Willkommen im Bereich Lehre & Studium

Diese Vorlesung vermittelt den Studierenden die zentralen ökonomischen Prinzipien der Internet-, Software- und Plattformökonomie – mit besonderem Focus auf Künstlicher Intelligenz, datengetriebenen Geschäftsmodellen und KI-Agenten. Ziel ist es, ein fundiertes Verständnis dafür zu entwickeln, wie digitale Plattformen, Cloud- und KI-Anbieter Wertschöpfung organisieren, Märkte strukturieren und neue Wettbewerbsdynamiken schaffen.

Ausgehend von den Grundlagen der digitalen Netzökonomie analysieren wir die besonderen Eigenschaften digitaler Güter, Skaleneffekte sowie direkte und indirekte Netzeffekte. Darauf aufbauend untersuchen wir die Plattformökonomie als zentrales Organisations- und Geschäftsmodell digitaler Märkte.

Praxisnahe Beispiele zeigen, wie Plattformen Daten, Algorithmen und KI nutzen, um Nutzerinteraktionen zu steuern, Ökosysteme aufzubauen und nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Ergänzend diskutieren wir ordnungs- und wettbewerbspolitische Fragestellungen im Kontext großer Plattform- und KI-Anbieter.

Einen weiteren Schwerpunkt legen wir auf die ökonomischen Prinzipien der Software-, Cloud- und KI-Industrie. Schwerpunkt sind Preisstrategien – etwa nutzungs-, leistungs- und datenbasierte Modelle – sowie Kooperations-, Ökosystem- und Übernahmestrategien. Besonderes Augenmerk gilt den Geschäftsmodellen von Cloud- und KI-Anbietern mit ihren hohen Skaleneffekten, Lock-in-Effekten und datengetriebenen Lernkurven.

Zunehmend rücken KI-Agenten als neues Paradigma digitaler Wertschöpfung in den Fokus. Wir untersuchen in der Vorlesung, wie autonome oder teilautonome KI-Systeme Prozesse automatisieren, Entscheidungen vorbereiten oder selbstständig treffen – und damit bestehende Geschäftsmodelle, Organisationsstrukturen und Wettbewerbslogiken verändern.

Ein weiterer zentraler Themenbereich sind Daten und Modelle als strategische Ressourcen digitaler Geschäftsmodelle. Dabei widmen wir uns zum einen theoretischen Ansätzen zur Privatsphäre sowie zur ökonomischen Bewertung der Preisgabe personenbezogener Daten. Zum anderen arbeiten wir heraus, welche zentrale Rolle Daten, Modelle und kontinuierliche Lernprozesse beim Aufbau skalierbarer Plattformen, KI-Systeme und agentenbasierter Anwendungen spielen.

Gastvorträge aus der Unternehmenspraxis ergänzen die Veranstaltung. In der begleitenden Übung vertiefen wir die Inhalte anhand aktueller Fallstudien, insbesondere mit Blick auf strategische Entscheidungen in Plattform-, KI- und KI-Agenten-Ökosystemen.

Seit mehr als zehn Jahren arbeiten wir partnerschaftlich mit der Reichman University (ehemals IDC Herzliya) in Israel und insbesondere Yossi Maaravi, Dean der Adelson Business School in Herzliya, zusammen. Ziel ist es, den Gründungs- und Innovationsprozess für digitale Produkte und Services praxisnah zu vermitteln – und dabei können wir viel von der Start-up-Nation Israel lernen.

Der fünftägige Intensivkurs ermöglicht es den Teilnehmenden, eigenständig neue Geschäftsideen zu entwickeln und diese systematisch zu evaluieren. Sie haben die Möglichkeit, ihre Geschäftsideen unseren vielen Praxispartnern und Venture-Capital-Gesellschaften zu präsentieren.

Im Mittelpunkt steht nicht nur die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle für digitale Produkte und Services, sondern vor allem das Erlernen unternehmerischen Denkens und Handelns.

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

In dieser zweisemestrigen Lehrveranstaltung steht das Thema Künstliche Intelligenz (KI) beziehungsweise Maschinelles Lernen im Mittelpunkt. Seit vielen Jahren arbeiten wir hierbei eng mit unserem Kooperationspartner Porsche zusammen.

Die Studierenden erwerben grundlegende Kompetenzen im Maschinellen Lernen und im Einsatz von Softwarewerkzeugen für die Entwicklung der Machine-Learning-Anwendungen. Der Schwerpunkt liegt im Bereich „After Sales“. In sogenannten „Capstone Projects“ – kleinen Hackathons – entwickeln die Studierenden innovative Lösungen für konkrete Problemstellungen der Porsche SE.

Künstliche Intelligenz I

Im ersten Modul erhalten die Studierenden einen Einblick in die theoretischen und historischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz. Inhalte sind:

• die Entstehung des KI-Forschungsfeldes
• Agenten und Suchverfahren
• Wissensrepräsentation und -verarbeitung
• Daten- und Wissensmodellierung
• Expertensysteme und Inferenz
• zentrale Algorithmen und Herausforderungen des Maschinellen Lernens

Eine begleitende Einführung in die Programmiersprache Python dient der praktischen Umsetzung und Diskussion der Lehrkonzepte.

Künstliche Intelligenz II

Im zweiten Modul vertiefen die Studierenden ihre Kenntnisse anhand aktueller und praxisnaher Fragestellungen. Dazu zählen unter anderem Big Data, Parallelisierung sowie transparente und faire KI. Darüber hinaus beschäftigen wir uns mit der Funktionsweise fortgeschrittener Algorithmen sowie Verfahren wie Deep Neural Networks und generativen Modellen.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf dem Entwicklungsprozess von KI-Lösungen. Unser Ziel ist es, Studierende zu befähigen, Potenziale der KI realistisch einzuschätzen und auszuschöpfen sowie Herausforderungen bei der Umsetzung erfolgreich zu meistern. Auch hier kommt die Programmiersprache Python zum Einsatz.

Wir geben Studierenden des Wirtschaftsingenieurwesens in dieser Lehrveranstaltung eine Einführung in die ökonomischen Rahmenbedingungen der Softwareindustrie sowie in das Management und die Durchführung von Softwareentwicklungsprojekten.

Darauf aufbauend lernen die Studierenden grundlegende Konzepte der Datenverarbeitung und die Darstellung von Algorithmen kennen. Sie erwerben Fähigkeiten in objektorientierten Programmiersprachen und lernen, eigenständig Softwarelösungen für konkrete Problemstellungen zu entwickeln.

Zum Abschluss beleuchten wir die Unterschiede zwischen klassischer Softwareentwicklung und Softwareentwicklung mit Maschinellem Lernen und diskutieren die Chancen sowie die besonderen Herausforderungen, die dabei entstehen.

Praktische Übungen mit Eclipse und Java ermöglichen den Studierenden, eigene Programme zu entwickeln und zu testen.

Diese Vorlesung widmet sich der Ökonomie der digitalen Transformation. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Plattform-Ökonomie – ein zentrales Geschäftsmodell im digitalen Zeitalter.

Darüber hinaus analysieren wir verschiedene Phasen der Digitalisierung bis hin zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz sowie deren Auswirkungen auf Unternehmen und den Arbeitsmarkt.

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