AIMB – AI Media Business

Im Forschungsprojekt TripleA, das gemeinsam mit Porsche Consulting durchgeführt wird, steht die Optimierung von Multiagentensystemen im Unternehmenskontext im Mittelpunkt. Zu den zentralen Forschungsschwerpunkten zählen die Orchestrierung von KI-Agenten, das Kontextmanagement sowie die systematische Evaluation der entwickelten Systeme. Darüber hinaus wird untersucht, wie die Zusammenarbeit zwischen KI-Agenten und Mitarbeitenden gestaltet werden kann, um die Akzeptanz zu erhöhen und zugleich die Qualität der Arbeitsergebnisse zu verbessern. Die Forschungsarbeiten werden von zwei wissenschaftlichen Mitarbeitenden unter der wissenschaftlichen Leitung von Prof. Dr. Jürgen Seitz und Prof. Dr. Florian Landkammer unmittelbar in einem konkreten Unternehmensumfeld durchgeführt. Bei der wissenschaftlichen Aufarbeitung der Ergebnisse kooperiert die Hochschule Offenburg mit der Forschungsgruppe von Prof. Dr. Dominik Kanbach an der HHL Leipzig Graduate School of Management. Zugleich soll das Projekt die methodischen und technologischen Grundlagen für zukünftige Innovationen und Produktentwicklungen auf Basis von KI-Agenten schaffen. Zu den weiterführenden Forschungsfeldern gehören der Einsatz sogenannter Model Councils zur Verbesserung der Ergebnisqualität sowie die Entwicklung iterativer Feedback- und Lernschleifen, die eine zunehmend selbstständige Optimierung der Agenten ermöglichen.

LearnSphere ist ein empirisch ausgerichtetes Forschungsvorhaben zur Untersuchung der Akzeptanz und Nutzungsintention eines KI-gestützten Tutors in Form eines interaktiven Avatars innerhalb digitaler Lernumgebungen für kleine und mittlere Unternehmen (KMU). Die Entwicklung der Lernplattform und des KI-Tutors erfolgt durch einen Projektpartner aus der Wirtschaft, während die beteiligte Forschungsgruppe die eigenständige wissenschaftliche Konzeption, Durchführung und Auswertung der Studie verantwortet. Ziel des Projekts ist die Beantwortung einer wissenschaftlichen Fragestellung zur Wahrnehmung, Akzeptanz und Nutzung KI-basierter Avatartechnologien im betrieblichen Weiterbildungskontext. Theoretische Grundlage bilden etablierte Modelle der Technologieakzeptanz, insbesondere das Technology Acceptance Model (TAM) sowie dessen Erweiterungen, die für den Anwendungskontext KI-gestützter Lernsysteme empirisch überprüft werden. Ergänzend werden Konstrukte wie wahrgenommene Verständlichkeit, Motivation und subjektiver Lernerfolg in das Untersuchungsmodell integriert. Die empirische Untersuchung erfolgt mittels standardisierter quantitativer Befragungen von Fach- und Führungskräften aus KMU und wird hypothesengeleitet ausgewertet. Die Ergebnisse leisten einen wissenschaftlichen Beitrag zur Akzeptanzforschung KI-gestützter Lernsysteme und ermöglichen die Ableitung generalisierbarer Erkenntnisse für den Einsatz solcher Technologien im KMU-Kontext.

KISEE (KI-basierte Skillerfassung und -entwicklung) ist ein Verbund-Forschungsprojekt der mycelia gGmbh aus Berlin, sowie des Institute for Applied Artificial Intelligence an der Hochschule der Medien. In diesem Forschungsprojekt soll erforscht werden, wie mithilfe eines KI-basierten Beraters Chancengerechtigkeit beim Zugang zu Future Skills geschaffen werden kann. Menschen aus

bildungsfernen Haushalten und mit Migrationshintergrund sollen dabei besonders profitieren. Ein interaktiver KI-Avatar steht im Mittelpunkt und soll klassische Beratungsansätze wie Chatbots oder Arbeitsagenturen nicht nur ergänzen, sondern zugänglicher, skalierbar und effektiver machen. Der Avatar bietet eine personalisierte Beratung, erfasst bestehende Kompetenzen, eröffnet neue Möglichkeiten auf dem Arbeitsmarkt und erleichtert den Zugang zu Weiterbildungsangeboten und Zertifizierungen. Dabei wird die Wirksamkeit in drei Bereichen evaluiert: Im Vergleich mit Chatbots wird untersucht, ob der Einsatz des Avatars zu präziseren Kompetenzprofilen und höherem Informationsgewinn führt. Mit dem Technology Acceptance Model (TAM) werden die Akzeptanz und Nutzungsbereitschaft bewertet. Zudem prüfen unabhängige Expert*innen die Genauigkeit der vom interaktiven KI-Avatar durchgeführten Kompetenzanalyse. Ziel ist es, den Zugang zu zukunftsrelevanten Fähigkeiten gerechter zu gestalten und nachhaltige Entwicklungsmöglichkeiten für alle zu schaffen.

Im Forschungsprojekt ValueTales wurde untersucht, wie generative KI Unternehmen dabei unterstützen kann, datenbasierte Entscheidungen schneller und fundierter zu treffen. Im Zentrum steht die Idee sogenannter "Smart Executive Summaries" – automatisch durch einen Chatbot generierte, verständliche Berichte, die komplexe KPI-Daten in konkrete Handlungsempfehlungen übersetzen und so als digitaler Entscheidungspartner fungieren. Die begleitende Studie zeigt deutlich, wie KI-Chatbots Fach- und Führungskräfte in Entscheidungsprozessen unterstützen und unter welchen Bedingungen sie im Unternehmensalltag akzeptiert und genutzt werden. Auf Basis einer empirischen Untersuchung mit über 100 Teilnehmenden zeigt sich: Der wahrgenommene Mehrwert ist der entscheidende Treiber für die Nutzung. KI wird vor allem dann eingesetzt, wenn sie bessere, präzisere und direkt umsetzbare Entscheidungen ermöglicht. Gleichzeitig spielen Vertrauen in die Datenquellen, Transparenz der Ergebnisse sowie die Qualität der Antworten eine zentrale Rolle für die Akzeptanz. Die Ergebnisse machen zudem deutlich, dass Zeitersparnis und Effizienzgewinne als wesentliche Wettbewerbsvorteile wahrgenommen werden und eine intuitive Nutzung sowie eine geringe kognitive Belastung die Anwendung erleichtern. Darüber hinaus beeinflussen organisationale Faktoren wie Führung, Unternehmenskultur und digitale Kompetenzen den Einsatz maßgeblich. ValueTales liefert damit konkrete Leitlinien für Unternehmen, wie KI-gestützte Entscheidungsunterstützung wirksam gestaltet und nachhaltig etabliert werden kann.

TALAINTED ist ein Verbundforschungsprojekt der Hacker School aus Hamburg sowie des Institute for Applied Artificial Intelligence (IAAI) an der Hochschule der Medien Stuttgart. Ziel des Projekts war es, zu untersuchen, wie KI-gestützte Lernformate Jugendliche in der Phase der Berufsorientierung – insbesondere Mädchen und sozioökonomisch benachteiligte Gruppen – nachhaltig für die IT- und Digitalbranche begeistern können. Im Rahmen des Projekts wurde ein innovativer, mehrsprachiger Onlinekurs entwickelt, der auf dem Einsatz virtueller KI-Avatare basiert. Diese Avatare fungieren als digitale Lernbegleiter und ermöglichen ein flexibles, selbstbestimmtes Lernen – unabhängig von Ort, Zeit und individuellem Lerntempo. Durch schrittweise Anleitungen, interaktive Elemente und unbegrenzte Wiederholungsmöglichkeiten wurde ein niedrigschwelliger Zugang zu Programmierinhalten geschaffen. Die Wirksamkeit des Ansatzes wurde in einer Studie mit 272 Schülerinnen und Schülern im Alter von 12 bis 14 Jahren untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass das KI-basierte Lernformat signifikant positive Effekte erzielt: Das Interesse am Programmieren konnte deutlich gesteigert werden, ebenso wie die Motivation, sich intensiver mit digitalen Themen auseinanderzusetzen. Die Teilnehmenden berichteten zudem von einer verbesserten Konzentration, einem leichteren Verständnis der Inhalte sowie einem gesteigerten Spaß am Lernen. Auch das Interesse an einer späteren Karriere im IT-Bereich wurde nachhaltig gefördert. Darüber hinaus konnten wichtige Erkenntnisse zur Gestaltung inklusiver und wirksamer digitaler Lernangebote gewonnen werden. Insbesondere zeigte sich, dass KI-Avatare dazu beitragen können, Bildungsbarrieren zu reduzieren und individuelle Lernprozesse besser zu unterstützen. Ein zentrales Ergebnis des Projekts ist die Entwicklung eines praxisorientierten Leitfadens, der Schulen und Organisationen dabei unterstützt, KI-basierte Lernformate eigenständig umzusetzen. Die im Projekt gewonnenen Erkenntnisse und Konzepte sollen gezielt weitergegeben werden, um anderen Bildungsakteuren die Entwicklung vergleichbarer Angebote zu ermöglichen. Unter folgendem Link ist der Onlinekurs aufrufbar: https://hackersc.uber.space/talainted/

TALAINTED zeigt eindrucksvoll, wie Künstliche Intelligenz im Bildungsbereich eingesetzt werden kann, um Chancengleichheit zu fördern, innovative Lernformate zu etablieren und junge Menschen auf ihrem Weg in eine digitale Zukunft zu begleiten.

In einer Welt, in der Bildung und Technologie immer enger miteinander verflochten sind, stellt sich eine faszinierende Frage: Kann semantische Künstliche Intelligenz das Lernen mit Lernvideos revolutionieren? Dieser Frage widmete sich das Projekt AIEDN (AI Education) des Institute for Applied Artificial Intelligence der HdM Stuttgart, der thingsTHINKING GmbH und des Mathe-YouTubers Daniel Jung. Nach einem Jahr intensiver Forschungsarbeit bietet der Abschluss des Projekts spannende Einblicke in die Zukunft des Lernens. Der Kern des Projekts war die Erforschung eines semantischen KI-Lernassistenten. Dieses fortschrittliche Tool versteht Fragen der Lernenden auf semantischer Ebene und liefert gezielt Antworten aus einem umfangreichen Pools von Bildungsinhalten. Es ermöglicht Lernenden, Fragen in Alltagssprache zu formulieren und direkt an passende Stellen in Lernmaterialien verwiesen zu werden. Im Rahmen des Projekts wurde erforscht, ob der KI-Lernassistent nicht nur das Lernen effizienter und motivierender gestaltet, sondern auch, ob langfristige Lernerfolge und tieferes Verständnis der erlernten Themen ermöglicht werden können. Darüber hinaus wurden Anwendungsmöglichkeiten von KI-Lernassistenten in Unternehmen untersucht. Ein besonderes Anliegen der Projektbeteiligten ist es, allen Lernenden, unabhängig ihrer sozialen Herkunft, mit dem KI-Video-Assistenten einen fairen Zugang zu Bildung und individueller Unterstützung zu ermöglichen und somit einen wichtigen Schritt in Richtung Bildungsgerechtigkeit zu realisieren. Unter www.aiedn.com kann der KI-Lernassistent kostenlos genutzt werden.

Integrierte Lehre zur verantwortungsvollen Nutzung Künstlicher Intelligenz auf Basis physisch-virtueller Demonstratoren

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich zu einer Schlüsseltechnologie des 21. Jahrhunderts entwickelt, die viele unserer Arbeits- und Lebenskontexte durchdringt. Angesichts dieser Tatsache nimmt die Notwendigkeit zu, KI in der Hochschullehre stärker zu berücksichtigen. Allerdings blieb das Studienangebot häufig auf eine einzelne Perspektive – meist die der Informatik – beschränkt. Dieser Herausforderung begegnete das Projekt IKID mit einem integrierten und innovativen Lehrangebot.

IKID: Ein integrierter Ansatz zur KI-Lehre
IKID verfolgte das Ziel einer ganzheitlichen Ausbildung für die KI-Expert:innen von morgen. KI wurde dabei nicht nur aus der Sicht der Informatik, sondern auch aus den Perspektiven der

Betriebswirtschaft, der Ethik und des Rechts beleuchtet. Dieser multiperspektivische und praxisorientierte Ansatz zielte darauf ab, den Studierenden alle notwendigen Kompetenzen zu vermitteln, um KI-Projekte erfolgreich und verantwortungsvoll umzusetzen. Diese Qualifikation wurde mit dem Zertifikat „Interdisziplinäre KI-Kompetenzen" nachgewiesen.

Entwicklung und Evaluation: Das interdisziplinäre Didaktikkonzept
Das IKID-Projekt umfasste die Entwicklung sowie die wissenschaftliche Erforschung und Überprüfung eines interdisziplinären Didaktikkonzepts. Dieses Konzept definierte den methodischen und inhaltlichen Rahmen für eine ganzheitliche KI-Ausbildung. Durch kontinuierliche Evaluation stellte das IKID-Team sicher, dass das Lehrangebot den aktuellen Anforderungen entsprach und fortlaufend optimiert wurde. Das Ergebnis ist ein praxiserprobtes und wissenschaftlich fundiertes Modell für ein interdisziplinäres KI-Lehrkonzept.

KI-Lehre: Multiperspektivisch und praxisorientiert
Die Lehrveranstaltungen begannen mit Grundlagen in Informatik, Wirtschaft, Ethik und Recht, um den Studierenden die Werkzeuge für KI-Projekte aus der jeweiligen Disziplin an die Hand zu geben. Im Mittelpunkt standen dabei das Verständnis der Interessen der beteiligten Disziplinen, die Nutzung von Synergien und das Meistern von Zielkonflikten. HdM-Studierende konnten das interdisziplinäre KI-Studienangebot ab dem Wintersemester 2023/24 regelmäßig belegen.

Physisch-virtuelle Demonstratoren: KI zum Anfassen
Neben den Grundlagenveranstaltungen setzte das Projektteam auf den Einsatz von physisch-virtuellen Demonstratoren. Diese machten KI für die Studierenden erlebbar und boten die Möglichkeit, zu interagieren und zu diskutieren. Thematisch repräsentierten die Demonstratoren verschiedene Anwendungsbereiche von KI und gaben den Studierenden die Möglichkeit, das Gelernte direkt anzuwenden. Im Rahmen integrierter KI-Projekte nahmen Studierende beispielsweise wie in einer Case Study die Rolle von leitenden Mitarbeitenden ein, vertraten im Verlauf die Interessen der beteiligten Disziplinen und brachten ihr Projekt letztlich zu einem ganzheitlichen Erfolg. In einer eigens für das Projekt entwickelten KI-Sandbox wurde Studierenden eine sichere Umgebung geboten, in der sie KI-Algorithmen selbst trainieren, testen und eigene Projekte entwickeln konnten.

Ausblick: Ein offenes Angebot für alle Hochschulen
Mit Abschluss des Projekts Ende 2025 stellte das IKID-Team die erarbeiteten Materialien und Methoden als „Open-Source-Lösung" zur Verfügung. Andere Hochschulen und Universitäten können davon profitieren und das interdisziplinäre KI-Exploratorium in ihre eigenen Lehrkonzepte integrieren. Mit dem IKID-Projekt setzte die HdM einen entscheidenden Schritt in Richtung einer zukunftsweisenden, interdisziplinären Hochschullehre, die Studierende optimal auf die Herausforderungen und Möglichkeiten der KI vorbereitete.

Das Forschungsprojekt „What can AI do for me?“ wurde 2021 vom Institute for Applied Artificial Intelligence der Hochschule der Medien (HdM), der thingsTHINKING GmbH GmbH und der KENBUN IT AG ins Leben gerufen. Ziel des Projektes war es, die Forschung im Bereich der digitalen Wertschöpfung zu vertiefen und Brücken zwischen Unternehmen und der sich stetig entwickelnden KI-Landschaft zu bauen. Nach intensiver Forschung brachte das Projekt im Oktober 2021 die KI-basierte Matching-Plattform “WhatCanAIDoForMe.com” hervor. Hier können Unternehmen ihre Vorhaben oder Problemstellungen in Textform in Alltagssprache beschreiben. Daraufhin identifiziert das semantische Matching passende KI-Anwendungen und potenzielle KI-Lösungsanbieter. Gleizeitig erhalten die Nutzer eine Experteneinschätzung des Wertschöpfungspotenzials vergleichbarer

Vorhaben. Dies soll Unternehmen helfen, die Vielfalt der KI-Anwendungen zu entdecken und den idealen Projektpartner zu finden. Den Kern der Plattform bilden die Erkenntnisse aus der AI Value Creation-Studie. Diese Studie widmet sich den facettenreichen Aspekten der Wertschöpfungspotenziale von KI in Unternehmen. In über 40 qualitativen Interviews wurden mehr als 90 KI-Anwendungsfälle erhoben und analysiert. Die Forschungsergebnisse beleuchten sowohl die Herausforderungen, vor denen Unternehmen bei der Implementierung von KI stehen, als auch das breite Spektrum an Wertschöpfungspotenzialen, die KI-Initiativen in allen Unternehmensbereichen ermöglichen.