Lehre

S1: Data-Driven Entrepreneurship

Informationstechnologien sind die Basis für die Digitale Wirtschaft und entwickeln sich permanent weiter. Wachsen nun die bisherigen Schlüsseltechnologien mit der Künstlichen Intelligenz (KI) zusammen, ergeben sich spannende neue Aspekte und Perspektiven, welche möglicherweise in einem Web 5.0 münden (Kollmann, 2019). Jeden Monat dringen KI-basierte Anwendungen in weitere Bereiche des Alltags und des Arbeitslebens vor (Kollmann, 2020a). Ihnen ist gemein, dass sie bestehende Geschäftsmodelle produktiver machen, verändern oder sogar ablösen können, während gleichzeitig Entscheidungen und Strategien von Managern, Politikern, Investoren oder Entrepreneuren beeinflusst werden können (Agrawal et al., 2018). Daraus lässt sich ableiten, dass die Künstliche Intelligenz ihren Siegeszug erst in den kommenden Jahren richtig antreten wird. Warum? Weil durch die zunehmende Datenmenge bzw. die Zunahme der Geschwindigkeit, Größe und Vielfalt der Daten, die Auswertung der Datenflut kommen wird – bspw. in Form von Prescriptive Analytics (Kollmann, 2020b). Diese präskriptiven Analysen mit Data Mining, Modellierung und Machine Learning können demnach Startups und deren Gründern dabei helfen, aus der Fülle mehr oder weniger strukturierter Datenmengen die Markttrends und Geschäftspotenziale herauszufiltern, die im Mittelpunkt des E-Business stehen werden. Nur wer diese Trends und Potenziale als Erster erkennen wird, kann entsprechende Angebote machen und langfristig am Markt bestehen.

Vor diesem Hintergrund beschäftigen wir uns in diesem Seminar mit einer Reihe wichtiger Fragen, inwieweit die Gewinnung von Erkenntnissen aus komplexen Daten das zukünftige Unternehmertum verändern wird. Durch literaturbasierte Seminararbeiten sollen dabei mögliche Zukunftsszenearien des datengetriebenen Unternehmertums erarbeitet werden. Mögliche Fragestellungen können lauten:

  • Wie beeinflussen moderne Analysemethoden (bspw. Prescriptive Analytics) unternehmerische Entscheidungen unter Unsicherheiten?
  • Welchen Einfluss haben moderne Analysemethoden (bspw. Prescriptive Analytics) auf die Performanz und Effizienz von Startups?
  • Inwieweit können moderne Analysemethoden (bspw. Prescriptive Analytics) dabei helfen potenzielle Märkte und Geschäftsmodelle zu identifizieren, zu bewerten und auszunutzen?

Zur Einarbeitung in die Seminarthemen wird das Lesen und Aufbereiten deutscher und englischer Fachliteratur erwartet. Englischsprachige Seminararbeiten und Präsentationen sind ebenfalls möglich.

Allgemeine Informationen

  • Fach-/Hauptseminar für die Bachelor- und Masterstudiengänge BWL und WiInf
  • Betreuer: Lucas Kleine-Stegemann, M. Sc.
  • Die Einführungsveranstaltung findet am 09.11.2020 von 10.15 bis 11.45 Uhr per Videokonferenz statt.
  • Die Themenvergabe wird in der Einführungsveranstaltung stattfinden.
  • Die Teilnehmeranzahl ist auf 10 Teilnehmer/innen begrenzt.
  • Präsentationstermin: voraussichtlich im Februar, Blockveranstaltung von 9:00 – 17:00 Uhr, genaues Datum sowie Art der Durchführung wird noch bekanntgegeben.
  • Die Seminararbeit kann in deutscher oder englischer Sprache geschrieben werden.

Anmeldung

  • Bewerbung über die Webseite des Lehrstuhls bis zum
    18.10.2020 um 23:59 Uhr.
  • Zur Bewerbung bitte hier klicken: Bewerbungsformular (Link erreichbar während des Anmeldezeitraums).
  • Bitte benutzen Sie zur Anmeldung Ihre offizielle E-Mail-Adresse, die Sie von der Universität Duisburg-Essen bekommen haben (z. B. max.mustermann(at)stud.uni-due.de)
  • Vergabe der Seminarplätze bis spätestens 19.10.2020 per E-Mail an die Bewerber.
  • Eine „Themen-Reservierung“ vor der Kick-off-Veranstaltung ist nicht möglich.
  • Jeder Studierende darf sich nur für ein Seminar an unserem Lehrstuhl bewerben. Doppelbewerbungen für beide Seminare sind nicht zulässig.

Literatur

Agrawal, A., Gans, J., Goldfarb, A., 2018. Prediction machines: the simple economics of artificial intelligence. Harvard Business Review Press, Boston, MA.

Kollmann, T., 2020a. Digital Leadership - Grundlagen der Unternehmensführung in der Digitalen Wirtschaft. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-30635-9

Kollmann, T., 2020b. Was Künstliche Intelligenz verändert? Alles! In: Manager Magazin. URL: https://www.manager-magazin.de/unternehmen/industrie/kuenstliche-intelligenz-was-sie-alles-veraendert-a-1303985.html. Zugang: 02.10.2020

Kollmann, T., 2019. E-Business - Grundlagen elektronischer Geschäftsprozesse in der Digitalen Wirtschaft. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-26143-6