Lernziele / Kompetenzen:

Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage:

• Die Mechanismen der Digitalisierung sowie deren transformative Wirkung auf Unternehmen, Märkte und Wertschöpfungsketten zu evaluieren.
• Zentrale digitale Geschäftsmodelle zu analysieren und deren ökonomische Logik kritisch zu hinterfragen.

• Kernkonzepte der Künstlichen Intelligenz zu erklären und Erfolgspotenziale für den Unternehmenseinsatz zu identifizieren.
• Generative KI-Systeme durch fortgeschrittenes Prompt Engineering produktiv für Analyse-, Recherche- und Entwicklungsaufgaben zu nutzen.

• Fundamentale Programmierkonzepte (Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Datenstrukturen) sicher anzuwenden, um komplexe Problemstellungen in algorithmische Lösungen zu übersetzen.
• Eigenständig Softwarelösungen in einer höheren Programmiersprache zu entwerfen, zu testen und zu debuggen.

• Für eine reale Problemstellung ein marktfähiges digitales Geschäftsmodell zu konzipieren.
• Einen funktionalen Prototypen (MVP) zu entwickeln, der die technische Machbarkeit demonstriert.
• Die Projektergebnisse professionell aufzubereiten und in einer überzeugenden Präsentation zu vorzustellen.

Inhalte:

• Grundlagen der Digitalisierung & Digitale Geschäftsmodelle
• Grundlagen der Softwareentwicklung
• Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und des Prompting
• Programmieren: Programmieren im Kleinen (Logik, Ablauf, Strukturierung). Erlernen einer höheren Programmiersprache.

Lehr- und Lernmethoden:

• Seminaristischer Unterricht

Literatur:

• D. Abts, W. Mülder: Grundkurs Wirtschaftsinformatik, 9. Auflage, Springer Vieweg, 2017
• S. Dörn: Python lernen in abgeschlossenen Lerneinheiten, 2. Auflage, Springer Fachmedien Wiesbaden, 2020.
• T. Theis: Einstieg in Python, Rheinwerk Computing; 5. Auflage; 2017
• Ergänzend wird unter Moodle interaktiv bereitgestellt: Skript, Artikel, Fallstudien und ergänzende Unterlagen