Digitalisierung, Data Science und KI 

Digitalisierung ist dieser Tage ein viel bemühter Begriff. Dabei ist er nicht klar definiert und seinem Verständnis nach selbst Gegenstand einer Entwicklung. Zwar herrscht weitgehend Einigkeit, dass Digitalisierung auf der Grundlage der elektronischen Datenverwaltung aufbaut. Die zugehörigen Wirkmechanismen jedoch sind vielfältig und vor allem dynamischen Veränderungen unterworfen. Die Auswirkungen sind langfristig und mitunter sehr umfassend sowie grundlegend. Umso mehr kann ein mangelhaftes Verständnis dessen, was Digitalisierung ist, zu scheiternden Versuchen führen, sie zu gestalten.

Künstliche Intelligenz ist eine der erfolgversprechendsten Technologien der Gegenwart. In immer mehr Produkten und Lösungen – angefangen bei Chatbots und digitale Assistenten über Software-Bilderkennung bis hin zu autonom fahrenden Fahrzeugen wird diese Technologie aktiv eingesetzt. Denn sie ist der Versuch, rationale bzw. kognitive menschliche Intelligenz auf (technischen) Maschinen zu simulieren, um sie für den Menschen gewinn- und nutzbringend einzusetzen. Sie wird in den jetzigen Ausführungen mit langfristigen Wellenbewegungen von Innovationen eine grundlegende Basisinnovationen in vielen Bereichen darstellen. Gerade aus diesem Grund ist es essenziell, sich mit dieser Thematik intensiv auseinanderzusetzen.

Sollen zukünftig stärker Erklärvideos, Podcasts und virtuelle Räume und Labore angeboten werden? Erlauben digitale Lernspiele und integrierte spielerische Elemente einen leichteren Erwerb neuen Wissens und neuer Kompetenzen? Wie geschieht die Mensch-Computer-Interaktion, sollten sich Dozierende von Chatbots in ihrer Tutoren- und Prüferrolle unterstützen lassen?

Die technischen Möglichkeiten der Medieninformatik sind vielfältig. Aber was wollen Studierende? Wollen sie diese Möglichkeiten im Studium überhaupt nutzen? Studierende sind mit unterschiedlichen Technologien aufgewachsen. So hatten laut einer deutschlandweiten Umfrage im Jahr 2020 zwischen 2015 und 2019 rund 17 Millionen Personen ab 14 Jahren Interesse an der Computernutzung. Gleichzeitig ist allerdings anzumerken, dass die Vielzahl von digitalen Lernformaten und Informationsquellen von Studierenden nicht vollständig genutzt wird.

In den Forschungsaktivitäten wird auch an aktiven Konzepten mit der Anwendung von bspw.: VR/AR, Chatbots und Eye-Tracking gearbeitet.

Die angewandte Forschung zur IT-Sicherheit beschäftigt sich mit vielfältigen Themen. Kernproblem ist der Schutz moderner, vernetzter Unternehmen und Organisationen mit komplexer Infrastruktur und diversen mobilen, Cloud- und On-Premise Infrastrukturen gegen zunehmend hochentwickelte Angreifer. Komplementär dazu entwickeln sich wesentliche Fragen des Datenschutzes und der Datensicherheit sowie der Sicherheit ganzer Gesellschaften z.B. bezüglich kritischer Infrastrukturen. Systemisches Management der IT-Sicherheit und der entsprechenden regulatorischen Compliance gewinnt hier stetig an Bedeutung.

Ansprechpartner

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Prof. Dr.-Ing. Michael Fuchs (zum Profil)

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Forschungsschwerpunkte

  • Knowledge Management Ecosystem Portals (KM-EP)
  • Knowledge Engineering and Semantic Data Modelling
  • Data Science (includes Big Data)
  • Cloud Computing
  • Longterm Preservation
  • Applied/Serious Gaming
  • Affective Computing, Speech Recognition, and Chatbots
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Prof. Dr. Manfred Männle (zum Profil)

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Forschungsschwerpunkte

  • Informatik, insbesondere Algorithmen
  • Künstliche Intelligenz mit Schwerpunkten Zeitreihenanalyse und Bildverarbeitung
  • Data Science
  • Requirements Engineering
  • Software-Produktmanagement
  • Bezahlverfahren, insbesondere Mobile Payment
  • Betriebliche Prozessoptimierung durch Digitalisierung
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Prof. Dr. Andreas Schmidt (zum Profil)

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Forschungsschwerpunkte

  • Sichere Kommunikationsprotokolle
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Prof. Dr. Helge Wild (zum Profil)

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Forschungsschwerpunkte

  • Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Wirtschaftsinformatik
  • Digitale Geschäftsmodelle und -transformation
  • Projekt- & Portfoliomanagement
  • Agiles Management
  • Organisationsentwicklung
  • praxisorientierte Anwendung Künstlicher Intelligenz
  • Unternehmensstrategie und Unternehmenssteuerung / Controlling

Publikationen (Auswahl)

  • Geiger, M., & Schmidt, A. U. (2025). Toward secure M2M authentication for S3 object storage. In P. Miranda & P. Isaías (Eds.), Proceedings of the International Conferences on Applied Computing 2025 and WWW/Internet 2025 (pp. 235–239). IADIS Press. ISBN 978-989-8704-71-9

  • Wild, H. F., & Flore, A. (2024). Nutzenerwartung und Anwendungsfälle von KI im Projektmanagement. Projektmanagement Aktuell, 35(5). https://doi.org/10.24053/PM-2024-0089

  • Tuczek, H. C., Flore, A., Wild, H. F., & Lang, R. (2024). Agile Management Maturity Map AM3 – Reifegradlandkarte für agile Organisationen. Projektmanagement Aktuell.

  • Komischke, P., Müller, T., Meisenbacher, F., Ast, J. H., & Wild, H. (2024). Agile Transformation im Infrastrukturbau für die Energiewende: Ein Fallbeispiel zur Zusammenarbeit von Vorhabenträger und Lieferant. Projektmanagement Aktuell, 35(3).

  • Tuncer Z, Breitschwerdt R, Fuchs M, Nuhn H, Meister V, Wolf M, Weßels D, & Malzahn B (Hrsg.). (2022). Digitale Transformation – Chancen, Herausforderungen und innovative Ansätze. Lecture Notes in Informatics (LNI), Proceedings – Series of the Gesellschaft für Informatik (GI).