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„Künstliche Intelligenz“ (KI) als zentrale Schlüsseltechnologie für nahezu alle Lebensbereiche soll künftig auch Studierenden der Wirtschaftswissenschaften vertieft vermittelt werden. Die Universität Bayreuth wird gemeinsam mit Verbundpartnern und gefördert von Bund und Ländern ein hochschulübergreifendes, modulares Angebot zum Aufbau von KI-Kompetenzen von Wirtschaftswissenschaftler*innen entwickeln. Die Projektförderung beträgt 4,24 Mio. Euro, die Laufzeit des Projekts ist vier Jahre.
"ABBA: AI for Business | Business for AI“ ist der Name dieses innovativen Projekts. „Künstliche Intelligenz durchdringt die Wirtschaftsbereiche stärker denn je und ermöglicht vielversprechende Wirtschaftspotentiale. Insbesondere Wirtschaftswissenschaftler und –wissenschaftlerinnen werden dabei als Brückenbauende zunehmend zu Gestaltern und Gestalterinnen und entscheidenden Erfolgsfaktoren von KI-Innovation", erläutert Prof. Dr. Torsten Eymann, Vizepräsident für Digitalisierung und Innovation der Universität Bayreuth. Aber der Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Wirtschaft erfordert spezifische Kompetenzen. Neben technischer Expertise benötigt die Wirtschaft insbesondere Kenntnisse, technische Systeme zu bewerten, in betriebliche Prozesse, Arbeitsumgebungen, Produkte und Dienstleistungen einzubetten sowie dauerhaft zu steuern.
Die Zielgruppe des Verbundvorhabens umfasst deshalb die Betriebswirtschaftslehre und verwandte Wirtschaftsstudiengänge wie Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsingenieurwesen etc., welche insgesamt ca. 22 % der Studierenden an deutschen Hochschulen ausmachen. "Der Anspruch kompetenzorientierter, studierendenzentrierter und didaktisch hochwertiger Lehre ist im Rahmen dieses Fördervorhabens von zentraler Bedeutung. Studierende sollen durch den Fokus auf ein Lernen in authentischen Anforderungssituationen zum wissensbasierten und verantwortungsvollen Umgang mit KI befähigt werden", sagt Eymann.
Konkret arbeitet man jetzt an der Entwicklung und Bereitstellung eines Lehrmodulbaukastens für Künstliche Intelligenz, der Wirtschaftsstudierenden wissenschaftlich fundiert und praxisnah interdisziplinäre KI-Kompetenzen vermittelt. Er umfasst drei Säulen: KI-bezogene Lehrinhalte, die sich am fachlichen Hintergrund, Fähigkeiten und Interessen der Studierenden sowie an berufsrelevanten Anforderungen orientieren. Es werden neue didaktisch hochwertige Inhalte erstellt und auch auf etablierte Open Education Resources (OER) zurückgegriffen. Außerdem entsteht eine KI-Lernfabrik , wo gemeinsam mit Studierenden KI-Inhalte „zum Anfassen“ entwickelt werden. Schließlich soll eine organisatorische und technische Austauschplattform geschaffen werden, auf der Hochschulen, Industriepartner und Studierende sich vernetzen, um Synergien zu nutzen und Kompetenzen effizient und zielgerichtet aufzubauen.
Die Professuren der Uni Bayreuth werden in allen Teilbereichen mitwirken. So sollen hochwertige KI-Lehrveranstaltungen konzipiert werden, insbesondere zum Management von KI und unter Berücksichtigung von ethischen, rechtlichen und sozialen Fragestellungen. Bei der Konzeption der KI-Lernfabrik sollen den Studierenden die KI-Kompetenzen anwendungsorientiert und „hands-on“ vermitteln werden. Hierzu sind offene Hardware, Demonstratoren sowie die Bereitstellung von Datensätzen geplant. Beim Aufbau von Vernetzungskomponenten sollen verschiedene Formate wie hochschulübergreifende Hackathons, Summer Schools oder sonstige Veranstaltungen mit engem Bezug zur Praxis stattfinden.
Der Verbund wird mit insgesamt 4,24 Mio. Euro gefördert, wovon 1,25 Mio. Euro auf die Uni Bayreuth entfallen werden. Die Fördermittel werden jeweils im Verhältnis 90:10 vom Bund und vom Sitzland der jeweiligen Hochschule getragen.
Prof. Dr. Torsten Eymann
Vizepräsident für Digitalisierung und Innovation der Universität Bayreuth
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Fraunhofer-Projektgruppe Wirtschaftsinformatik des Fraunhofer FIT
Tel.: +49 (0) 921 / 55-7660
E-Mail: torsten.eymann@uni-bayreuth.de
Criteria of this press release:
Journalists
Economics / business administration, Information technology
transregional, national
Contests / awards, Transfer of Science or Research
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