Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz hält zunehmend Einzug in Unternehmen und schafft Möglichkeiten, organisatorische Prozesse effektiver und effizienter zu gestalten. Dabei gilt Künstliche Intelligenz und insbesondere das Maschinelle Lernen als die Basistechnologie unserer Zeit. Der Kurs "Künstliche Intelligenz: Geschäftsmodelle | Use Cases | Management & Technologien" richtet sich an Führungskräfte aus der Wirtschaft, die die Technologie aus einer angewandten Perspektive tiefergehend kennenlernen möchten. Neben der Erklärung grundlegender Konzepte und Begrifflichkeiten aus dem Feld der Künstlichen Intelligenz, wird in dem Kurs auf die Relevanz von Daten eingegangen und grundlegende technische, organisatorische sowie ethische Aspekte erklärt. Die Anwendung Künstlicher Intelligenz wird dabei ganz konkret am Beispiel verschiedener Use Cases aus der Praxis aufgezeigt.
Prof. Dr Peter Buxmann
Peter Buxmann ist Universitätsprofessor für Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business an der Technischen Universität Darmstadt. Er ist zudem Sprecher der Mission „Future Data Economy and Society“ im nationalen Forschungszentrum ATHENE und Mitglied in zahlreichen Leitungs- und Aufsichtsgremien, u.a. im Beirat des Weizenbaum-Instituts für die vernetzte Gesellschaft – Das Deutsche Internet Institut in Berlin. Seine Forschungsschwerpunkte sind die Digitalisierung von Wirtschaft und Gesellschaft, Methoden und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz sowie das Spannungsfeld zwischen Datenökonomie und Privatsphäre. Er ist Autor von mehr als 300 Publikationen, die in renommierten internationalen Zeitschriften erschienen sind.
Timo Sturm
Timo Sturm ist Doktorand am Fachgebiet Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business an der Technischen Universität Darmstadt. Er hat einen Bachelorabschluss in Wirtschaftsinformatik von der TU Darmstadt sowie einen Masterabschluss in Wirtschaftsinformatik mit Spezialisierung in Data & Web Science von der Universität Mannheim. Seine Forschungsinteressen umfassen den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Organisationen und deren Auswirkungen auf die organisationale Effizienz und Effektivität, datengetriebene Innovations- und Ideenfindungsprozesse sowie Methoden des Maschinellen Lernens und Data Science. Seine Forschungsbeiträge wurden in renommierten Journals wie dem MIS Quarterly veröffentlicht. Vor seiner Promotion hat er fünf Jahre in Data Science Rollen bei der SAP gearbeitet, dabei auch längere Zeit bei SAP America im Silicon Valley. Inhaltlich fokussierte er die Identifikation, Umsetzung, und Produktivschaltung von KI-Lösungen in verschiedenen organisationalen Kontexten.
Luisa Pumplun
Luisa Pumplun ist Doktorandin am Fachgebiet Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business, Fachbereich Rechts- und Wirtschaftswissenschaften der Technischen Universität Darmstadt. Sie absolvierte ihr Studium des Wirtschaftsingenieurwesens mit den Schwerpunkten Elektrotechnik und Informationstechnik an der TU Darmstadt und hat Auslandsaufenthalte, unter anderem an der École Polytechnique Fédérale de Lausanne, absolviert. Ihre Forschungsinteressen umfassen die Einführung und Nutzung datenbasierter Technologien wie dem Maschinellen Lernen auf individueller und organisatorischer Ebene. Sie hat im renommierten MIS Quarterly Journal publiziert. Neben ihrer Tätigkeit an der Universität arbeitete sie als Data Scientist im AI Lab der Serviceware im Bereich des Natural Language Processings.