Digitales Management

Prof. Dr. Stefan Detscher, Prof. Dr. Michael Hepp

Wie gestalten Unternehmen ihre Zukunft in einer stark digitalisierten und von KI geprägten Welt, die ständig im Wandel ist? Digitales Management ist der Podcast für Führungskräfte, ManagerInnen und Studierende, die in einer sich dynamisch verändernden Wirtschaftswelt zukunftsfähig bleiben wollen. Basierend auf dem gleichnamigen Springer-Fachbuch diskutieren wir praxisnahe Ansätze, Erfolgsrezepte und Herausforderungen im Zeitalter der Transformation. Mit Unterstützung moderner KI-Technologie bringen wir die Perspektiven der BuchautorInnen direkt zu Dir als Stimmen aus dem Buch.

  1. VOR 14 STD.

    Evolution im Dialog: Vom Chatbot zur Conversational AI

    Basierend auf dem Beitrag von Julia Lehmann: Die Evolution hin zur nächsten Generation der Mensch-Maschine-Interaktion revolutioniert die klassische Kundenkommunikation durch die konsequente Integration von Large Language Models (LLMs) in Conversational AI, um die Grenzen starrer Chatbots zu überwinden und eine hyperpersonalisierte Customer Experience sowie operative Effizienzsprünge zu realisieren. Diese Erkenntnisse machen die Operationalisierung intelligenter virtueller Assistenten effektiver und nachhaltiger, indem sie verdeutlichen, dass der Erfolg maßgeblich von Faktoren wie einer LLM-spezifischen Strategie, fortgeschrittenem „Prompt Engineering“ und dem Einsatz von Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur Faktenvalidierung abhängt. Angesichts der Herausforderungen wie Halluzinationen, Datenschutzrisiken und Bias fokussieren sich Unternehmen auf verantwortungsvolle Implementierungsstrategien und kontinuierliche Evaluationsprozesse, um das Vertrauen zu sichern und die „Compliance“ der KI-Interaktionen langfristig zu gewährleisten. Dieses Kapitel skizziert die technologischen Grundlagen und die Transformer-Architektur von LLMs, analysiert den erweiterten Entwicklungsprozess von der Konzeption bis zum MLOps-Betrieb und erörtert zentrale Evaluierungskriterien sowie Risiken bei der organisatorischen Integration.Zudem wird am Ausblick auf autonome KI-Agenten und Multimodalität aufgezeigt, wie proaktive Systeme die Lücke zwischen reiner Informationsbereitstellung und komplexer Aufgabenbewältigung schließen und so die Zukunft der Unternehmensautomatisierung gestalten.

    17 Min.

  2. VOR 14 STD.

    KI in der Innovation - von der Effizienzsteigerung zur Transformation

    Basierend auf dem Beitrag von Teresa Valerie Mandl und Helen Yuanyuan Cao:Die Evolution hin zur nächsten Generation der Innovationsentwicklung revolutioniert die klassischen Prozesse durch den gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI), die sich vom bloßen Effizienzwerkzeug hin zum „Co-Creator“ und autonomen Innovationspartner entwickelt, um kreative Hürden zu überwinden und die Entwicklung neuer Produkte und Geschäftsmodelle zu beschleunigen. Diese Erkenntnisse machen die Operationalisierung der KI-gestützten Innovation effektiver und nachhaltiger, indem sie verdeutlichen, dass der Erfolg maßgeblich von Faktoren wie einer intelligenten Mensch-KI-Kollaboration („Hybrid Intelligence“), der Verfügbarkeit qualitativer Daten und dem Aufbau entsprechender KI-Kompetenzen in den Teams abhängt. Angesichts der Herausforderungen wie mangelndem Kontextverständnis, ethischer Risiken („Bias“) und urheberrechtlicher Unsicherheiten fokussieren sich Unternehmen auf klare Zieldefinitionen und Transparenz, um die Akzeptanz zu sichern und die Validität der KI-generierten Ergebnisse zu gewährleisten. Dieses Kapitel skizziert die innovationsrelevanten KI-Konzepte (wie Generative KI und Machine Learning), analysiert deren Anwendung entlang der sieben Phasen des Innovationsprozesses – von der Strategieentwicklung bis zur Vermarktung – und erörtert zentrale Erfolgsfaktoren sowie die notwendige Transformation von Rollenbildern und Organisationsstrukturen. Zudem wird mit dem Ausblick auf „Agentic AI“ (agentische KI) aufgezeigt, wie proaktive KI-Agenten und Multi-Agenten-Systeme künftig die Lücke zwischen reaktiver Werkzeugnutzung und autonomer Innovationsführerschaft schließen könnten.

    6 Min.

  3. 2. MÄRZ

    Potenzielle Anwendungen des Metaverse im B2B-Vertrieb

    Basierend auf dem Beitrag von Leon Kahl: Die Evolution hin zu immersiven Vertriebskanälen revolutioniert die klassische Interaktion zwischen Anbieter und Kunden im B2B-Sektor durch die Nutzung des Metaverse und Extended Reality (XR), um physische Limitationen zu überwinden und Verkaufsprozesse bei komplexen Investitionsgütern effizienter zu gestalten. Diese Erkenntnisse machen die Operationalisierung der digitalen Transformation im Vertrieb nachhaltiger, indem sie verdeutlichen, dass der Erfolg maßgeblich von Faktoren wie dem gezielten Aufbau von Know-how und der Fokussierung auf wertstiftende Anwendungsfelder, insbesondere in der Pre-Sales-Phase, abhängt. Angesichts der Herausforderungen wie hoher Hardwarekosten und rascher technologischer Entwicklungszyklen fokussieren sich Unternehmen auf inkrementelle Einstiegsstrategien und Pilotprojekte, um Akzeptanz zu schaffen und die Zukunftsfähigkeit des Vertriebsmodells zu gewährleisten. Dieser Beitrag skizziert die theoretischen Grundlagen des digitalen Vertriebs im Kontext von Web3, identifiziert sechs zentrale Einsatzfelder – von 3D-Produktpräsentationen bis zu virtuellen Messen – und validiert deren Potenzial sowie Praxisrelevanz durch qualitative Experteninterviews,. Zudem wird anhand konkreter Handlungsempfehlungen aufgezeigt, wie immersive 3D-Showrooms und virtuelle Kollaborationsformate die Lücke zwischen technischer Komplexität und verständlicher Kundenkommunikation schließen und dabei helfen, hybride Vertriebsstrukturen kosteneffizient zu skalieren.

    6 Min.

  4. 2. MÄRZ

    Tokenisierungsansatz im E-Commerce in Form von Loyalty Programmen

    Basierend auf dem Beitrag von Philipp Riedlinger: Die Evolution hin zur nächsten Generation des E-Commercerevolutioniert die klassischen Mechanismen der Kundenbindung durch die konsequente Tokenisierung von Vermögenswerten und Interaktionen, um Intermediäre zu überwinden und neue Formen der Wertschöpfung sowie Transparenz in der Lieferkette zu ermöglichen. Diese Erkenntnisse machen die Operationalisierungdezentraler Ökosysteme effektiver und nachhaltiger, indem sie verdeutlichen, dass der Erfolg maßgeblich von Faktoren wie einem fundierten Tokenomics-Design, der Förderung von „Psychological Ownership“ und interoperablen Partnernetzwerken abhängt. Angesichts der Herausforderungen wie Skalierbarkeitsengpässen und Datenschutzrisiken fokussieren sich Unternehmen auf strukturierte Einführungsstrategien und technologische Lösungsansätze, um die Akzeptanz zu sichern und die Konformität digitaler Transaktionen langfristig zu gewährleisten. Dieses Kapitel skizziert die technologischen Grundlagen undStandards der Blockchaintechnologie, analysiert die Erweiterung zu gemeinschaftsbasierten Tokenökonomien und Dezentralen Autonomen Organisationen(DAOs) und erörtert zentrale Erfolgsfaktoren sowie Risiken bei der organisatorischen Implementierung im digitalen Handel. Zudem wird am Praxisbeispiel von Nike x RTFKT aufgezeigt,wie nichtfungible Token (NFTs) und digitale Eigentumsrechte die Lücke zwischenphysischem Produkt und virtueller Community-Interaktion schließen.

    6 Min.

  5. 23. FEB.

    Custom AI von der Stange: KI-Bausteine im Datenlebenszyklus und in Ablaufprozessen

    Basierend auf dem Beitrag von Malte Horstmann, Nils Kaper und Fotios Karamitsos: Die Transformation hin zur Nutzung von Custom AI revolutioniert die Optimierung von Unternehmensprozessen durch die konsequente Ausrichtung auf den Datenlebenszyklus und die Abkehr von generischen Einheitslösungen, um in einer datengetriebenen Welt durch präzise, anwendungsorientierte KI-Lösungen und den Schutz von Geschäftsgeheimnissen zu bestehen. Diese Erkenntnisse machen die Integration künstlicher Intelligenz effektiver und nachhaltiger, indem sie verdeutlichen, dass der Erfolg maßgeblich von Faktoren wie einer konsistenten Datenqualität, der Einbindung spezifischen Domänenwissens und der Berücksichtigung von Governance-Richtlinien und ethischen Prinzipien abhängt. Angesichts der oft unrealistischen Erwartungshaltung an eine „Superintelligenz“ und der Notwendigkeit des Datenschutzes fokussieren sich Unternehmen auf pragmatische Technologien wie Retrieval Augmented Generation (RAG), die das Risiko von Halluzinationen minimieren und unternehmensinternes Wissen gezielt nutzen, um die Akzeptanz zu sichern und die Prozessgenauigkeit langfristig zu steigern. Dieser Beitrag skizziert die theoretischen Grundlagen der Verknüpfung von Custom AI mit dem Datenmanagement, präsentiert sieben diverse Praxisbeispiele – von der Dokumentenklassifikation im Vertrieb bis zum sprachgesteuerten „Maschinentagebuch“ – und erörtert zentrale technische Komponenten wie Vektordatenbanken sowie die ethische Notwendigkeit der menschlichen Kontrolle.

    6 Min.

  6. 23. FEB.

    Skalierung in Großkanzleien: Scrum als Schlüssel zur erfolgreichen KI-Adaption und technischen Skalierung von Big Law

    Basierend auf dem Beitrag von Aleksandar Savanovic: Die Transformation hin zur technischen Skalierung durch generative KI revolutioniert das klassische Geschäftsmodell von Großkanzleien durch die konsequente Ausrichtung auf agile Arbeitsweisen (Scrum) und die Überwindung starrer Hierarchien sowie des Waterfall-Ansatzes, um Produktivitätspotenziale jenseits linearer Personalzuwächse zu erschließen. Diese Erkenntnisse machen die Adaption von Large Language Models (LLMs) effektiver und nachhaltiger, indem sie verdeutlichen, dass der Erfolg maßgeblich von einer geeigneten soziotechnischen Umwelt abhängt: Dies erfordert die Neudefinition von Führungsrollen (Partner als Product Owner“), eine transparente Aufgabenverwaltung durch Backlogs und die partizipative Einbindung des gesamten Teams – von der Assistenzkraft bis zum Anwalt – als gleichberechtigte „Developer“. Angesichts des „War for Talents“ und des Margendrucks („Sandwich-Position“) fokussieren sich Kanzleien auf die Abkehr vom „Push-Prinzip“ hin zu einem „Pull-Ansatz“, der einen „Sense of Ownership“ schafft und durch regelmäßige „Sprint Reviews“ Arbeitsfortschritte (Inkremente) sichtbar macht, um die Akzeptanz der KI-Integration zu sichern und die Wettbewerbsfähigkeit durch exponentielle Skalierung langfristig zu steigern. Dieses Kapitel skizziert die Grenzen des linearen Wachstumsmodells sowie die theoretischen Grundlagen der KI-gestützten Skalierung, veranschaulicht die Anwendung des Scrum-Frameworks am Beispiel eines M&A-Teams und erörtert zentrale Erfolgsfaktoren, wie die Auflösung der Trennung zwischen Berufsträgern und Nicht-Berufsträgern sowie die Integration des Sprachmodells als vollwertiges Teammitglied.

    5 Min.

  7. 23. FEB.

    The Economics of Digital Multinational Enterprises

    Basierend auf dem Beitrag von Prof. Dr. Bernd Ebersberger und Dr. Bernhard Dachs: Die Evolution hin zu digitalen multinationalen Unternehmen (Digital MNEs) revolutioniert die klassischen Theorien der Internationalisierung und Wertschöpfung durch die konsequente Nutzung digitaler Technologien als Basis des Geschäftsmodells, um physische Standortabhängigkeiten zu überwinden und globale Märkte unmittelbar als „Born Globals“ zu erschließen. Diese Erkenntnisse machen das Verständnis der neuen ökonomischen Gesetzmäßigkeiten unerlässlich, indem sie verdeutlichen, dass der Erfolg maßgeblich von Faktoren wie der Nutzung von Information als nicht-rivalem Rohstoff, steigenden Skalenerträgen bei sinkenden Grenzkosten und der effektiven Ausnutzung von Netzwerkeffekten abhängt. Angesichts der Herausforderungen wie der Entstehung von „Winner-Takes-All“-Märkten, Datenschutzrisiken und aggressiver Steuervermeidung fokussieren sich politische Akteure zunehmend auf regulatorische Konzepte und technologische Souveränität, um den Wettbewerb zu sichern und gesellschaftliche Nachteile langfristig zu begrenzen. Dieses Kapitel skizziert die theoretischen Abgrenzungen zwischen traditionellen „Lehrbuch-Firmen“ und digitalen MNEs, analysiert die Funktionsweise von Plattformen in zweiseitigen Märkten und erörtert zentrale ökonomische Mechanismen wie Bundling, Versionierung und Lock-in-Effekte.Zudem wird am Beispiel aktueller EU-Regulierungen wie dem Digital Markets Act aufgezeigt, wie die Spannung zwischen dem Nutzen für Konsumenten und der Marktmacht dominanter „Superstar-Firmen“ künftig durch strengere politische Rahmenbedingungen neu austariert werden muss.

    6 Min.

  8. 17. FEB.

    Die nächste Generation datengetriebener Unternehmensentscheidungen: : KI als Treiber von Self-Service Business Intelligence und Analytics

    Basierend auf dem Beitrag von Sebastian Moll und Gabriel Alain Fechir-Oertel: Die Evolution hin zur nächsten Generation datengetriebener Unternehmensentscheidungen revolutioniert die klassische Aufgabenverteilung zwischen IT und Fachbereich durch die konsequente Befähigung von Anwendern zu Self-Service Business Intelligence (SSBI) und Analytics, um Engpässe zu überwinden und evidenzbasierte Entscheidungen zu beschleunigen. Diese Erkenntnisse machen die Operationalisierung der Demokratisierung von Daten effektiver und nachhaltiger, indem sie verdeutlichen, dass der Erfolg maßgeblich von Faktoren wie einer klaren Rollendefinition, der Förderung von „Data Literacy“ und etablierten Quality Gates durch Power User abhängt. Angesichts der Herausforderungen wie Datenschutzrisiken und der Entstehung von „Technical Debt“ fokussieren sich Unternehmen auf inkrementelle Einführungsstrategien und Governance-Konzepte, um die Akzeptanz zu sichern und die Validität dezentraler Analysen langfristig zu gewährleisten. Dieses Kapitel skizziert die theoretischen Grundlagen und Reifegrade von SSBI, analysiert die Erweiterung zum KI-getriebenen „Self-Service BI und Analytics“ (SSBIA) und erörtert zentrale Erfolgsfaktoren sowie Risiken bei der organisatorischen Implementierung. Zudem wird am Praxisbeispiel von Microsoft Fabric aufgezeigt, wie generative KI-Assistenten (Copilot) die Lücke zwischen technischer Komplexität und fachlicher Anwendung schließen.

    7 Min.
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Wie gestalten Unternehmen ihre Zukunft in einer stark digitalisierten und von KI geprägten Welt, die ständig im Wandel ist? Digitales Management ist der Podcast für Führungskräfte, ManagerInnen und Studierende, die in einer sich dynamisch verändernden Wirtschaftswelt zukunftsfähig bleiben wollen. Basierend auf dem gleichnamigen Springer-Fachbuch diskutieren wir praxisnahe Ansätze, Erfolgsrezepte und Herausforderungen im Zeitalter der Transformation. Mit Unterstützung moderner KI-Technologie bringen wir die Perspektiven der BuchautorInnen direkt zu Dir als Stimmen aus dem Buch.

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  • Erstellt von
    Prof. Dr. Stefan Detscher, Prof. Dr. Michael Hepp
  • Jahre aktiv
    2025 - 2026
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    © Prof. Dr. Stefan Detscher, Prof. Dr. Michael Hepp
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