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Designing and Managing Artificial Intelligence-Enabled Information Systems

DOI zum Zitieren der Version auf EPub Bayreuth: https://doi.org/10.15495/EPub_UBT_00005763
URN to cite this document: urn:nbn:de:bvb:703-epub-5763-4

Title data

Hofmann, Peter:
Designing and Managing Artificial Intelligence-Enabled Information Systems.
Bayreuth , 2021 . - VII, 80 P.
( Doctoral thesis, 2021 , University of Bayreuth, Faculty of Law, Business and Economics)

Abstract

Artificial Intelligence (AI) applications are said to have far-reaching potentials. While some organizations already lever AI technologies’ potentials, others have not kept pace. Motivated by organizations’ need to sustainably realize business value from AI-enabled IS, the aim of this thesis is to guide organizations in designing and managing AI-enabled IS. I structured my thesis along three research goals (RG): identifying relevant organizational capabilities to lever AI technologies’ potentials (RG1), guiding organizations in designing AI-enabled IS (RG2), and guiding organizations in managing AI-enabled IS (RG3). Approaching RG1, I derive organizational capabilities requirements to inform the organizational design and digital practices, frame the thesis’ results, and shed light on issues that need (scientific) guid-ance (Essay 1). RG2 deals with guidance for organizations to foster preparatory capabilities, while RG3 addresses the realization capabilities. Besides informing the organizational design and digital practice by rigorously developed knowledge, this thesis provides several artifacts that scholars and practitioners can use. The introduced artifacts guide organizations in identi-fying AI use cases (Essay 2), deconstructing the creation of AI applications’ business value (Essay 3), assessing the evolution of component technologies (Essay 4), managing AI appli-cations (Essay 5), and measuring system risks (Essay 6). My thesis provides novel theoretical perspectives on the identification of value-creating and value-capturing paths, their evaluation, their actualization, and management practices that sustain them. Accordingly, the essays provide theoretical lenses on, above all, the interplay between the technical and social subsystems of AI-enabled IS. The essays’ relevance stems from providing design-oriented or management-oriented knowledge and the development of artifacts following the design science research paradigm.

Abstract in another language

Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) werden weitreichende Potenziale nachgesagt. Während einige Unternehmen die Potenziale von KI-Technologien bereits nutzen, können andere nicht Schritt halten. Motiviert durch das Bedürfnis von Unternehmen, den Geschäfts-wert von KI-gestützten IS nachhaltig zu realisieren, ist das Ziel dieser Dissertation, Unterneh-men bei der Gestaltung und Verwaltung von KI-gestützten Informationssystemen zu unter-stützen. Ich habe meine Dissertation entlang von drei Forschungszielen (FZ) strukturiert: Identifizie-rung relevanter organisationaler Fähigkeiten, um die Potenziale von KI-Technologien zu nut-zen (FZ1), Unterstützung von Organisationen bei der Gestaltung von KI-gestützten Informati-onssystemen (FZ2) und Unterstützung von Organisationen beim Management von KI-gestützten Informationssystemen (FZ3). Im Rahmen von FZ1 leite ich die Anforderungen an die organisationalen Fähigkeiten ab, um Erkenntnisse für die Organisationsgestaltung und digitale Praktiken abzuleiten, einen Rahmen für die Ergebnisse der Dissertation zu schaffen und die Fragen aufzudecken, die einer (wissenschaftlichen) Untersuchung bedürfen (Aufsatz 1). FZ2 befasst sich mit der Unterstützung von Organisationen bei der Entwicklung von befä-higenden Fähigkeiten, während FZ3 die realisierenden Fähigkeiten behandelt. Neben der Vermittlung von rigoros erarbeitetem Wissen für die Gestaltung von Organisationen und digi-talen Praktiken bietet diese Dissertation mehrere Artefakte, die von Wissenschaftlern und Praktikern genutzt werden können. Die vorgestellten Artefakte unterstützen Unternehmen bei der Identifizierung von KI-Anwendungsfällen (Aufsatz 2), der Entschlüsselung des Ge-schäftswerts von KI-Anwendungen (Aufsatz 3), der Bewertung der Entwicklung von Kompo-nententechnologien (Aufsatz 4), dem Management von KI-Anwendungen (Aufsatz 5) und der Messung von Systemrisiken (Aufsatz 6). Meine Dissertation bietet neue theoretische Perspektiven für die Identifizierung von wert-schaffenden und werterfassenden Pfaden, ihre Bewertung, ihre Realisierung und die Ma-nagementpraktiken, die sie aufrechterhalten. Dementsprechend bieten die Aufsätze einen theoretischen Blick auf das Zusammenspiel zwischen den technischen und sozialen Teilsys-temen von KI-gestützten Informationssystemen. Die Relevanz der Aufsätze ergibt sich aus der Vermittlung von gestaltungs- bzw. managementorientiertem Wissen und der Entwicklung von Artefakten nach dem Paradigma des Design Science Research.

Further data

Item Type: Doctoral thesis (No information)
Keywords: Artificial intelligence; Machine learning; Information systems; Organizational design; Practices; Business value; Value creation; Value capture; Management
DDC Subjects: 000 Computer Science, information, general works > 004 Computer science
300 Social sciences > 330 Economics
600 Technology, medicine, applied sciences > 600 Technology
600 Technology, medicine, applied sciences > 650 Management, public relations
Institutions of the University: Faculties > Faculty of Law, Business and Economics > Department of Business Administration > Professor Information Systems Management and Strategic IT Management
Faculties > Faculty of Law, Business and Economics > Department of Business Administration > Former Professors > Professor Information Systems Management and Strategic IT Management - Univ.-Prof. Dr. Nils Urbach
Research Institutions > Affiliated Institutes > Fraunhofer Project Group Business and Information Systems Engineering
Research Institutions > Affiliated Institutes > FIM Research Center Finance & Information Management
Graduate Schools > University of Bayreuth Graduate School
Faculties
Faculties > Faculty of Law, Business and Economics
Faculties > Faculty of Law, Business and Economics > Department of Business Administration
Faculties > Faculty of Law, Business and Economics > Department of Business Administration > Former Professors
Research Institutions
Research Institutions > Affiliated Institutes
Graduate Schools
Language: English
Originates at UBT: Yes
URN: urn:nbn:de:bvb:703-epub-5763-4
Date Deposited: 17 Sep 2021 09:21
Last Modified: 17 Sep 2021 09:22
URI: https://epub.uni-bayreuth.de/id/eprint/5763

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