KI-Labor

Mit intelligenten Lösungen den Wert von Daten realisieren

Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren auf vielfältige Weise Einzug in den privaten und geschäftlichen Alltag gehalten. Im Rahmen verschiedener Projekte und Initiativen erforschen wir praxisrelevante Fragestellungen, um Unternehmen in der Gestaltung von KI-basierten Innovationen sowie der KI-Transformation zu unterstützen. So untersuchen wir zum Beispiel, wie Daten mittels Maschinellem Lernen wertbringend aber auch sozial und ethisch vertretbar genutzt werden können. Ganz im Sinne der Wirtschafsinformatik (WI) als Schnittstellen- und Transferdisziplin nehmen wir dabei eine integrierende Rolle ein, um praxisrelevante Fragestellungen zu beantworten.

Anwendungsbezogene Betrachtung

Wir identifizieren und bewerten KI-Anwendungsfälle aus der Unternehmensperspektive

Technologieübergreifende Ausrichtung

Interdisziplinäres Domänen- und Technologiewissen ermöglicht es uns, praxisrelevante Fragestellungen zu beantworten

Methodisches Know-how

Von deskriptiver Statistik über Datenanalyse bis zu Maschinellem Lernen – wir verfügen über umfassende methodische Kompetenzen

KI-Innovationen

KI-Innovationen

Gemeinsam mit Unternehmen erarbeiten wir innovative KI-Anwendungen auf Basis unserer Technologie- und Methodenexpertise

Beispielhafte Projektinhalte:
  • Datenerhebung, -bewertung und -analyse
  • Entwicklung und Bewertung von KI-Anwendungsfällen
  • Stakeholder-Analyse
  • Ableitung ethischer, rechtlicher und sozialer Implikationen
  • Mensch-KI-Interaktionen gestalten

KI-Transformation

KI-Transformation

Gemeinsam mit Unternehmen schaffen wir die Voraussetzungen, um eine umfassende Transformation zu ermöglichen

Beispielhafte Projektinhalte:
  • Strategieentwicklung
  • Readiness Check
  • Organisationsgestaltung
  • Transformationsbegleitung
  • Workshops & Vorträge

Unsere Forschungsschwerpunkte

Die KI-Forschung schreitet insbesondere in den letzten Jahren mit riesen Schritten voran. Spätestens seit AlphaGo von DeepMind ist klar, dass der Computer den Menschen auch bei komplexeren Problemstellungen übertreffen kann. Diese eröffnet für die Forschung ein Vielzahl an möglichen Anwendungen von KI. So beschäftigen wir uns mit der Identifikation von Anwendungsfällen, deren Entwicklung und ihren Einfluss auf Nutzer, Produkte, Services und Prozesse. Dabei ist jedoch zu beachten, dass die schönste Anwendung keinen Nutzen bietet, wenn die Organisation für KI-Anwendungen noch nicht bereit ist und damit spielt die Transformation zu einer KI-fähigen Organisation auch aus wissenschaftlicher Sicht eine entscheidende Rolle. Nachdem sich Organisation aus den unterschiedlichsten Personen zusammensetzt, ist dabei auch zu berücksichtigen wie man diese KI-Anwender mitnehmen kann und gegebenenfalls Bedenken wie beispielsweise ein Mangel an Vertrauen im Sinne von sich erklärender KI aufgreifen kann. Bei all dem Nutzen und riesen Potential von KI, darf jedoch auch die gesellschaftliche Komponente nicht auf der Strecke bleiben und so untersuchen wir im Sinne der Wirtschaftsinformatik auch ethische, rechtliche und soziale Fragestellungen bei der Verwendung von KI.

Neugierig geworden?

Unsere Tätigkeiten

Das Kernkompetenzzentrum FIM beschäftigt sich mit relevanten Realweltproblemen sowohl in öffentlich geförderten Grundlagenforschungsprojekten als auch in angewandten Forschungsprojekten mit Praxispartnern. Dabei erarbeitet es gemeinsam mit seinen Partnern einzigartige und neuartige Lösungen auf Basis seiner Einblicke in den aktuellen Stand der Forschung, seiner praktischen Erfahrung sowie der Interdisziplinarität und Begeisterung seines Teams. Ausgewählte Projekte sind:

  • TRiP:
    Big Data-basierte Ansätze zur intelligenten Sammlung und Auswertung von Massendaten der Produktion
  • Energie Baden-Württemberg:
    Identifizierung von KI-Anwendungsfällen im Controlling
  • Ernst & Young:
    Erstellung einer Studie zu den Herausforderungen und Implikationen für die Mensch-KI-Interaktion
  • Norddeutsche Landesbank:
    Erstellung einer Studie zu den Herausforderungen und Implikationen für die Mensch-KI-Interaktion
  • PräDiTec:
    Einfluss des Einsatzes von KI auf das Stresserleben von ArbeitnehmerInnen
  • DaSIe:
    Datenbasierte Services für Industrieunternehmen
  • Bayerisches Batteriezentrum:
    Intelligente Steuerung und Training von elektrochemischen Energiespeichern
Call me maybe : Methods and practical implementation of artificial intelligence in call center arrivals' forecasting
in: Journal of Business Research, 2021
Albrecht, Tobias
Rausch, Theresa Maria
Derra, Nicholas Daniel
Ready or Not, AI Comes : An Interview Study of Organizational AI Readiness Factors
in: Business & Information Systems Engineering, 2021
Jöhnk, Jan
Weißert, Malte
Wyrtki, Katrin
The Advance of the Machines : Vision und Implikationen einer Machine Economy

Urbach, Nils
Albrecht, Tobias
Guggenberger, Tobias
Jöhnk, Jan
Arnold, Laurin
Gebert, Julia
Jelito, Dennis
Lämmermann, Luis
Schweizer, André
KI-Anwendungsfälle zielgerichtet identifizieren
in: Wirtschaftsinformatik & Management, 2020
Hofmann, Peter
Jöhnk, Jan
Protschky, Dominik
Stähle, Philipp
Urbach, Nils
Buck, Christoph
KI, mein Freund und Helfer - Herausforderungen und Implikationen für die Mensch-KI-Interaktion
in: Aviso : Zeitschrift für Wissenschaft und Kunst in Bayern, 2020
Jöhnk, Jan
Urbach, Nils
Moral agency without responsibility? : Analysis of three ethical models of human-computer interaction in times of artificial intelligence (AI)
in: De Ethica, 2020
Fritz, Alexis
Brandt, Wiebke
Gimpel, Henner
Bayer, Sarah
Affordance-Experimentation-Actualization Theory in Artificial Intelligence Research : a Predictive Maintenance Story
presented at: 40th International Conference on Information Systems, Munich, 2019
Keller, Robert
Stohr, Alexander
Fridgen, Gilbert
Lockl, Jannik
Rieger, Alexander
Think beyond tomorrow : KI, mein Freund und Helfer : Herausforderungen und Implikationen für die Mensch-KI-Interaktion
2019
Alan, Yilmaz
Urbach, Nils
Hinsen, Silvana
Jöhnk, Jan
Beisel, Patrick
Weißert, Malte
Blumenthal, Stephan
Hofmann, Peter
KI - Eine Aufgabe für das ganze Unternehmen
in: CIO Jahrbuch 2020 : Prognosen zur Zukunft der IT, München, 2019
Urbach, Nils
Hofmann, Peter
Protschky, Dominik
Inter-technology relationship networks : Arranging technologies through text mining
in: Technological Forecasting and Social Change, 2019
Hofmann, Peter
Keller, Robert
Urbach, Nils
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
AI-Based Digital Assistants : Opportunities, Threats, and Research Perspectives
in: Business & Information Systems Engineering, 2019
Mädche, Alexander
Legner, Christine
Benlian, Alexander
Berger, Benedikt
Gimpel, Henner
Hess, Thomas
Hinz, Oliver
Morana, Stefan
Söllner, Matthias
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
Relating brand confusion to ad similarities and brand strengths through image data analysis and classification
in: Advances in Data Analysis and Classification, 2018
Baier, Daniel
Frost, Sarah
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
Fraunhofer FIT, 2016
Oesterle, Severin
Urbach, Nils
Danahar, Mark
van Haaren, Erik
Schulte, Timo
Vuyyuru, Prasad
Image Feature Selection for Market Segmentation : a Comparison of Alternative Approaches
in: Spiliopoulou, Myra (Hrsg.): Data analysis, machine learning and knowledge discovery, Springer, Cham, 2014
Baier, Daniel
Rumstadt, Susanne
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
Using Image Analysis for Improving Marketing Strategy : Algorithms for Feature Extraction and Model Building
presented at: Data Mining : 2nd International Workshop on Big Data in Business and Marketing, Osaka, Japan, 2013
Baier, Daniel
Daniel, Ines
The Conclusion of Contracts by Software Agents in the Eyes of the Law : Reprint des gleichnamigen Beitrags auf der 7th Intl. Conf. on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems
in: Padmavathi, L. (Hrsg.): Software Agents and Law, The Icfai University Press, Hyderabad, Andhra Pradesh, India, 2010
Balke, Tina
Eymann, Torsten
From Real-World Regulations to Concrete Norms for Software Agents : A Case-Based Reasoning Approach
in: Poblet, Marta ; Schild, Uri ; Zeleznikow, John (Hrsg.): Legal and Negotiation Support Systems 2009, Aachen, 2009
Balke, Tina
Novais, Paulo
Andrade, Francisco
Eymann, Torsten
Towards Reputation Enhanced Electronic Negotiations for Service Oriented Computing
in: Falcone, Rino ; Barber, K. Suzanne ; Sabater Mir, Jordi ; Singh, Munindar P. (Hrsg.): Trust in agent societies : 11th international workshop ; TRUST 2008, Estoril, Portugal, May 12 - 13, 2008 ; revised selected and invited papers, Springer, Berlin ; Heidelberg, 2008
König, Stefan
Hudert, Sebastian
Eymann, Torsten
Paolucci, Mario
Self-Organized Scheduling in Hospitals by Connecting Agents and Mobile Devices
in: Kirn, Stefan ; Herzog, Otthein ; Lockemann, Peter ; Spaniol, Otto (Hrsg.): Multiagent engineering : theory and applications in enterprises, Springer, Berlin, 2006
Eymann, Torsten
Müller, Günter
Strasser, Moritz
Softwareagenten in der Krankenhauslogistik : ein Ansatz zur effizienten Ressourcenallokation
in: Haas, Peter (Hrsg.): eHealth, dpunkt-Verl., Heidelberg, 2006
Niemann, Christoph
Eymann, Torsten
Privacy Issues of Combining Ubiquitous Computing and Software Agent Technology in a Life-Critical Environment
in: 2004 IEEE International Conference on Systems, Man & Cybernetics : The Hague, Netherlands, 10 - 13 October 2004. Vol. 6, IEEE Operations Center, Piscataway, NJ, 2004
Eymann, Torsten
Morito, Hajime
Digitale Geschäftsagenten: Softwareagenten im Einsatz
Springer, Berlin, 2003
Eymann, Torsten
Optimizing Strategy in Agent-based Automated Negotiation
in: Uhr, Wolfgang ; Esswein, Werner ; Schoop, Eric (Hrsg.): Wirtschaftsinformatik 2003 : Medien - Märkte - Mobilität. Band 1, Physica-Verlag, Heidelberg, 2003
Meyer, Jörg
Eymann, Torsten
The real challenges of mobile agents
in: Communications of the ACM, 2000
Schoder, Detlef
Eymann, Torsten
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

Universität Augsburg

  • Wirtschaftsinformatik 2 (B.Sc.)
  • Data Engineering (inkl. Praxisworkshop) (M.Sc.) 
  • Strategisches IT-Management (M.Sc.)
  • Diverse Seminare (B.Sc. & M.Sc.)
  • Abschlussarbeiten (B.Sc. & M.Sc.)

Universität Bayreuth

Ansprechpartner

Prof. Dr. Nils Urbach

Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Digital Business & Mobilität

Unsere Kompetenzträger für eine ganzheitliche Betrachtung

Prof. Dr. Torsten Eymann

Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre VII – Wirtschaftsinformatik

Prof. Dr. Björn Häckel

Professur für Digitale Wertschöpfungsnetze

Prof. Dr. Henner Gimpel

Professur für Wirtschaftsingenieurwesen

Dr. Martin
Weibelzahl