• entwickeln ein Verständnis dafür, wie Generative Modelle Effizienzsteigerungen und Innovationspotenzial in Unternehmen ermöglichen.
• können beurteilen, welche (Management-)Aufgaben in Unternehmen durch Generative KI automatisiert werden können.
• verstehen, wie Generative KI zur Verbesserung der Kundeninteraktion und Personalisierung eingesetzt werden kann.
Voraussetzungen der Lehrveranstaltung
keine
Lehrinhalte
• Überblick über Generative KI und ihre Anwendungsbereiche
• Einführung in Large Language Models (LLM)
• Anwendung von Generativen KI-Modellen in der Bild- und Textgenerierung
• Ethische Überlegungen im Umgang mit Generativen Modellen
• Automatisierung von (Management-)Aufgaben und Geschäftsprozessen
• Kundeninteraktion und Personalisierung
• Prognosen und Analytik zur Nutzung von KI im strategischen Management
• Einführung in Large Language Models (LLM)
• Anwendung von Generativen KI-Modellen in der Bild- und Textgenerierung
• Ethische Überlegungen im Umgang mit Generativen Modellen
• Automatisierung von (Management-)Aufgaben und Geschäftsprozessen
• Kundeninteraktion und Personalisierung
• Prognosen und Analytik zur Nutzung von KI im strategischen Management
Empfohlene Fachliteratur
• Foster, D. (2019): Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play
• Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville A. (2016): Deep Learning
• Teik Toe, T., Yu Jin, G. (2023): Artificial Intelligence in Business Management
• Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville A. (2016): Deep Learning
• Teik Toe, T., Yu Jin, G. (2023): Artificial Intelligence in Business Management
Bewertungsmethoden und -Kriterien
Portfolioarbeit
Unterrichtssprache
Deutsch
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits
6
E-Learning Anteil in %
35
Semesterwochenstunden (SWS)
3.0
Geplante Lehr- und Lernmethode
ILV
Semester/Trisemester, In dem die Lehrveranstaltung/Das Modul Angeboten wird
1
Name des/der Vortragenden
-
Studienjahr
Kennzahl der Lehrveranstaltung/des Moduls
4_KI
Art der Lehrveranstaltung/des Moduls
Integrierte Lehrveranstaltung
Art der Lehrveranstaltung
Pflichtfach