Forschungsleuchtturm: Institut für Angewandte Künstliche Intelligenz (IAAI)
Kurzbeschreibung:
Das Institut für Angewandte Künstliche Intelligenz (IAAI) verfolgt das Ziel, KI in die Anwendung zu bringen und so die Brücke zwischen Forschung einerseits und Unternehmen und Gesellschaft andererseits zu schlagen. Indem es aktuelle Forschungsergebnisse verfolgt, bewertet und deren Potenzial für Unternehmensanwendungen erkennt, trägt das IAAI dazu bei, KI als Schlüsseltechnologie der Zukunft zu etablieren.
URL:
Titel: Copilot im Cockpit - Wie KI die Kontrolle verändert
Forschungsprojekt: KI- und agentenbasierte Kommunikation im Anwendungskontext Projektmanagement und Collaboration in internationalen Unternehmen.
Projektbeschreibung (Forschungsfragen, Vorgehen, erwartete Ergebnisse)
In vielen Unternehmen kommen inzwischen intelligente KI-Agenten wie beispielsweise Custom GPTs und Actions von OpenAi, Gemini von Google oder Microsofts Copilot zum Einsatz, um Routineaufgaben in Wissensarbeit, Kommunikation und Entscheidungsfindung zu automatisieren. Die Technologien und KI-Modelle (LLMs, Neuronale Netze, ..) sind leistungsfähig und breit integrierbar, doch noch fehlen klare Vorstellungen, wie sie die Arbeitsanforderungen akademischer Berufe konkret verändern.
Projektziel:
Ziel des Projektes ist es einen Bewertungs- und Qualifikationsrahmen für mittelständische Unternehmen zu schaffen, anhand dessen diese Unternehmen für eine Reihe von typischen KI-Einsatzszenarien konkrete Handlungsempfehlungen für den Einsatz von LLM basierten KIs erhalten. Dabei sollen auch konkrete Qualitätssicherungsmaßnahmen für die jeweilige Kombination von KI-Technologie und Einsatzszenario vorgeschlagen werden.
Vorgehensweise
Zunächst wird im Rahmen einer breit angelegten Studie den State-of-the art bzgl. der Einsatzszenarien, der Leistungsfähigkeit der verschiedenen Plattformen und der aktuell eingesetzten Qualitätssicherungsmaßnahmen innerhalb mittelständischer Unternehmen und mittlerer Konzerne Unternehmen ( bis max. 25.000 Beschäftigte, bzw. max. 5 Mrd Umsatz) im DACH Raum erfasst und dokumentiert. Als Studienformat ist eine Kombination aus quantitativer Umfrage und qualitativen Experteninterviews geplant.
In einer begleitenden Literaturanalyse die zusätzlich auch den amerikanischen und asiatischen Raum beleuchtet werden LLM-modelltypische Fehlerbilder und geeignete Qualitätsmetriken ermittelt.
Mit Hilfe von prototypischen Anwendungsimplementierungen, die entweder begleitend zu Projekten in den kooperierenden Zielunternehmen oder aber eigenständig im Rahmen der virtuellen Studiengangsfirma „WingCompany“ des Studiengangs Wirtschaftsingenieurwesen implementiert und evaluiert werden, sollen die Möglichkeiten aber auch die Grenzen der Technologien erfasst und dokumentiert werden.
Ergebnisse
In einer abschließenden Reflexionsphase sollen die Erkenntnisse zusammengetragen und die – auf dem erarbeiteten Bewertungs- und Qualifikationsrahmen basierenden Handlungsempfehlungen erarbeitet und publiziert werden.
Durch die Kooperation mit dem mbuf. eV. https://mbuf.de/ sowie den beiden Fachportalen: stuttgarter-sharepointforum https://www.stuttgarter-sharepointforum.de/ und sharepoint360 https://sharepoint360.de/ besteht Zugang zu ca. 5.000 Unternehmen und mehr als 150 CIOs in diesen Unternehmen, welche für die geplanten Forschungsarbeiten kontaktiert und genutzt werden können.
Kurzbeschreibung
Im Rahmen des Forschungsprojektes „Copilot im Cockpit“ wird das hier angesprochene Forschungsthema insbesondere die Anforderungen und Möglichkeiten bei den Einsatzszenarien Projektmanagement und Collaboration beleuchten.
Name und Kontaktdaten: Prof. Dr. Arno Hitzges, Raum 184a, arno.hitzges@hdm-stuttgart.de , 0711 8923-2634
Fachrichtung, Studiengänge: Wirtschaftsingenieurwesen Medien (ME7)
Notwendiges Vorwissen: KI-Grundlagen, Neuronale Netze, Large Language Modells, Mathematik für Ingenieure, Statistik, Softwareentwicklung, MS 365
Laufzeit: 1.6.2025 - offen
Anzahl Mitarbeiter: 2 (Hitzges, Gäbeler)
URL:t.b.d
Literatur / weiterführende Links:
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Morrison, K., Iqbal, S. T., & Horvitz, E. (2024). AI-Powered Reminders for Collaborative Tasks: Experiences and Futures. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 8(CSCW1), 1-20.
https://arxiv.org/html/2503.19584 -
Kintz, M., Beinhauer, W., Bienzeisler, B., Drawehn, J., Dworschak, B., Engelbach, M., ... & Wulf, J. (2024). Potenziale Generativer KI für den Mittelstand.
https://publica.fraunhofer.de/entities/publication/ae3489ac-b3a5-4316-8218-3d6bbc9343a9 -
Singh, M., Pasricha, R., Singh, N., Kondapalli, R. P., & Boué, L. (2024). A case study of Generative AI in MSX Sales Copilot: Improving seller productivity with a real-time question-answering system for content recommendation. arXiv preprint arXiv:2401.04732.
https://arxiv.org/pdf/2401.04732 -
Sun, S., Li, J., Dong, Y., Liu, H., Xu, C., Li, F., & Liu, Q. (2025). Multi-agent Application System in Office Collaboration Scenarios. arXiv preprint arXiv:2503.19584.
https://arxiv.org/html/2503.19584 -
Zhang, C., Li, L., He, S., Zhang, X., Qiao, B., Qin, S., ... & Zhang, Q. (2024). Ufo: A ui-focused agent for windows os interaction. arXiv preprint arXiv:2402.07939.
https://arxiv.org/pdf/2402.07939