Punkt. Linie. Fläche.

Die prozessuale Eigenlogik mittelständischer Unternehmen bei KI-Prozessinnovationen.

Luca Schouren

Prof. Gert Trauernicht
Prof. Dr. Fabian Hemmert

Semester

Winter 25/26
Master

Kontakt lu.schouren@gmail.com

Künstliche Intelligenz gilt als zentraler Treiber für die Zukunftsfähigkeit des deutschen Mittelstands. Die Umsetzung in die unternehmerische Praxis stellt jedoch viele Akteur*innen vor strukturelle Herausforderungen.

Die Masterthesis untersucht auf Basis qualitativer Interviews die Diskrepanz zwischen akademischen Prozessmodellen und der gelebten Realität bei KI-Prozessinnovationen in mittelständischen Unternehmen. Die Erkenntnisse der empirischen Untersuchung zeichnen dabei eine spezifische, oft implizit ablaufende „prozessuale Eigenlogik“, die sich deutlich von theoretischen Idealkonstrukten unterscheidet.

Um diesen oft unbewussten Pragmatismus methodisch greifbar und steuerbar zu machen, überführt die Arbeit die gewonnenen Erkenntnisse in ein Analysemodell. Dadurch wird die Lücke zwischen theoretischer Methodik und mittelständischer Praxis geschlossen und eine gezielte Gestaltung der digitalen Transformation ermöglicht, die der Kultur und Struktur mittelständischer Unternehmen gerecht wird.

  • LINQ  UWID

    LINQ
    Linxun Li

  • zoozee  UWID

    zoozee
    Leonhard Quack

  • DUO  UWID

    DUO
    Bent Pollack

  • Miele Spot HS1  UWID

    Miele Spot HS1
    Linus Micheel