Wir freuen uns, bekanntgeben zu dürfen, dass der Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Softwaretechnik (SOFTEC) mit insgesamt fünf angenommenen Beiträgen auf der 21. Internationalen Tagung Wirtschaftsinformatik (WI 2026) vertreten sein wird. Besonders freuen wir uns über die Breite der angenommenen Arbeiten: Unser Team präsentiert drei Full Paper, ein Paper im WI Student Track sowie ein Short Paper. 

Die WI 2026 findet vom 7. bis 10. September 2026 an der Johannes Kepler Universität Linz in Österreich statt. Das Hauptprogramm ist für den 8. bis 10. September vorgesehen. Unter dem Leitthema „Socio-technical Systems in the Age of AI“ bringt die Konferenz Forschende und Praktiker*innen zusammen und gilt als bedeutendste Plattform der Wirtschaftsinformatik-Community im deutschsprachigen Raum. (wi2026.at) 

Drei Full Paper zu Wasserrettung, Plattformökosystemen und Cybersicherheit 

Im Full Paper „Beyond Baywatch: Designing AI-based Water Rescue Systems“ entwickeln Jan Laufer, Leonardo Banh und Gero Strobel Gestaltungswissen für KI-basierte Wasserrettungssysteme. Auf Grundlage eines Design-Science-Research-Ansatzes führten die Autoren Interviews mit erfahrenen Einsatzkräften aus verschiedenen Wasserrettungsorganisationen. Daraus leiteten sie drei übergeordnete Anforderungen und acht Gestaltungsprinzipien ab, die unter anderem eine zuverlässige Lagewahrnehmung, eine stresssensitive Mensch-KI-Zusammenarbeit und die operative Kontinuität über den gesamten Rettungseinsatz adressieren. Eine anschließende Evaluation mit weiteren Domänenexpert*innen verdeutlicht, wie verkörperte KI-Systeme, beispielsweise Drohnen und autonome Rettungsroboter, sicher und verantwortungsvoll in bestehende Einsatzstrukturen integriert werden können. 

Robert Woroch und Nils Linus Feldt untersuchen im Full Paper „Orchestrating Multilateral Value Creation in E-Commerce Platform Ecosystems: A Taxonomy of Governance Mechanisms“, wie Plattformbetreiber die Wertschöpfung zwischen unterschiedlichen Akteursgruppen koordinieren. Auf Basis der Forschungsliteratur, einer multiplen Fallstudie mit 31 E-Commerce-Plattformökosystemen und qualitativen Expert*inneninterviews entwickeln sie eine Taxonomie mit 17 Dimensionen und 58 Merkmalen. Diese ordnet Governance-Mechanismen den drei Bereichen Anreize, Kontrollmechanismen und Boundary Resources zu. Die Taxonomie bietet damit eine strukturierte Grundlage, um zu analysieren, wie Plattformen Teilnahmebedingungen gestalten, Interaktionen regulieren und komplementäre Wertschöpfung ermöglichen. 

Das dritte Full Paper trägt den Titel „From Threat Detection to Phishing Prevention: The Impact of Deep Generative Models for Strengthening Organizational Cybersecurity“. Der Beitrag von Leonardo Banh, Gian Luca Lobotka und Gero Strobel untersucht anhand einer systematischen Literaturanalyse von 319 Publikationen, wie Deep Generative Models die Cybersicherheit von Organisationen stärken können. Die identifizierten Anwendungen reichen vom Management von Angriffsflächen und IT-Risiken über die Erkennung von Bedrohungen und Anomalien bis zum Schutz vor Social Engineering. Mithilfe eines soziotechnischen Bezugsrahmens zeigt der Beitrag zugleich, dass der erfolgreiche Einsatz dieser Technologien neben technischen Fähigkeiten auch angepasste Prozesse, Governance-Strukturen und Kompetenzen der Mitarbeitenden erfordert. 

Student-Track-Paper zur Beeinflussung durch generative KI 

Im WI Student Track präsentieren Angelina Leib, Leonardo Banh und Gero Strobel das Paper „Aware but Susceptible: How Young Adults Perceive and Respond to Generative AI Influence“. Die Studie untersucht auf Grundlage von 15 qualitativen Interviews, wie junge Erwachsene mögliche Beeinflussungen durch generative KI wahrnehmen und mit ihnen umgehen. Die Ergebnisse identifizieren vier miteinander verbundene Dimensionen: eine begrenzte Wahrnehmung konkreter Einflussmechanismen, Kompetenzillusionen durch habitualisierte Nutzung, vertrauensbasierte Nutzungslogiken und eine ambivalente Akzeptanz von Risiken. Der Beitrag verdeutlicht damit ein zentrales Paradox: Ein grundsätzliches Bewusstsein für die Einflussmöglichkeiten generativer KI führt nicht automatisch zu einer kritisch reflektierten Nutzung. 

Short Paper zu Confirmation Bias in der Mensch-LLM-Interaktion 

Jonas Kaul, Leonardo Banh, Gero Strobel und Sofia Schöbel sind mit dem Short Paper „When AI Echoes the User: A Literature Review on Confirmation Bias in Human-LLM Interaction“ vertreten. Die gemeinsame Arbeit von Forschenden der Universität Duisburg-Essen und der Universität Osnabrück analysiert 23 Studien und entwickelt ein vierphasiges Prozessmodell. Dieses beschreibt, wie voreingenommene Prompts, das Antwortverhalten von Large Language Models, eine selektive Verarbeitung der generierten Inhalte und iterative Feedbackschleifen bestehende Einstellungen schrittweise verstärken können. Der Beitrag schafft damit eine Grundlage für weitere empirische Forschung und die Entwicklung von Maßnahmen, die selbstverstärkenden Bestätigungsmechanismen in der Mensch-KI-Interaktion entgegenwirken. 

Die fünf angenommenen Beiträge spiegeln die thematische Vielfalt unserer Forschung wider. Sie verbinden Wasserrettung und Embodied AI, die Governance digitaler Plattformökosysteme, organisationale Cybersicherheit sowie die individuellen und gesellschaftlichen Auswirkungen generativer KI. 

Wir gratulieren allen beteiligten Autor*innen herzlich zur erfolgreichen Annahme ihrer Arbeiten. Unser Team freut sich bereits darauf, die Beiträge im September in Linz vorzustellen, die Ergebnisse mit der Wirtschaftsinformatik-Community zu diskutieren und neue Impulse für die weitere Forschung zu gewinnen.