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Einsatz von Künstlicher Intelligenz im betriebswirtschaftlichen Kontext

Modulbezeichnung:
Bezeichnung des Moduls innerhalb des Studiengangs. Sie soll eine präzise und verständliche Überschrift des Modulinhalts darstellen.
Einsatz von Künstlicher Intelligenz im betriebswirtschaftlichen Kontext
Studiengang:
Studiengang mit Beginn der Gültigkeit der betreffenden ASPO-Anlage/Studienordnung des Studiengangs, in dem dieses Modul zum Studienprogramm gehört (=Start der ersten Erstsemester-Kohorte, die nach dieser Ordnung studiert).
Wirtschaftsingenieurwesen, Master, Ordnung 01.10.2026
Code: WIMb21IN123
SWS/Lehrform:
Die Anzahl der Semesterwochenstunden (SWS) wird als Zusammensetzung von Vorlesungsstunden (V), Übungsstunden (U), Praktikumsstunden (P) oder Projektarbeitsstunden (PA) angegeben. Beispielsweise besteht eine Veranstaltung der Form 2V+2U aus 2 Vorlesungsstunden und 2 Übungsstunden pro Woche.
0BL
ECTS-Punkte:
Die Anzahl der Punkte nach ECTS (Leistungspunkte, Kreditpunkte), die dem Studierenden bei erfolgreicher Ableistung des Moduls gutgeschrieben werden. Die ECTS-Punkte entscheiden über die Gewichtung des Fachs bei der Berechnung der Durchschnittsnote im Abschlusszeugnis. Jedem ECTS-Punkt entsprechen 30 studentische Arbeitsstunden (Anwesenheit, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung, ggfs. Zeit zur Bearbeitung eines Projekts), verteilt über die gesamte Zeit des Semesters (26 Wochen).
6
Studiensemester: laut Wahlpflichtliste
Pflichtfach: nein
Arbeitssprache:
Deutsch
Prüfungsart:
Haausarbeit (Zentraler Gegenstand und Prüfungsleistung des Kurses wird die Bearbeitung & schriftliche Abgabe von Fallstudien mit unterschiedlichen Aufgabentypen sein.)

[letzte Änderung 20.08.2026]
Arbeitsaufwand:
Der Arbeitsaufwand des Studierenden, der für das erfolgreiche Absolvieren eines Moduls notwendig ist, ergibt sich aus den ECTS-Punkten. Jeder ECTS-Punkt steht in der Regel für 30 Arbeitsstunden. Die Arbeitsstunden umfassen Präsenzzeit (in den Vorlesungswochen), Vor- und Nachbereitung der Vorlesung, ggfs. Abfassung einer Projektarbeit und die Vorbereitung auf die Prüfung.

Die ECTS beziehen sich auf die gesamte formale Semesterdauer (01.04.-30.09. im Sommersemester, 01.10.-31.03. im Wintersemester).
Der Gesamtaufwand des Moduls beträgt 150 Arbeitsstunden.
Empfohlene Voraussetzungen (Module):
Keine.
Sonstige Vorkenntnisse:
Es sind keine Vorkenntnisse im Bereich KI notwendig.

[letzte Änderung 20.08.2026]
Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
Modulverantwortung:
Professor/innen des Studiengangs
Dozent/innen:
Lehrbeauftragte


[letzte Änderung 20.08.2026]
Lernziele:
Die Teilnehmenden sind in der Lage,
KI-Potenziale in betrieblichen Prozessen zu erkennen und zu bewerten,
geeignete KI-Ansätze zu identifizieren und einzuordnen sowie
den Nutzen und die Grenzen eines KI-Einsatzes strukturiert zu beurteilen.

[letzte Änderung 20.08.2026]
Inhalt:
Theoriephase:
1. Grundlagen der KI (Begrifflichkeiten, Formen und die wesentlichen Aufgabentypen, die in der Industrie relevant sind)
2. konkrete Anwendungsfelder der KI
3. Analyse-Framework zur Anwendung von KI in Fallstudien
Anwendungsphase:
4. Selbstständige Bearbeitung von drei Fallstudien aus dem industriellen Kontext: Jede Fallstudie stellt eine andere Aufgabe (z.B. Konzeptempfehlung, Fehleranalyse eines Projekts und Entscheidung zwischen KI-Ansätzen). Im Vordergrund steht nicht die technische Umsetzung bzw. die Entwicklung von KI-Systemen, sondern die organisatorische und strategische Bewertung von KI-Einsatzmöglichkeiten.

[letzte Änderung 20.08.2026]
Weitere Lehrmethoden und Medien:
Blended Learning, 2-3 Präsenztermine, Fachgespräche, Fallstudien

[letzte Änderung 20.08.2026]
Sonstige Informationen:
Modulverantwortung: Prof. Dr. Stefan Selle, Dozent: Alexander Michael Rombach (M.Sc.) - Mitarbeiter am Lehrstuhl von Prof. Dr. Loos an der Universität des Saarlandes

[letzte Änderung 20.08.2026]
Literatur:
wird in der Veranstaltung bekanntgegeben

[letzte Änderung 20.08.2026]
 
[Sun Sep 13 10:20:27 CEST 2026, CKEY=wevkiib, BKEY=wtm3, CID=WIMb21IN123, LANGUAGE=de, DATE=13.09.2026]