Offered Subjects

Focus on students of Business Informatics

Unfortunately, due to the high requests for our topics we have a high occupancy rate (see theses in process). Especially if we don't pro-actively publish offered subjects for theses, we need to focus on students of the business informatic degrees, in order to still gurantee adequate supervision. For students of other degree programs we recommend to contact professors of their own degree program in order to find a suitable tutor for their thesis.

Offered subjects by the chair

Here you will find all the topics offered by the Chair for Bachelor's and Master's Theses. If no topics are offered, an application with your own topic is possible at any time.

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  • Next-generation platforms: unlock new opportunities with AI (Original Title: Plattformen der nächsten Generation: Mit KI neue Möglichkeiten erschließen) Details

    Collaborative human-AI systems combine the strengths of humans and artificial intelligence to create innovative solutions for challenging problems. Voice assistants, generative AI and predictive analytics tools are already realising their potential in various areas. The increasing integration of AI into digital platforms will have a decisive influence on the further development of digitalisation. This change will enable disruptive services and business models. At the same time, however, platform structures (including architectures, governance mechanisms, etc.) must be adapted to the new AI capabilities. Against this backdrop, the thesis examines key issues and solutions in the context of AI and digital platforms.

    Research questions:

    • RQ1: What are the central topics of IS research in relation to AI and its integration into digital platforms?
    • RQ3: In which domains is AI used in platforms?
    • RQ2: Which aspects of IS research remain unconsidered with regard to platforms in the AI context?

    Methodological approach: Systematic literature review in leading journals (Basket of Eight) and at conferences (ICIS, ECIS, PACIS, AMCIS, HICSS).

    Objective: Development of a research agenda on the integration of AI in platforms.


    Kollaborative Mensch-KI-Systeme kombinieren die Stärken von Menschen und künstlicher Intelligenz, um innovative Lösungen für anspruchsvolle Probleme zu schaffen. Sprachassistenten, generative KI und prädiktive Analysetools entfalten ihr Potenzial bereits in unterschiedlichen Gebieten. Die zunehmende Integration von KI in digitale Plattformen wird einen entscheidenden Einfluss auf die Weiterentwicklung der Digitalisierung haben. Dieser Wandel ermöglicht disruptive Dienste und Geschäftsmodelle. Gleichzeitig müssen jedoch die Plattformstrukturen (einschließlich Architekturen, Governance-Mechanismen usw.)  an die neuen KI-Fähigkeiten angepasst werden. Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich die Arbeit mit der Untersuchung zentraler Fragestellungen und Lösungsansätze im Kontext von KI und digitaler Plattformen.

    Forschungsfragen:

    • RQ1: Welche sind die zentrale Themen der IS-Forschung in Bezug auf KI und ihrer Integration in digitale Plattformen?
    • RQ3: In welchen Domänen wird KI in Plattformen eingesetzt?
    • RQ2: Welche Aspekte der IS-Forschung bleiben im Hinblick auf Plattformen im AI-Kontext unberücksichtigt?

    Methodisches Vorgehen: Systematische Literaturrecherche in führenden Fachzeitschriften (Basket of Eight) und auf Konferenzen (ICIS, ECIS, PACIS, AMCIS, HICSS).

    Zielsetzung: Entwicklung einer Forschungsagenda über die Integration von KI in Plattformen.


    Bachelor Thesis, Master Thesis, Business Administration, Tutor: Robert Woroch, M. Sc.
  • HR meets Generative AI - The future of Human Resources? (Original Title: HR meets Generative AI - Die Zukunft des Personalwesens?) Details

    Demographic change has triggered a “war of talents” on the labor market. The negative impact of the shortage of skilled workers has now reached all industries. While some researchers have already explored the prospects of digital innovations to solve the challenges, the potential of new technologies such as Generative AI in the Human Resources (HR) sector is still unexplored. From hire to retire, HR involves a lot of activities in business that pose the potential for support or automation. Therefore, this thesis complex focuses on the potential of Generative AI to support HR managers in their day-to-day business. Since the state of knowledge in science is not yet mature, the student should not only rely on existing literature but also on additional explorative methodologies, e.g., expert interviews or user experiments. Following outlines should be seen as guiding ideas and can be worked on individually.

    Research questions

    • RQ1: How can generative AI be adopted in certain HR functions?
    • RQ2: Which factors influence the successful application of generative AI?
    • RQ3: To what extend will human-generative AI collaboration affect HR processes?

    Objectives:

    • Perception and effect of generated content (e.g., job advertisement, interviews) on individuals and organizations
    • Human-AI collaboration in HR functions
    • Maturity assessment of generative AI for HR

    Methodologies: Experiment studies, qualitative interviews, quantitative surveys

    Literature:

    • Banh, L. & Strobel, G. (2023). Generative artificial intelligence. Electronic Markets 33(63). DOI: 10.1007/s12525-023-00680-1
    • Trocin, C. et al. (2021). How Artificial Intelligence affords digital innovation: A cross-case analysis of Scandinavian companies, Technological Forecasting and Social Change 173(121081). DOI: 10.1016/j.techfore.2021.121081
    • Budhwar, P. et al. (2023). Human resource management in the age of generative artificial intelligence: Perspectives and research directions on ChatGPT. Human Resource Mangement Journal 33(3). DOI: 10.1111/1748-8583.12524

    If you are interested, please refer to the thesis process at the SOFTEC Chair and we look forward to hearing from you!


    Der demografische Wandel hat einen "War of Talents" auf dem Arbeitsmarkt ausgelöst. Die negativen Auswirkungen des Fachkräftemangels haben mittlerweile alle Branchen erreicht. Während erste Arbeiten bereits die Möglichkeiten digitaler Innovationen zur Lösung der Herausforderungen erforscht haben, ist das Potenzial neuer Technologien wie der generativen Künstlichen Intelligenz im Bereich Human Resources (HR) noch unerforscht. Daher konzentriert sich diese Arbeit auf das Potenzial von generativer KI zur Unterstützung von Personalmanagern in ihrem Tagesgeschäft. Da der Wissensstand in der Wissenschaft noch nicht ausgereift ist, sollte sich diese Arbeit nicht nur auf bestehende Literatur stützen, sondern auch zusätzliche explorative Methoden wie z.B. Experteninterviews oder Nutzerexperimente heranziehen. Die folgenden Punkte sollen eine Orientierung für Abschlussarbeitthemen in diesem Komplex geben und sollten individuell statt als Ganzes verstanden werden.

    Forschungsfragen:

    • RQ1: Wie kann generative KI in bestimmten HR-Funktionen eingesetzt werden?
    • RQ2: Welche Faktoren beeinflussen die erfolgreiche Anwendung von generativer KI?
    • RQ3: Inwieweit wird die Zusammenarbeit zwischen Mensch und generativer KI die HR-Prozesse beeinflussen

    Ziele:

    • Wahrnehmung und Wirkung von generierten Inhalten (z. B. Stellenanzeigen, Vorstellungsgespräche) auf Individuen und Organisationen
    • Mensch-KI-Kollaboration in HR-Funktionen
    • Bewertung des Reifegrads von generativer KI für HR

    Methodisches Vorgehen: Experimente, Interviews, Umfragen

    Literatur:

    • Banh, L. & Strobel, G. (2023). Generative artificial intelligence. Electronic Markets 33(63). DOI: 10.1007/s12525-023-00680-1
    • Trocin, C. et al. (2021). How Artificial Intelligence affords digital innovation: A cross-case analysis of Scandinavian companies, Technological Forecasting and Social Change 173(121081). DOI: 10.1016/j.techfore.2021.121081
    • Budhwar, P. et al. (2023). Human resource management in the age of generative artificial intelligence: Perspectives and research directions on ChatGPT. Human Resource Mangement Journal 33(3). DOI: 10.1111/1748-8583.12524

    Bei Interesse verweisen wir auf den Abschlussarbeitenprozess am SOFTEC-Lehrstuhl und freuen uns auf Ihre Nachricht!


    Bachelor Thesis, Master Thesis, Business Information Systems, Tutor: Leonardo Banh, M. Sc.
  • Platform generativity: Architecture and mechanisms under focus (Original Title: Plattform-Generativität: Architektur und Mechanismen im Fokus) Details

    Companies are increasingly adopting digital platform-based business models to orchestrate value exchange between different parties (e.g. producers and consumers). Unlike previous technologies, the modular architecture of these platforms fosters generativity, i.e. the ability to drive multiple new and unforeseen innovations by flexibly combining and rearranging elements. However, different architectural approaches influence the generativity and thus the innovative capacity of platforms. Further factors, such as governance structures and mechanisms, also promote or inhibit generativity. This work addresses this issue and therefore focuses on key factors that influence the generativity of digital platforms.

    Research questions:

    RQ1: What are the central topics of IS research in the context of digital platforms and generativity?
    RQ2: Which aspects of IS research remain unconsidered with regard to the generativity of digital platforms?

    Methodological approach: Systematic literature review in leading journals (Basket of Eight) and at conferences (ICIS, ECIS, PACIS, AMCIS, HICSS).

    Objective: Development of a framework to describe key impact factors on the generativity of platforms and derivation of a research agenda


    Unternehmen setzen zunehmend auf digitale plattformbasierte Geschäftsmodelle, die Werttransaktionen zwischen verschiedenen Akteuren (z. B. Produzenten und Konsumenten) orchestrieren. Im Gegensatz zu früheren Technologien fördert die modulare Architektur dieser Plattformen die Generativität, d. h. die Fähigkeit, eine Vielzahl neuer und unvorhergesehener Innovationen durch die flexible Kombination und Neuanordnung von Elementen zu ermöglichen. Unterschiedliche Architekturansätze beeinflussen jedoch die Generativität und damit die Innovationsfähigkeit von Plattformen. Auch andere Faktoren, wie etwa Governance-Strukturen und -Mechanismen, fördern oder hemmen die Generativität. Die Arbeit setzt genau an diesem Problem an und beschäftigt sich daher mit zentralen Wirkungsfaktoren, die die Generativität von digitalen Plattformen beeinflussen.

    Forschungsfragen:

    • RQ1: Was sind die zentralen Themen der IS-Forschung im Kontext digitaler Plattformen und Generativität?
    • RQ2: Welche Aspekte der IS-Forschung bleiben im Hinblick auf Generativität digitaler Plattformen unberücksichtigt?

    Methodisches Vorgehen: Systematische Literaturrecherche in führenden Fachzeitschriften (Basket of Eight) und auf Konferenzen (ICIS, ECIS, PACIS, AMCIS, HICSS).

    Zielsetzung: Entwicklung eines Frameworks zur Beschreibung zentraler Wirkungsfaktoren auf die Generativität von Plattformen und Ableitung einer Forschungsagenda


    Bachelor Thesis, Master Thesis, Business Information Systems, Tutor: Robert Woroch, M. Sc.
  • Human-AI-Collaboration - What we know and what we miss (Original Title: Human-AI-Collaboration - What we know and what we miss) Details

    The utilization of current AI systems is akin to using a tool in most cases. Here, the focus often lies on cooperation, i.e., employing specific abilities for individual goal achievement. However, to fully harness the potential of AI, a shift towards collaboration between humans and machines is necessary. This thesis precisely addresses this realm.

    Research Questions:

    • RQ1: What are the main themes and genres of IS research in the field of Human-Centered AI?
    • RQ2: What aspects of IS research in Human-Centered AI remain overlooked?

    Approach: Systematic literature review of top journals (Basket of Eight) and conferences (ICIS, ECIS, PACIS, AMCIS, HICSS).

    Objective: Development of a research agenda for Human-AI Collaboration


    Die Nutzung heutiger KI-Systeme ist in den meisten Fällen mit der Verwendung eines Werkzeugs zu vergleichen. Dabei steht oft die Kooperation, also die Nutzung spezieller Fähigkeiten zur eigenen Zielerreichung, im Vordergrund. Um jedoch das volle Potenzial von KI ausschöpfen zu können, ist eine Verlagerung hin zur Kollaboration zwischen Mensch und Maschine notwendig. Die Abschlussarbeit behandelt genau dieses Themenfeld.

    Forschungsfragen:

    • RQ1: Was sind die Hauptthemen und Genres der IS-Forschung im Bereich Human-AI-Collaboration?
    • RQ2: Welche Aspekte der IS-Forschung im Bereich Human-AI-Collaboration bleiben unbeachtet?

    Methodisches Vorgehen: Systematische Literaturrecherche in führenden Fachzeitschriften (Basket of Eight) und auf Konferenzen (ICIS, ECIS, PACIS, AMCIS, HICSS).

    Zielsetzung: Entwicklung einer Forschungsagenda für die Kollaboration von Mensch und KI


    Bachelor Thesis, Master Thesis, Business Information Systems, Tutor: Dr. Gero Strobel
  • Human-Centered Artificial Intelligence - Defining Pathways for the Next Genation of AI (Original Title: Human-Centered Artificial Intelligence - Chancen und Risiken der nächsten KI-Generation) Details

    Artificial intelligence is indispensable in our lives today. Current AI approaches primarily focus on transferring human capabilities to machines. The Human-Centered AI approach prioritizes humans and aims to enhance their abilities through the possibilities offered by AI.

    Research Questions:

    RQ1: What are the main themes and genres of IS research on Human-Centered AI?
    RQ2: What are the blind spots in IS research on Human-Centered AI?

    Approach: Systematic literature review of top journals (Basket of Eight) and conferences (ICIS, ECIS, PACIS, AMCIS, HICSS).

    Objective: Developing a research agenda for Human-Centered AI.


    Künstliche Intelligenz ist aus unserem heutigen Leben nicht mehr wegzudenken. Aktuelle KI-Ansätze fokussieren hierbei primär menschliche Fähigkeiten auf Maschinen zu übertragen. Der Human-Centered AI-Ansatz stellt den Menschen in den Vordergrund und versucht dessen Fähigkeiten durch die Möglichkeiten der KI zu augmentieren.

    Forschungsfragen:

    • RQ1: Was sind die Hauptthemen und Genres der IS-Forschung im Bereich Human-Centered AI?
    • RQ2: Welche sind die unberücksichtigten Aspekte der IS-Forschung im Bereich Human-Centered AI?

    Vorgehen: Systematische Literaturrecherche in führenden Fachzeitschriften (z.B. AIS Senior Scholars' List of Premier Journals) und Konferenzen (z.B. ICIS, ECIS, PACIS, AMCIS, HICSS).

    Zielsetzung: Entwicklung einer Forschungsagenda für Human-Centered AI

    • Banh, L. & Strobel, G. (2023). Generative artificial intelligence. Electronic Markets 33(63). DOI: 10.1007/s12525-023-00680-1 
    • Arora, A., Barrett, M., Lee, E., Oborn, E. & Prince, K. (2023). Risk and the future of AI: Algorithmic bias, data colonialism, and marginalization. Information and Organization 33(3). DOI: 10.1016/j.infoandorg.2023.100478
    • Ferrara, E. (2023). GenAI Against Humanity: Nefarious Applications of Generative Artificial Intelligence and Large Language Models. DOI: 10.48550/arXiv.2310.00737

    Bachelor Thesis, Master Thesis, Business Information Systems, Tutor: Dr. Gero Strobel