Innovationsmanagement
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The volume of trade on the Internet has increased steadily in recent years. It is becoming increasingly easier to order products or services from around the world with just a few clicks of the mouse, but also to offer them to customers. This development brings with it a number of opportunities but also risks for small companies that already sell electronics products in a niche via the Internet.This thesis explores the development of a process model that can be used by companies that already sell electronics products in a niche via the Internet to further develop the existing business model or, if necessary, to realign it completely. The existing literature on business models, business model development processes and design patterns is reviewed and the current developments and trends in online trade and the electronics sector on the business model of companies trading with niche product is analysed. The business model development process derived from a theoretical perspective is put to practical use by applying the model on a reference company. This implementation includes a multi-stage process with an in-house workshop, gathering and evaluation of lots of data and interviews with experts. Twelve business model variants are found, of which six are checked by experts for practical suitability after pre-selection. The results are two detailed business model designs. The first business model "Multilingual Offerings" is to be seen as an extension of the existing business model and deals with the enlargement of the customer base of the existing business through multilingual product offerings. The second business model "Fever Screening Thermal Solution" represents a completely new business model and describes the development of a system for the exact contactless measurement of body temperature with the help of thermal imaging cameras.
Die Welt des B2B-Vertriebs befindet sich im Umbruch – nicht nur durch COVID-19, sondern auch durch den Generationswechsel. Daher ist es wichtig, sich anzupassen, um im Maschinen- und Anlagenbau erfolgreich zu sein. Um Unternehmen darauf vorzubereiten, beschäftigt sich diese Masterarbeit mit einem Modell zur Kund*innengewinnung im B2B-Vertrieb des Maschinen- und Anlagenbaus. Dabei handelt es sich um ein Modell im Sinne des Sales Cycle, das alle Phasen von der Kund*innenplannung bis hin zur After-Sales-Betreuung umfasst. Weiters werden die Voraussetzungen für das Modell definiert, darunter digitale Tools, künstliche Intelligenz, Customer Journey, Hybrid Sales sowie der verstärkte Einsatz von Inside Sales. Diese Masterarbeit basiert auf dem Benchmarking von Modellen, Prozessen und Methoden aus dem Innovationsmanagement, um daraus zu lernen, neue innovative Ansätze für Unternehmen zu entwickeln und eine Prozessinnovation für den Vertrieb zu erarbeiten. Das Modell wird durch die empirische Methode der Expert*inneneninterviews validiert und mit Hilfe der Inhaltsanalyse nach Mayring ausgewertet, um abschließend eine Handlungsempfehlung sowie ein grafisches Modell darzustellen.
Die Automobilbranche steht vor einem tiefgreifenden Wandel, der durch Digitalisierung, den Umstieg auf alternative Antriebstechnologien sowie einem zunehmenden Fachkräftemangel geprägt ist. Diese Entwicklungen stellen neue Anforderungen an die Personalbeschaffung und erfordern innovative, datengetriebene Recruiting-Strategien. Ziel dieser Arbeit ist es, die bestehenden Herausforderungen im Recruiting-Prozess der Automobilbranche zu analysieren und innovative Lösungsansätze aufzuzeigen, die sowohl technologisch fundiert als auch praxisnah umsetzbar sind. Auf Basis theoretischer Grundlagen und aktueller Forschung wurden Expert*inneninterviews mit Unternehmen der Automobilbranche durchgeführt, um Einblicke in gegenwärtige Strategien und digitale Instrumente der Personalgewinnung zu erhalten. Die qualitativen Ergebnisse zeigen, dass der Einsatz von Künstlicher Intelligenz, datengetriebenen Systemen und strategischem Employer Branding entscheidende Erfolgsfaktoren für die moderne Personalbeschaffung darstellen. Gleichzeitig wurden Hürden in der Umsetzung identifiziert, wie etwa kulturelle Vorbehalte gegenüber Automatisierung oder mangelnde Integration bestehender Systeme. Die Arbeit leitet konkrete Handlungsempfehlungen für Personalverantwortliche ab, wie Recruiting-Prozesse durch technologische Innovationen, strategische Planung und eine stärkere Bewerber*innenorientierung optimiert werden können. Abschließend wird ein idealtypisches Recruiting-Framework vorgestellt, das als praxisnaher Leitfaden zur Weiterentwicklung der Personalbeschaffung im Automobilsektor dienen soll.
Die Pflegebranche sieht sich weltweit mit bedeutenden Herausforderungen konfrontiert, die durch den demografischen Wandel, einen Mangel an Pflegepersonal und veränderte berufliche Erwartungen verstärkt werden und sich auch auf Spezialbereiche der Pflege, wie die Anästhesiepflege, auswirken. Traditionelle Führungsstile erweisen sich als unzulänglich, um den modernen Anforderungen zu entsprechen, während Kommunikationsdefizite und komplexe Hierarchien sich auf die Arbeitszufriedenheit auswirken. Die vorliegende Arbeit untersucht innovative Führungsansätze, die auf die spezifischen Bedürfnisse der Mitarbeitenden eingehen. Mittels Interviews und Workshops mit Pflegefachkräften und Führungskräften aus den Spezialbereichen der Pflege erfolgte eine Validierung der Anwendbarkeit eines entwickelten Konzepts. Empirische Belege und Best-Practice-Beispiele werden analysiert, wobei theoretische Ansätze wie transformationale, agile, Lean-Leadership und Neuroleadership durch Konzepte wie Servant Leadership ergänzt werden. Die Ergebnisse zeigen, dass partizipative Führungspraktiken und verbesserte Kommunikationsprozesse, einschließlich digitaler Tools, die Zusammenarbeit, Arbeitszufriedenheit und Personalbindung signifikant steigern und die Pflegequalität nachhaltig sichern können.
Die Herausforderungen, die mit der digitalen Transformation einhergehen, nehmen aufgrund der schnellen Entwicklung neuer, digitaler Technologien maßgeblich Einfluss auf Unternehmen aller Branchen und Größen und damit auch auf die Personalarbeit. Um die Innovationsfähigkeit von Großunternehmen – denen sowohl in der Praxis als auch in der Literatur eine gewisse Innovationsträgheit attestiert wird – zu fördern, wird im Rahmen dieser Arbeit ein Maßnahmenkatalog zur Umsetzung durch das Personalmanagement erarbeitet. Dazu werden im Rahmen einer Literaturanalyse die Themenbereiche digitale Transformation und dessen Implikationen für das Personalmanagement, Innovationsfähigkeit von Großunternehmen sowie digitalisierungs- und innovationsorientiertes Personalmanagement eingehend beleuchtet. Im Anschluss gibt eine zweiphasige, empirische Untersuchung anhand eines Praxisfalls Einblicke in das Personalmanagement eines Großunternehmens und dessen gesetzte Maßnahmen zur Förderung der Innovationsfähigkeit. Abgeleitet aus den theoretischen Erkenntnissen der Literaturanalyse und den empirischen Ergebnissen der Praxisfalluntersuchung werden ein Maßnahmenkatalog für das Personalmanagement zur Förderung der Innovationsfähigkeit von Großunternehmen in Zeiten digitaler Transformation dargestellt und Handlungsempfehlungen für Großunternehmen zur Umsetzung dieser Maßnahmen durch den Personalbereich formuliert. Das Ergebnis stellt eine Sammlung von Maßnahmen und Möglichkeiten für das Personalmanagement dar, mithilfe derer positive Beiträge zur Innovationsfähigkeit von Großunternehmen geleistet werden können.
Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines validierten Anforderungsprofils für ein nachhaltiges und innovatives Ökosystem für digitale Nomaden in den österreichischen Alpen inklusive konkreter Handlungsempfehlungen. Basierend auf einer umfassenden Literaturrecherche zum Thema digitale Nomaden wurden sieben Teilbereiche des Anforderungsprofils erarbeitet: Infrastruktur, Gemeinschaft, Naturerlebnis, Umweltschutz, Wirkung, Wirtschaft und Recht. Mit Hilfe einer Umfrage und Experteninterviews wurde das Anforderungsprofil im Detail und in seiner Gesamtheit validiert. In Kombination mit den entwickelten Handlungsempfehlungen bietet das Anforderungsprofil potenziellen Gründer*innen oder Regionalentwickler*innen eine nützliche Basis für die Entwicklung eines neuen Angebots. Die Nachfrage nach gemeinschafts- und zukunftsorientierten Ökosystemen ist im ländlichen Raum Österreichs vorhanden. Solche neuartigen Angebote können die touristische Landschaft sinnvoll ergänzen und Regionen nachhaltig weiterentwickeln.
Die Masterarbeit untersucht, wie Künstliche Intelligenz (KI) Geschäftsmodelle im Anlagenbau, insbesondere in der Pharma- und Biotechindustrie, beeinflussen und weiterentwickeln kann. Am Beispiel der ZETA GmbH wird analysiert, welche Möglichkeiten KI bietet, um Prozesse effizienter zu gestalten, neue Geschäftsstrategien zu entwickeln und damit langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben. Im theoretischen Teil der Arbeit werden die Grundlagen von KI, Geschäftsmodellen und der digitalen Transformation erläutert. Es wird gezeigt, wie KI dazu beitragen kann, neue Wertangebote zu schaffen, Abläufe zu optimieren und durch gezielte Partnerschaften die Zusammenarbeit in Wertschöpfungsnetzwerken zu stärken. Die theoretischen Erkenntnisse legen den Grundstein für die Entwicklung konkreter Anwendungsbeispiele im praktischen Teil. Der praktische Teil der Arbeit konzentriert sich auf die Umsetzung in der ZETA GmbH. Dazu wurde ein systematisches Vorgehensmodell entwickelt, das die Integration von KI in Geschäftsmodelle ermöglicht. Im Rahmen von Workshops wurden zehn spezifische Anwendungsfälle identifiziert und analysiert. Diese reichen von KI-gestütztem IT-Service-Management über automatisierte Content-Erstellung bis hin zur Optimierung der Kundenkommunikation. Die Workshops dienten dazu, die Relevanz der Use Cases für das Unternehmen zu bewerten und passgenaue Lösungen zu erarbeiten. Ein zentrales Ergebnis der Arbeit ist die Entwicklung eines neuen Geschäftsmodells für die ZETA GmbH, das KI in zentrale Prozesse integriert. Das neue Geschäftsmodell basiert auf der Integration von KI in Schlüsselprozesse wie Entwicklung, Service und Kundenmanagement. Langfristig soll das Modell als ganzheitliches Lösungspaket vermarktet werden, das Effizienz, Personalisierung und innovative Dienstleistungen kombiniert. Ein Beispiel dafür ist die Verknüpfung von Entwicklungs- und Supportsystemen durch Jira Service Management AI, die den gesamten Lebenszyklus von Projektenunterstützt. Dieses Angebot wird nicht nur die internen Abläufe optimieren, sondern auch als maßgeschneiderte Lösung für Kund*innen positioniert, wodurch das Unternehmen als Innovationsführer in der Branche gestärkt wird. Diese Arbeit zeigt, wie Unternehmen wie die ZETA GmbH durch ein KI-basiertes Geschäftsmodell nicht nur ihre internen Prozesse optimieren, sondern auch neue Marktpotenziale erschließen und langfristig als Anbieter umfassender, innovativer Lösungen positioniert werden können. Sie bietet eine praxisnahe Grundlage, um KI als Treiber für Transformation und nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu nutzen.
Künstliche Intelligenz ist in einer zunehmend digitalen Welt zu einem Thema geworden, dem man nicht ausweichen kann. Sie birgt ein massives Potenzial, wenn man weiß, wie man sie gezielt einsetzt. Vor allem in der Software-as-a-Service-Branche stellt sich dabei die Frage, ob und wie KI in der Bestandskundenbetreuung von B2B-Kund*innen unterstützen kann. Ziel dieser Masterarbeit ist es daher, herauszufinden, welche Einsatzmöglichkeiten generative KI im Customer Success Management bietet und welchen konkreten Nutzen sie für SaaS-Unternehmen im B2B-Bereich haben kann. Dazu wird zunächst erläutert, was generative KI auszeichnet und welche Besonderheiten das Customer Success Management aufweist. Anschließend folgt eine Analyse der bestehenden Forschung und ein erstes Modell, das die Theorie zu KI und CSM miteinander verknüpft. Die praktische Sicht wird durch Expert*inneninterviews gewonnen, deren Auswertung mithilfe der qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring erfolgt. Aus den Erkenntnissen der empirischen Untersuchung und den Erkenntnissen aus dem Theorieteilsoll dann ein Modell für den Einsatz von KI im CSM entwickelt werden. Damit soll die Arbeit einen Beitrag dazu leisten, die Potenziale von KI in der Kundenbetreuung zu verdeutlichen und SaaS-Unternehmen bei einem sinnvollen Einsatz von KI in ihren CSM-Alltag unterstützen.
Die vorliegende Masterarbeit untersucht, wie sich generative Künstliche Intelligenz (KI) gezielt in den kreativen Problemlösungsprozess integrieren lässt, um insbesondere bei der Suche und Auswahl potenzieller Innovationen einen Mehrwert zu schaffen. Auf Basis der Kreativitäts- und Innovationsforschung wird zunächst der Design Thinking Double Diamond als Grundgerüst herangezogen und um Lösungsheuristiken wie TRIZ, Bionik und Geschäftsmodellmuster ergänzt. Anschließend wird ein modularer Ansatz zur KI-Integration präsentiert, der die Phasen Discover, Define, Develop und Deliver durch spezifische KI-Module unterstützt. Empirisch validiert wird dieser Ansatz in einer Fallstudie mit dem Unternehmen niceshops, in dem drei Innovationsworkshops mithilfe des modularen Ansatzes zur KI-Integration durchgeführt wurden. Die qualitativen Ergebnisse zeigen, dass die KI sowohl den Problemraum (breiteres und tieferes Verständnis)als auch den Lösungsraum (breitere Ideensuche) erweitert und iterative Schleifen im Kreativprozessbeschleunigt. Jedoch bleiben menschliche Expertise und Kontexteinbindung von zentraler Bedeutung. Die KI generiert zwar rasch kreative Ideen, jedoch müssen diese Ergebnisse stets auf praktische Relevanz und Machbarkeit geprüft und angepasst werden. Auf diese Weise entsteht ein „Flywheel-Effekt“, bei dem Mensch und KI gegenseitig voneinander lernen und sich der Nutzen der Ideen mit jeder Iteration verbessert. Die Arbeit leitet daraus eine konkrete Handlungsempfehlung ab, wie der entwickelte Prototyp schrittweiseweiterentwickelt werden kann, um die Suche nach Innovationen effizienter zu gestalten und gleichzeitig die Autonomie und Akzeptanz der menschlichen Akteur*innen zu erhalten.
In dieser Masterarbeit werden Möglichkeiten und Grenzen untersucht, die sich aus dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI), speziell ChatGPT, zur Ideengenerierung im Innovationsmanagement ergeben. Der Schwerpunkt liegt auf einem direkten Vergleich zwischen Ideen, die von KI generiert wurden und Ideen, die von Menschen entwickelt wurden. Hierbei stehen insbesondere die Qualität und die Kreativität der generierten Ideen im Vordergrund. Zunächst werden theoretische Grundlagen zu KI, Kreativität und Innovationsmanagement dargestellt. Anschließend folgt ein empirisches Experiment, das systematisch beide Ansätze gegenüberstellt. Die Ergebnisse zeigen, dass weder KI-generierte noch menschliche Ideen eindeutig überlegen sind. Es konnten keine statistisch signifikanten Unterschiede nachgewiesen werden und die Bewertungsunterschiede waren äußerst gering.
