Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business

Hinweis

+++ Liebe Studierende, aufgrund der Risiken, die mit dem Coronavirus SARS-CoV-2 verbunden sind, finden derzeit keine persönlichen Sprechstunden statt. Kontaktieren Sie das Sekretariat, die Mitarbeiter oder Herrn Buxmann stattdessen bitte per E-Mail. +++

Willkommen am Fachgebiet Wirtschaftsinformatik!

Unsere Arbeiten in Forschung, Lehre und Praxiskooperationen drehen sich alle rund um das Thema „Software & Digital Business“. Ein Schwerpunkt sind Möglichkeiten und Grenzen der Anwendung von Algorithmen im Bereich der Künstlichen Intelligenz bzw. des Maschinellen Lernens. Die Forschung an der Technischen Universität Darmstadt im Bereich Wirtschaftsinformatik wurde europaweit in einem Ranking der AIS mit dem dritten Platz ausgezeichnet. Mehr Informationen zu unseren Forschungsthemen gibt es hier.

Unsere Lehrangebote richten sich in erster Linie an Studierende der Wirtschaftsinformatik, des Wirtschaftsingenieurwesen und der Informatik (mit Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik). Sie stehen aber gerne auch anderen Interessierten offen. Unsere primäre Zielsetzung: die Studierenden fit für die aktuellen Herausforderungen zu machen, die mit der Digitalisierung von Wirtschaft und Gesellschaft einhergehen. In der Wirtschaftswoche wurde die Qualität unserer Wirtschaftsinformatik-Absolventen zum wiederholten Male mit dem ersten Platz ausgezeichnet. Mehr Informationen zu unseren Vorlesungen, Übungen, Seminaren sowie Abschlussarbeiten gibt es hier.

Wir freuen uns auf Ihre/eure Kontaktaufnahme!

Artikel zur Veröffentlichung in der MIS Quarterly Special Issue „Managing AI“ angenommen

Wir fühlen uns sehr geehrt, dass unser Artikel zur Veröffentlichung in dem führenden wissenschaftlichen Journal MIS Quarterly angenommen wurde:

Sturm, T., Gerlach, J. P., Pumplun, L., Mesbah, N., Peters, F., Tauchert, C., Nan, N., and Buxmann, P. 2021. “Coordinating Human and Machine Learning for Effective Organizational Learning,” MIS Quarterly (Forthcoming).

In Zeiten, in denen Künstliche Intelligenz ihr eigenes Wissen neben Menschen einbringt, um Routinen und Innovationen zu gestalten, wie können Organisationen menschliches und maschinelles Lernen koordinieren, um gemeinsam effektiv zu lernen? Um diese Frage zu beantworten, haben wir agentenbasierte Simulationen durchgeführt, mit deren Hilfe wir die komplexe Mensch-Maschine-Dynamik und ihre positiven und negativen Folgen für das organisatorische Lernen beobachten konnten.