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In dieser Vorlesung geht es um die Funktionsweisen und die ökonomischen Spielregeln der Internet- und Software-Industrie. Es werden Strategien und Geschäftsmodelle für Internet- sowie Software- und Cloud-Anbieter abgeleitet. Dazu gehören Preis-, Vertriebs-, Kooperations- und Übernahmestrategien.

Die Vorlesung beginnt mit den Besonderheiten der digitalen Netz-Ökonomie und befasst sich dabei im Detail mit den Eigenschaften digitaler Güter und den resultierenden Netzeffekten. Die daraus entstandene Plattform-Ökonomie wird anhand von praxisnahen Beispielen dargestellt und aktuelle politische Fragestellungen werden ergänzend diskutiert.

Der erste Teil der Vorlesungen schließt mit den Auswirkungen der Digitalisierung auf die Wertschöpfungskette.

Darauf aufbauend werden im zweiten Teil die wesentlichen ökonomischen Prinzipien der Software-Industrie behandelt. Ein Fokus liegt hier auf den Parametern der Software-Preisgestaltung sowie auf Kooperations- und Übernahmestrategien. Dabei werden auch die Besonderheiten der Strategien von Cloud- und KI-Anbietern näher betrachtet.

Der letzte Teil der Vorlesungen geht auf Daten als Basis von Geschäftsmodellen ein.
Hier werden einerseits Privatsphäre-Modelle aus der Forschung beschrieben, die die Preisgabe von Daten behandeln; andererseits wird der Wert der Daten für neuartige Business Models hervorgehoben.

Um die Praxisrelevanz weiter zu intensivieren, sind in die Veranstaltung Gastvorträge der Serviceware SE, Deutsche Bahn AG, SAP SE, Frankfurter Allgemeine Zeitung und SNP SE eingebunden.

In der parallel stattfindenden Übung werden die Inhalte im Rahmen von Fallstudien vertieft.

Bereits seit über zehn Jahren arbeiten wir im Rahmen dieser Lehrveranstaltung mit der israelischen Reichman University (wird in neuem Tab geöffnet) (ehem. IDC Herzliya) zusammen.
Das Ziel besteht darin, unseren Studierenden den Gründungs- und Innovationsprozess für die Erstellung digitaler Produkte und Services zu vermitteln. Dabei wird auch immer wieder deutlich, wie viel wir von der Start-up-Nation Israel lernen können!

Der Kurs dauert fünf volle Tage und die Teilnehmenden entwickeln eigenständig neue Geschäftsideen und lernen diese zu evaluieren und zu präsentieren. Involviert sind dabei auch viele Praxispartner und Venture-Capital-Gesellschaften, denen die Studierenden ihre Geschäftsideen vorstellen können.

Das Ziel der Veranstaltung besteht nicht nur darin, neue Geschäftsmodelle für digitale Produkte und Services zu entwickeln; vielmehr sollen die Studierenden lernen, unternehmerisch zu denken.

Die Veranstaltung findet in Kooperation mit dem Innovations- und Gründungszentrum HIGHEST der Technischen Universität Darmstadt statt.

In dieser zweisemestrigen Veranstaltung dreht sich alles um das Thema Künstliche Intelligenz bzw. Maschinelles Lernen.

Seit vielen Jahren arbeiten wir hier mit unserem Kooperationspartner Porsche zusammen. Wir vermitteln den Studierenden erforderliche Grundkenntnisse im Maschinellen Lernen sowie in der Anwendung von Software-Werkzeugen, die die Entwicklung von Machine Learning-Anwendungen deutlich vereinfachen. Anwendungsgebiet ist das Thema »After Sales«. In kleinen Hackathons, sogenannten »Capstone Projects«, entwickeln die Studierenden innovative Lösungen für konkrete Problemstellungen der Porsche SE.

In der ersten Hälfte des Moduls – Künstliche Intelligenz I – erhalten die Studierenden zunächst Einblick in die theoretischen und historischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und den zentralen Algorithmen.
Dabei befassen wir uns mit der Entstehung des KI-Forschungsfeldes, Agenten und Suchverfahren, Modellierung und Lösung von Problemen mit Agenten, Wissensverarbeitung und Repräsentation, Daten- und Wissensmodellierung, Expertensysteme und Inferenz sowie mit den zentralen Algorithmen und Problemen des Maschinellen Lernens.

Darüber hinaus erhalten die Studierenden eine Einführung in die Programmiersprache Python, um verschiedene Konzepte aus der Vorlesung zu implementieren und zu diskutieren

In der zweiten Hälfte des Moduls – Künstliche Intelligenz II – werden die gewonnenen Grundkenntnisse weiter vertieft.

Um dies zu erreichen, thematisieren wir aktuelle und praxisnahe Herausforderungen der KI-Nutzung (Big Data, Parallelisierung, transparente und faire KI, etc.) sowie Funktionsweisen fortgeschrittener Algorithmen und Verfahren, wie bspw. Deep Neural Networks oder generative Verfahren.
Zudem setzen wir uns tiefgehend mit dem Entwicklungsprozess von KI-Lösungen auseinander, um Studierende zu befähigen, Potentiale auszuschöpfen sowie mögliche Hürden und Herausforderungen bei der Verwirklichung von KI überwinden zu können.

Wie im ersten Teil wird auch die Umsetzung der theoretischen Konzepte in Python besprochen und exemplarisch durchgeführt.

In dieser Lehrveranstaltung geben wir Studierenden des Wirtschaftsingenieurwesens eine Einführung in die ökonomischen Spielregeln der Software-Industrie und einen grundlegenden Überblick über das Management und die Durchführung von Softwareentwicklung.
Im Anschluss erlernen Studierende die wesentlichen Konzepte zur Datenverarbeitung sowie der Darstellung von Algorithmen.

Darauf aufbauend erwerben unsere Studierende grundlegende Kenntnisse in der Programmierung mit objektorientierten Programmiersprachen und lernen, eigenständig Lösungen für Problemstellungen in Software abbilden zu können.
Abschließend behandeln wir die Unterschiede der traditionellen Softwareentwicklung zur Softwareentwicklung mit Hilfe von Maschinellem Lernen. Hierbei geht es darum, welche Chancen das Maschinelle Lernen bei der Softwareentwicklung bewirken kann und welche Herausforderungen es zu beachten gilt.

Als Besonderheit bieten wir zur Vorlesung begleitende, praktische Übungen an, in denen Studierende in der Programmierumgebung Eclipse und der Programmiersprache Java eigene Programme schreiben und die Ausführung dieser Programme sicher ausprobieren können.

In dieser Vorlesung geht es um die Ökonomie der digitalen Transformation. Ein Schwerpunkt ist die Plattform-Ökonomie – eines der bedeutendsten Geschäftsmodelle im Zeitalter der Digitalisierung. Darüber hinaus werden verschiedene Wellen der Digitalisierung bis hin zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz und die Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt betrachtet.

Wir freuen uns sehr, dass wir den Netzökonom Dr. Holger Schmidt als Lehrbeauftragten für diese Veranstaltung gewinnen konnten!