Leitung von KI-Projekten (gültig ab WiSe 2026/27) (Vollständige Modulbeschreibung)

Dr. Martin Böhmer

Das Modul "Leitung von KI-Projekten" befähigt Masterstudierende unterschiedlicher Fachrichtungen, den Einsatz Künstlicher Intelligenz in Organisationen als soziotechnische Führungs- und Gestaltungsaufgabe zu verantworten. Im Mittelpunkt steht die Entscheidung, wo KI menschliche Arbeit ersetzen, erweitern oder bewusst nicht berühren sollte. Es geht also im Prinzip um das Gestalten gelingender Zusammenarbeit/Kollaboration von Mensch und KI, nicht um die Entwicklung von Modellen selbst. Auf Basis aktueller Forschungsergebnisse aus den Bereichen Management und Wirtschaftsinformatik sowie etablierter Governance- und Regulierungsrahmen und verschiedener Vorgehensmodelle analysieren die Studierenden Delegations-, Vertrauens- und Kontrolldynamiken und überführen empirische Evidenz in begründete Transformationsentscheidungen. Anhand von Fallstudien, Simulationen und eines durchgehenden Projekts an einer fiktiven Organisation entwickeln die Studierenden ein regulatorisch abgesichertes Konzept zur Einführung und Steuerung eines KI-Vorhabens. Aus der Rolle einer verantwortlichen Führungskraft verteidigen sie das Konzept, wodurch diesbezogene Führungskompetenzen vermittelt werden sollen
Nach dem Abschluss des Moduls können die Studierenden:

• Künstliche Intelligenz als emergentes, sozio-technisches System erläutern und das Spannungsfeld von Automatisierung und Augmentierung an konkreten organisationalen Beispielen einordnen.
• für einzelne Aufgaben begründet bestimmen, was an KI delegiert, was durch KI augmentiert und was bewusst menschlich gestaltet werden sollte (Aufgaben-KI-Passung und Mensch-Maschine Zusammenarbeit).
• Vertrauens-, Delegations- und Kontrolldynamiken in der Zusammenarbeit von Mensch und KI analysieren und Gegenmaßnahmen gegen Über- bzw. Untervertrauen sowie kognitive Homogenisierung sowie Cognitive Offloading entwerfen.
• empirische Befunde zur Produktivitäts- und Kompetenzwirkung von KI kontext- und aufgabenspezifisch interpretieren und ihre Übertragbarkeit auf eigene Fachkontexte kritisch beurteilen.
• die Einführung von KI als Operating-Model- und Transformationsaufgabe gestalten sowie den Ausführungslebenszyklus von Data-Science- und KI-Projekten (bspw. anhand des DASC-PM) verstehen, beauftragen und steuern.
• KI-Vorhaben entlang anerkannter Governance- und Regulierungsrahmen (bspw. NIST, ISO/IEC 42001, OECD, EU AI Act) absichern und die jeweiligen Kontrollen auf den Projektlebenszyklus abbilden.
• die Schnittstellen und Verantwortlichkeiten relevanter Führungsrollen und -kompetenzen (bspw. CEO, COO, Chief AI Officer, Head of AI, CRO/CISO, CHRO) einordnen und eine KI-Implementierungsentscheidung aus der Rolle einer verantwortlichen Führungskraft vertreten.
• ein begründetes, regulatorisch abgesichertes Konzept zur Einführung und Steuerung eines KI-Vorhabens entwickeln, dokumentieren und vor einem Entscheidungsgremium verteidigen.

1. KI als sozio-technisches System: Autonomie, Lernfähigkeit und Intransparenz; das Automatisierungs-Augmentierungs-Paradox und die uneinheitliche Leistungsgrenze von KI ("Jagged Frontier").
2. Zusammenarbeit von Mensch und Maschine (in Kontext des Moduls KI): Symbiose- und Delegationsmodelle, Aufgaben-KI-Passung sowie Centaur- und Cyborg-Arbeitsweisen.
3. Vertrauen, Kontrolle und kognitive Risiken: Über- und Untervertrauen, algorithmische Kontrolle, kognitive Homogenisierung und der Schutz menschlicher Urteilskraft sowie des eigenen kritischen Denkens.
4. Empirische Evidenz zur Wirkung von KI: Produktivität, Kompetenznivellierung und Teamarbeit; methodenkritische Einordnung aktueller Studien.
5. KI Leadership als Transformationsaufgabe: Operating Model, Wertrealisierung und Skalierung; relevante Vorgehensmodelle und die Rolle der Führung im Projektlebenszyklus.
6. Governance, Verantwortung und Regulierung: NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, OECD- und UNESCO-Grundsätze sowie EU AI Act; Abbildung der Kontrollen auf den Projektlebenszyklus.
7. Führungsarchitektur und -rollen: Zusammenspiel von CEO, COO, Chief AI Officer, CRO/CISO und CHRO; Aufgabenprofil und erste 100 Tage einer KI-Führungsrolle.
8. Durchgängiges Projekt ("AI Transformation Lab"): Problemrahmung, Gestaltung der Mensch-KI-Aufgabenteilung, Governance- und Risikokonzept, Vorgehensmodell-gestützter Pilotplan sowie Präsentation und Verteidigung.

Projektleistung