Agentic AI Business Cases - Building real AI solutions for a real company

Worum geht's

In diesem Seminar arbeitest du mit einem Partnerunternehmen daran, für einen konkreten Geschäftsprozess eine praktikable Lösung im Bereich Agentic AI zu identifizieren, zu bewerten und prototypisch umzusetzen. Am Ende kannst du KI-Potenziale in Unternehmensprozessen erkennen, wirtschaftlich und technisch bewerten und einen funktionierenden MVP präsentieren.

Was du danach kannst

systematisch KI-Potenziale in realen Unternehmensprozessen identifizieren
KPI-basierte Validierungsframeworks entwickeln und Baselines festlegen
technische Architekturen (LLMs, agentenbasierte Systeme, Workflow-Automatisierung) bewerten
Architekturentscheidungen begründen
operative Verbesserungen in wirtschaftliche Wirkungsmodelle übersetzen
einen funktionierenden Prototyp/MVP entwickeln
Ergebnisse auf Managementebene präsentieren

Aus was das Modul besteht

Seminar / Projektarbeitgemeinsame Arbeit mit Partnerunternehmen an Identifikation, Bewertung und Entwicklung einer Agentic-AI-Lösung; Entwicklung eines MVP
VorträgeEinführung zentraler Inhalte und fachlicher Input durch Lehrstuhlmitarbeitende und Gastvorträge
Gruppenarbeitenpraktische Experimente, Entwicklung der Lösung und Ausarbeitung im Team
PräsentationenAbschlusspräsentation/Pitch auf Management-/Entscheidungsträgerebene

Lehrmethode

Vorträgestrukturierte Vermittlung zentraler Inhalte
GastvorträgePraxisperspektive und Einblicke von Unternehmensvertretern
Gruppenarbeitenpraktische Umsetzung, Experimente und Entwicklung des MVP im Team
Präsentationen durch StudierendeTraining der Vermittlung komplexer technischer und wirtschaftlicher Zusammenhänge auf Managementebene

Solltest du schon können

Prüfung

ProjektarbeitSchriftliche AusarbeitungPräsentation

Die Endnote setzt sich aus drei Leistungen zusammen: MVP eines AI-Agenten (50 %) als Prototyp, schriftliche Ausarbeitung (30 %) mit Dokumentation von Problemstellung, Wirtschaftsbewertung/Business Case und technischer Architektur, sowie eine Abschlusspräsentation/Pitch (20 %) auf Management-/Entscheidungsträgerebene.

Literatur

Gassmann, O. & Wincent, J. - The non-human enterprise: How AI agents reshape organizations (California Management Review, Insight / Frontier, 2025)
Nwana, H. S. - Software agents: An overview (The Knowledge Engineering Review, 1996)
Shrestha, Y. R., Ben-Menahem, S. M. & von Krogh, G. - Organizational decision-making structures in the age of artificial intelligence (California Management Review, 2019)
Brynjolfsson, E., Li, D. & Raymond, L. R. - Generative AI at work (NBER Working Paper No. 31161, 2023)

Termine

SeminarAgentic AI Business Cases - Building real AI solutions for a real company (MGT001522, deutsch) (Limited places)3 Gruppen zur Wahl

ADi.12:00–18:00Ort/Zeit nicht bekannteinmalig am 19.01.
BMi.12:00–17:00Ort/Zeit nicht bekannteinmalig am 21.10.
BMi.12:00–18:00Ort/Zeit nicht bekannteinmalig am 25.11.
CMi.15:00–17:30Ort/Zeit nicht bekannteinmalig am 28.10.

Aus dem laufenden Semester, unverbindlich. Von mehreren Gruppen besucht man eine; der Stundenplan schlägt automatisch die mit den wenigsten Überschneidungen vor.

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