Art der Arbeit

• Bachelorarbeit Wirtschaftsinformatik
• Masterarbeit Wirtschaftsinformatik

Status

Themenangebot

Ansprechpartner*in

• Robert Woroch

Kurzfassung

Die rasanten Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz (KI) haben den Weg für kreative Anwendungen generativer KI (GenAI) geebnet. Moderne Modelle erzeugen auf Basis einfacher Nutzereingaben Inhalte – etwa Texte, Bilder oder Programmiercode. GenAI-Dienste werden über Plattformen bereitgestellt, die durch ergänzende Angebote erweitert oder zu neuen, integrierten Diensten kombiniert werden, wodurch innerhalb des Plattformökosystems neue Innovationen entstehen. So ermöglichen etwa ChatGPT-Plug-ins die Anbindung externer Anwendungen, während GenAI-APIs zunehmend in Unternehmenssysteme und Plattformökosysteme integriert werden, um bestehende Lösungen durch generative KI zu erweitern.

Vor diesem Hintergrund untersucht die vorliegende Arbeit Governance-Mechanismen zur Orchestrierung verschiedener GenAI-Plattformen im Rahmen einer fallübergreifenden Analyse. Für die Durchführung stellt der Lehrstuhl eine initiale Liste relevanter GenAI-Unternehmen sowie eine Übersicht potenzieller Governance-Mechanismen zur Verfügung.

Im Rahmen einer Bachelorarbeit besteht das Ziel in der Entwicklung einer Taxonomie von Governance-Mechanismen generativer KI-Plattformen. In einer Masterarbeit erfolgt darüber hinaus eine Evaluation dieser Taxonomie anhand von Experteninterviews sowie die Ableitung möglicher Archetypen.

Startliteratur:

• Strobel, Gero; Banh, Leonardo; Möller, Frederik; Schoormann, Thorsten: Exploring Generative Artificial Intelligence: A Taxonomy and Types. In: Proceedings of the 57th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS). Hawaii, USA 2024
• Banh, Leonardo; Strobel, Gero: Generative artificial intelligence. In: Electronic Markets, Jg. 33 (2023) Nr. 63. doi:10.1007/s12525-023-00680-1
• Hein, Andreas (2020): Digital Platform Ecosystems: Emergence and Value Co-Creation Mechanisms. Technischen Universität München, München.
• Jacobides, Michael G.; Cennamo, Carmelo; Gawer, Annabelle (2018): Towards a theory of ecosystems. In Strat. Mgmt. J. 39 (8), pp. 2255–2276. DOI: 10.1002/smj.2904.
• Tiwana, Amrit (2014): Platform Ecosystems: Elsevier, Kapitel 6
• Hein, Andreas; Schreieck, Maximilian; Wiesche, Manuel; Krcmar, Helmut (2016): Multiple-Case Analysis on Governance Mechanisms of Multi-Sided Platforms. In : Multikonferenz Wirtschaftsinformatik. Ilmenau, Germany.
• Staub, Nicola; Haki, Kazem; Aier, Stephan; Winter, Robert (2022): Governance Mechanisms in Digital Platform Ecosystems: Addressing the Generativity-Control Tension. In Communications of the Association for Information Systems 51 (1), pp. 906–939. DOI: 10.17705/1CAIS.05137.
• Kundisch, D., Muntermann, J., Oberländer, A. M., Rau, D., Röglinger, M., Schoormann, T., & Szopinski, D. (2022). An Update for Taxonomy Designers. Business & Information Systems Engineering, 64(4), 421–439. doi.org/10.1007/s12599-021-00723-x
• Nickerson, R. C., Varshney, U., & Muntermann, J. (2013). A method for taxonomy development and its application in information systems. European Journal of Information Systems, 22(3), 336–359. doi.org/10.1057/ejis.2012.26

Kurzfassung in Englisch:

Recent advances in artificial intelligence (AI) have enabled a shift from data-driven, discriminative tasks to more complex, creative applications through generative AI (GenAI). With deep generative models, GenAI can create novel and realistic content in various formats such as text, images or programming code based on simple user instructions. These AI services are provided on platforms that are enhanced by complementary offerings or enable new services in bundles. For example, platforms such as ChatGPT offer the integration of other platforms via plug-ins, or generative AI tools can be integrated into company information systems. Against this background, the thesis examines governance mechanisms used for orchestration on various GenAI platforms using a cross-case study.
To conduct the study, the chair provides an initial list of GenAI companies and an overview of possible governance mechanisms. The aim of the work is to create a morphological box that reflects the possible forms of governance mechanisms. In the case of a Master's thesis, the morphology should also be evaluated in expert interviews.

Start literature:

• Strobel, Gero; Banh, Leonardo; Möller, Frederik; Schoormann, Thorsten: Exploring Generative Artificial Intelligence: A Taxonomy and Types. In: Proceedings of the 57th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS). Hawaii, USA 2024
• Banh, Leonardo; Strobel, Gero: Generative artificial intelligence. In: Electronic Markets, Jg. 33 (2023) Nr. 63. doi:10.1007/s12525-023-00680-1
• Hein, Andreas (2020): Digital Platform Ecosystems: Emergence and Value Co-Creation Mechanisms. Technischen Universität München, München.
• Jacobides, Michael G.; Cennamo, Carmelo; Gawer, Annabelle (2018): Towards a theory of ecosystems. In Strat. Mgmt. J. 39 (8), pp. 2255–2276. DOI: 10.1002/smj.2904.
• Tiwana, Amrit (2014): Platform Ecosystems: Elsevier, Kapitel 6
• Hein, Andreas; Schreieck, Maximilian; Wiesche, Manuel; Krcmar, Helmut (2016): Multiple-Case Analysis on Governance Mechanisms of Multi-Sided Platforms. In : Multikonferenz Wirtschaftsinformatik. Ilmenau, Germany.
• Staub, Nicola; Haki, Kazem; Aier, Stephan; Winter, Robert (2022): Governance Mechanisms in Digital Platform Ecosystems: Addressing the Generativity-Control Tension. In Communications of the Association for Information Systems 51 (1), pp. 906–939. DOI: 10.17705/1CAIS.05137.