Künstliche Intelligenz
Forschungsbereich Künstliche Intelligenz
Der Forschungsbereich Künstliche Intelligenz untersucht, wie KI-Technologien Nutzende, Organisationen, und Informationssysteme fundamental verändern. Im Mittelpunkt steht dabei stets die sozio-technische Perspektive: Wie lassen sich KI-Systeme so gestalten, dass sie den Menschen und die Organisation wirksam unterstützen?
Unsere Forschung verbindet wissenschaftliche Rigorosität mit praktischer Relevanz. Wir arbeiten mit empirischen Methoden, gestaltungsorientierten Ansätzen und engen Praxispartnerschaften, um Erkenntnisse zu gewinnen, die sowohl für die Wissenschaft als auch für Wirtschaft und Gesellschaft tragfähig sind.
Ziel: Praktische Lösungsansätze mit wissenschaftlicher Fundierung – entwickelt in Zusammenarbeit mit Praxispartnern, um fundierte Erkenntnisse für Forschung, Wirtschaft und Gesellschaft abzuleiten.
Forschungsschwerpunkte
Drei Kernthemen strukturieren unsere Forschungsaktivitäten im Bereich KI.
Generative KI (GenAI)
Erforschung von generativer KI aus sozio-technischer Perspektive – von der Auswirkung auf einzelne Mitarbeitende bis hin zur organisationsweiten Adoption und dem Einsatz im Software Engineering.
- Individuelle Produktivitäts- und Wohlbefindenswirkungen von GenAI
- Reifegradmodell für die GenAI-Adoption im Unternehmen
- GenAI für den Einsatz im Software Engineering
- Gestaltung und Evaluation von GenAI-Systemen (HR, Steuerrecht, Medizin, …)
Agentic Information Systems
Untersuchung der Evolution von Informationssystemen zu autonomen Akteuren mit kognitiven Fähigkeiten – und ihrer Auswirkungen auf die Mensch-IS-Zusammenarbeit in Organisationen.
- Kognitive Fähigkeiten agentischer IS: zielgerichtete Autonomie, Reasoning, kontinuierliches Lernen
- Bidirektionale Delegation und veränderte Rollenverteilungen zwischen Mensch und IS
- Vertrauen, Verantwortlichkeiten und Governance in hybridmenschlichen Teams
- Gestaltungsansätze für die erfolgreiche Integration agentischer IS in Organisationen
Embodied GenAI
Zusammenführung von generativer KI und physischem Körper (Roboter, Drohnen, …) zu intelligenten, autonomen und interaktiven Agenten als ganzheitliche Informationssysteme.
- Taxonomie physisch verkörperter generativer KI-Systeme
- Anforderungsanalyse in Anwendungsdomänen (Haushaltsunterstützung, Service-Robotik, Blindenassistenz, Katastrophenschutz)
- Interaktionsmechanismen: Sprache, Gestik, Kollaboration (Mensch–Maschine und Maschine–Maschine)
- Empirische Forschung mittels Experteninterviews, Umfragen und Prototyping
