Forschung
Die Professur Wirtschaftsinformatik, insb. Buisness Analytics forscht in den Themengebieten der Anwendung maschineller Lernverfahren (ML) und Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) in Unternehmen. Unsere Forschung zielt auf die Lösung praktisch relevanter Probleme und auf die Weiterentwicklung der dazu erforderlichen Theorien und Methoden ab. Neben Erkenntnissen zur Gestaltung von ML-basierten Informationssystemen ist es das explizite Ziel, prototypische Lösungen ins Feld zu bringen und damit einen Mehrwert in der betrieblichen Praxis der Industriepartner zu schaffen. Ein weiterer Schwerpunkt der Forschung ist die Wertschöpfung durch KI in Unternehmen.
News
Deniz Oruç Çelik präsentiert auf der TDWI-Konferenz in München (23.–25. Juni 2026) erste Ergebnisse seiner Studie zum Karriereerfolg von Data Scientists. Der Beitrag „Der übersehene Beruf im Zeitalter der KI? Erste Erkenntnisse zum Data-Science-Berufserfolg“ untersucht, welche beobachtbaren Karrierefaktoren den beruflichen Erfolg von Data Scientists erklären können. Auf Basis professioneller Netzwerkdaten zeigt die Studie, wie etablierte Prädiktoren aus der Karriereforschung für die Analyse eines jungen IT-Berufsfelds nutzbar gemacht werden können.
Prof. Dr. Konstantin Hopf und Deniz Oruç Çelik halten auf der data2day 2026 in Köln den Vortrag „Crafting AI: Spannung zwischen Data-Science-Handwerk und Management-Erwartung“. Der Beitrag untersucht, warum Data-Science- und KI-Projekte in Unternehmen häufig nicht den erwarteten Nutzen erzielen. Im Mittelpunkt steht die Spannung zwischen Management-Erwartungen an technisch planbare KI-Lösungen und dem handwerklichen, explorativen Charakter praktischer Data-Science-Arbeit. Auf Basis von mehr als 100 Interviews werden 15 Taktiken für ein wirksameres Management von KI-Projekten vorgestellt.
Die Professur WI2 wird bei der diesjährigen 34. European Conference on Information Systems (ECIS) in Mailand mit zwei Beiträgen vertreten sein.
Ein Beitrag (full paper) zum Vertrauen in Entscheidungen, die von KI-Systemen zusammen mit Menschen getroffen werden. Das Paper „Procedural Justice and the Limits of Explanations in Human-AI Decision-Making“ hat Prof. Dr. Konstantin Hopf zusammen mit Simon Merz (Universität Halle-Wittenberg) und Arisa Shollo (Copenhagen Business School) verfasst. In der experimentellen Studie im ethisch sensiblen Umfeld der Entscheidung über Bewerbungsunterlagen fiel auf, dass Menschen einem Entscheidungssystem weniger vertrauen, wenn Mensch und KI zusammen entscheiden, als wenn nur Menschen oder nur KI-Systeme die Entscheidung treffen. Diese Phänomen beschreiben die Autoren als "hybrid dysphoria", also das Unbehagen bei der hybriden Entscheidungsfindung.
Weiterhin wird Prof. Dr. Konstantin Hopf am Workshop "Teaching with AI in Higher Education: From Insight to Impact“ zusammen mit Leonie Manzke (Universität Erlangen-Nürnberg) mit einem Diskussionspapier teilnehmen. Weitere Autoren in diesem Beitrag sind Prof. Dr. Felix Wortmann und Maximilian May (Universität St. Gallen) und Prof. Verena Tiefenbeck (Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg).
Nach einem Semester Vertretung wurde Prof. Dr. Konstantin Hopf seit 15. Februar 2026 als Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik, insb. Business Analytics, ernannt. Er setzt damit seine Forschung und Lehre im Bereich des Einsatzes von erklärbaren maschinellen Lernverfahren und der datenbasierten Entscheidungsunterstützung an der TU Chemnitz fort. Lesen Sie die vollständige Pressemitteilung.
Der Artikel „Validating Explainer Methods: A Functionally Grounded Approach for Numerical Forecasting“, welcher in Zusammenarbeit mit der Otto-Friedrich-Universität Bamberg entstanden ist, erscheint in Kürze in der Fachzeitschrift Journal of Forecasting (Impact Factor 3.2, VHB „B“). Der Artikel befasst sich mit der Validierung von Erklärmethoden für numerische Prognosemodelle und zeigt, wie sich die Aussagekraft und Zuverlässigkeit von Explainable-AI-Ansätzen für Zeitreihenprognosen systematisch überprüfen lassen. Die Veröffentlichung ist Open Access, also frei zugänglich.
In der Februar-Ausgabe der Fachzeitschrift Energy Policy (Impact Factor 9, VHB „B“) erscheint der Forschungsartikel „Do dynamic electricity tariffs change the gains of residential PV-battery systems? A simulation-based evaluation using data from 448 households“, welcher in Zusammenarbeit mit der Otto-Friedrich-Universität Bamberg und der Julius-Maximilians-Universität Würzburg entstanden ist. Die Veröffentlichung ist Open Access, also frei zugänglich.
Die Studie zeigt, wie flexible Stromtarife die Wirtschaftlichkeit von Heimspeichern verbessern können und eröffnet neue Perspektiven für Haushalte und Energiepolitik. Der Beitrag hat bereits mediale Aufmerksamkeit erhalten, unter anderem durch einen Bericht im pv magazine am 24.11.2025.