Künstliche Intelligenz

Mit uns die Digitale Transformation intelligent gestalten

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren auf vielfältige Weise Einzug in den privaten und geschäftlichen Alltag gehalten. Entscheidungsträger sehen sich jedoch unter anderem folgenden Herausforderungen konfrontiert:

  • Fehlende Kenntnis über die Anwendungsmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz und deren Geschäftseinfluss
  • Auf Basis von Daten erlernte Funktionen führen zu einem Paradigmenwechsel in der Anwendungsentwicklung
  • Unternehmen müssen Know-how und neue Fähigkeiten aufbauen

Die Projektgruppe Wirtschaftsinformatik des Fraunhofer-Instituts für Angewandte Informationstechnik FIT an den Universitäten Augsburg und Bayreuth erforscht im Rahmen verschiedener Forschungsprojekte und Initiativen praxisrelevante Fragestellungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Hierbei wird sowohl die Anwendung von KI und deren Geschäftseinfluss als auch die darauf abgestimmte Gestaltung des organisationalen Kontexts und der erforderlichen organisationalen Fähigkeiten erforscht.

Wir unterstützen Sie von der ersten Idee bis zur Umsetzung in den folgenden vier Handlungsfeldern:

Ansprechpartner

Prof. Dr. Nils Urbach
Professur für Wirtschaftsinformatik und Strategisches IT-Management

 
 

Unsere Kompetenzträger für eine ganzheitliche Betrachtung

Prof. Dr. Torsten Eymann
Lehrstuhl für Betriebs-wirtschaftslehre VII – Wirtschaftsinformatik

Prof. Dr. Gilbert Fridgen
Professur für Wirtschaftsinformatik und Nachhaltiges IT-Management

Prof. Dr. Henner Gimpel
Professur für Wirtschaftsingenieur-
wesen

Prof. Dr. Björn Häckel
Professur für Digitale Wertschöpfungsnetze

Dr. Robert Keller
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Prof. Dr. Maximilian Röglinger
Professur für Wirtschaftsinformatik und Wertorientiertes Prozessmanagement

Prof. Dr. Nils Urbach
Professur für Wirtschaftsinformatik und Strategisches IT-Management

Dr. Martin Weibelzahl
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

 

Basierend auf den Ergebnissen der Forschungsprojekte veröffentlicht das Kernkompetenzzentrum FIM regelmäßig in internationalen Zeitschriften und Konferenzen. Ausgewählte Veröffentlichungen sind:

Ein Entscheidungsunterstützungssystem zur ökonomischen Bewertung von Mieterstrom auf Basis der Clusteranalyse
presented at: 14th International Conference on Wirtschaftsinformatik (WI), Siegen, Germany, 2019
Töppel, Jannick
How to Structure a Company-wide Adoption of Big Data Analytics
presented at: 14th International Conference on Wirtschaftsinformatik (WI), Siegen, Germany, 2019
Bürger, Olga
A D-Vine Copula Quantile Regression Approach for the Prediction of Residential Heating Energy Consumption Based on Historical Data
in: Applied Energy, 2019
Niemierko, Rochus
Töppel, Jannick
Tränkler, Timm
Inter-technology relationship networks : Arranging technologies through text mining
in: Technological Forecasting and Social Change, 2019
Hofmann, Peter
Keller, Robert
Urbach, Nils
Machine Learning approaches along the Radiology Value Chain : Rethinking Value Propositions
presented at: 27th European Conference on Information Systems (ECIS), Stockholm, Sweden, 2019
Hofmann, Peter
Oesterle, Severin
Rust, Paul
Urbach, Nils
Process Forecasting : Towards Proactive Business Process Management
presented at: 16th International Conference on Business Process Management (BPM), Sydney, Australia, 2018
Poll, Rouven
Polyvyanyy, Artem
Rosemann, Michael
Röglinger, Maximilian
Rupprecht, Lea
Big Data beats engineering in residential energy performance assessment : a case study
presented at: DACH+ Energieinformatik 2017, Lugano, Switzerland, 2017
Fridgen, Gilbert
Guggenmos, Florian
Regal, Christian
Schmidt, Marco
PRISM : A Predictive Risk Monitoring Approach for Business Processes
presented at: 14th International Conference on Business Process Management (BPM), Rio de Janeiro, Brazil, 2016
Conforti, Raffaele
Fink, Sven
Manderscheid, Jonas
Röglinger, Maximilian
Smart Data Transformation : Surfing the Big Wave

Oesterle, Severin
Urbach, Nils
Danahar, Mark
van Haaren, Erik
Schulte, Timo
Vuyyuru, Prasad
Think Big with Big Data : Identifying Suitable Big Data Strategies in Corporate Environments
presented at: 47th Annual Hawaii International Conference on Systems Sciences (HICSS), Waikoloa, USA, 2014
Ebener, Katharina
Bühnen, Thilo
Urbach, Nils
Big Data : A fashionable topic with(out) sustainable relevance for research and practice?
in: Business & Information Systems Engineering, 2013
Buhl, Hans Ulrich
Moser, Florian
Heidemann, Julia
Röglinger, Maximilian
Big Data – Ein (ir-)relevanter Modebegriff für Wissenschaft und Praxis?
in: Wirtschaftsinformatik & Management, 2013
Buhl, Hans Ulrich
Röglinger, Maximilian
Moser, Florian
Heidemann, Julia
Blackboardbasierte Systemunterstützung von Allfinanzangebotsprozessen
in: Künstliche Intelligenz, 1996
Einsfeld, Urike
Will, Andreas
Verteiltes Suchen und Erkennen zur Erstellung von Finanzdienstleistungen
in: Künstliche Intelligenz, 1996
Buhl, Hans Ulrich
Roemer, Mark
Sandbiller, Klaus