Forschungsschwerpunkte
Die Forschung am Fachgebiet „Management der digitalen Transformation“ geht von der Annahme aus, dass das Management in zeitgenössischen Organisationen in einem gesellschaftlichen Digitalisierungsprozess eingebettet ist. Aus diesem Verständnis heraus ergeben sich drei miteinander verknüpfte Schwerpunkte.
Digitale Geschäftsmodelle in etablierten Wettbewerbsbereichen: In diesem Forschungsschwerpunkt geht es darum, die Beschaffenheit von digitalen Geschäftsmodellen und Ökosystemen in Zusammenhängen zu verstehen, die traditionsgemäß nicht zur IT oder zu digitalen Industrien gehören. Erfolgreiche Geschäftsmodelle in diesen Bereichen kombinieren neue technologische Möglichkeiten mit bestehenden Assets und Kompetenzen wie etwa bei IoT-Plattform-Ökosystemen. Daneben haben diese Geschäftsmodelle zum Ziel Kundenanforderungen zu erfüllen, die zunehmend vom digitalisierten Alltag beeinflusst werden. Schließlich setzen diese Geschäftsmodelle nicht nur das Potential für die digitale Wertschöpfung frei, sondern bauen auch auf Wertabschöpfungsarchitekturen, die Vorteile für alle beteiligten Akteure zulassen.
Organisatorische (Re-) Konfiguration für digitalisierte Geschäftsumfelder: In diesem Schwerpunktbereich wird erforscht, wie strukturelle, betriebliche und strategische Maßnahmen etablierten Organisationen helfen, sich erfolgreich zu entwickeln und digitale Geschäftsmodelle in digitalen Geschäftsökosystemen umzusetzen. Die Aufnahme von neuen Rollen (z.B. Chief Digital Officer) oder Einheiten (z.B. digitale Labs) werden kritisch hinterfragt. Außerdem werden Wissensentwicklungs- und -förderstrategien in neu entstehenden Digitalgeschäfts-Ökosystemen untersucht. Schließlich ist das Management von entstehenden Spannungsfeldern zwischen etablierten und sich entwickelnden Strukturen und Strategien durch Maßnahmen ders hybriden Organisation ein wichtiges Untersuchungsfeld.
Humanzentrierte Anwendung der Künstlichen Intelligenz (KI): In diesem Schwerpunktbereich zielen die Forschungsbemühungen darauf ab, nachhaltige soziotechnische Systeme zur KI-Anwendung zu entwerfen. Die allgemeine Bedeutung der Datenanalytik und besonders des maschinellen Lernens spielen eine Schlüsselrolle in beiden vorgenannten Schwerpunkten, d.h. in digitalen Geschäftsmodellen (insbesondere als wesentlicher Bestandteil der Wertschöpfung) und innerhalb von Organisationen (als wesentlicher Bestandteil der Geschäftsprozesse). Die entwickelten Lösungen haben jeweils das Ziel, die soziale und ökonomische Nachhaltigkeit der KI-Systeme zu steigern, indem etwa Fragestellungen bezüglich Datenschutz, Kompetenz(verlust) und Autonomie beachtet werden.
Die Forschung auf diesen Gebieten wird mit internationalen Partnern durchgeführt und basiert auf realen Daten, die in Zusammenarbeit mit führenden industriellen und global agierenden Firmen gesammelt werden. Unsere Arbeit beschränkt sich nicht auf bestimmte Industrien oder Branchen, allerdings lag der Schwerpunkt unserer Forschungsaktivitäten bisher in den Bereichen Automotive, Healthcare, Finanzdienstleistungen und der verarbeitenden Industrie.