WI2026@jku Tracks

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Die künstliche Intelligenz (KI) als 'General Purpose Technology' ist maßgeblich für die aktuelle gesellschaftliche Entwicklung. Aus Sicht der Wirtschaftsinformatik kann man die Frage stellen, ob die KI in soziotechnischen Systemen nicht nur als Technologie gesehen werden muss, sondern wie sie die Aufgaben und Stellung des Menschen in der Anwendung von Technologie im unternehmerischen Kontext beeinflussen wird. Die transformative Bedeutung der KI verändert nicht nur Geschäftsprozesse und Entscheidungen, sondern hat auch das Potenzial um die Rolle des Menschen nachhaltig und weitgreifend zu verändern. Die bisher von vielen vermutete Werkzeugfunktion der KI verändert sich zunehmend in Richtung eigenständige Entscheidungen und kreative Beiträge in Organisationen. In den bisher von Menschen ausgeübten Aufgaben, die neben Kreativität auch Erfahrung und moralisch-ethische Standards voraussetzen, dringt die KI zusehends ein. Während das Thema Vertrauen (Trust) bereits einige Aufmerksamkeit erhalten hat, ist die Fragestellung nach der Veränderung in der Rolle des Menschen und insbesondere als moralische Instanz für Entscheidungen weitgehend offen. Viele Erkenntnisse zeigen, dass derzeit die Einbindung des Menschen (Human-in-the-Loop – HITL) für die Effizienz und Effektivität der Systeme von Vorteil sind.

Die veränderte Rolle des Menschen in soziotechnischen Systemen als weiterer Aspekt der Transformation steht im Mittelpunkt dieses Tracks. Der Track ist daher offen für die Erforschung der Herausforderungen, die sich aus dem Einsatz von KI-Systemen im Zusamenspiel mit dem Mensch im Sinn eines soziotechnisches Systems ergeben. Insbesondere wollen wir aufrufen, interdiszplinäre Beiträge, die die traditionallen Vorgehens- und Konzeptansätze überschreiten, in diesen Track einzureichen.

Mögliche Themen (ohne darauf eingeschränkt zu sein):

Ethisch-moralische Richtlinien im Einsatz von KI

Vertrauen in und Verständnis von KI-Systemen und deren Verhältnis zu den Menschen

Integration von menschlichen Aufgaben in KI-Systemen

Transformation von soziotechnische Realitäten durch den Einsatz von KI

Neue Modelle zur Darstellung des Faktor Menschen beim KI-Einsatz

Emotionale und soziale Aspekte (Ängste, Stress, Vermenschlichung, persönliche Beziehungen) des KI-Einsatzes

„Uncanny Valley of AI“

Nils Urbach,
Frankfurt University
of Applied Sciences Maria Madlberger,
Webster
University Vienna Barbara Krumay,
JKU Linz

Der General Track lädt zur Einreichung von qualitativ hochwertigen Forschungs- (Research Papers) und Kurzbeiträgen (Short Papers) ein, die thematisch nicht eindeutig anderen Konferenztracks zugeordnet werden können. Ziel dieses Tracks ist es, innovative und einzigartige Beiträge zu fördern und den Autorinnen größtmögliche Flexibilität zu bieten, insbesondere im Hinblick auf erkenntnistheoretische, ontologische und methodologische Perspektiven.

Besonders willkommen sind zukunftsweisende Themen und innovative methodische Ansätze, die bestehende Annahmen hinterfragen und die Weiterentwicklung der Wirtschaftsinformatik-Community vorantreiben. Wir empfehlen, die Beschreibungen der anderen Tracks vor der Einreichung sorgfältig zu prüfen. Der General Track bietet zudem die Möglichkeit, dass Track Chairs anderer Tracks ihre eigenen Beiträge oder die ihrer Doktorandinnen und Doktoranden einreichen.

Der Begriff „digitale Transformation“ hat in den letzten zehn Jahren auf sehr unterschiedliche Weise Wirkung gezeigt. Während die breite Öffentlichkeit ihn synonym mit anderen Konzepten wie „Digitalisierung“ verwendet, hat die Forschungsgemeinschaft versucht, zwischen Digitalisierung, digitalen Strategien und digitaler Transformation zu differenzieren und diese Begriffe genauer zu spezifizieren. Dieser Track konzentriert sich auf die aktuelle Situation, insbesondere im Hinblick auf das Verständnis und die Konnotation der Begriffe.

Track Chairs

Thomas Hesss,
LMU München Lea Müller-Fortmann,
TU Darmstadt

Die wachsende Verfügbarkeit und Vielfalt von Daten verändert nicht nur Unternehmen, sondern auch unsere Gesellschaft grundlegend. Immer leistungsfähigere Technologien ermöglichen es, riesige Datenmengen in Echtzeit zu sammeln, zu speichern und zu analysieren. Ob KI-gesteuerte Logistiksysteme, die Lieferketten optimieren, prädiktive Wartung in der Industrie 4.0 oder personalisierte Empfehlungen im E-Commerce – datenbasierte Anwendungen prägen zunehmend die betriebliche und gesellschaftliche Realität. Zugleich beeinflussen datengetriebene Systeme unser tägliches Leben, von digitalen Gesundheitsanwendungen bis hin zu Smart Cities, in denen urbane Lebensräume effizienter gestaltet werden. Unternehmen stehen dabei vor der besonderen Herausforderung, komplexe und dynamische betriebliche Prozesse datengetrieben zu analysieren, zu steuern und zu optimieren. Unterschiedliche Datenquellen, oft mit heterogenen Formaten und Qualitäten, erschweren eine einheitliche Sicht auf Geschäftsprozesse. Hinzu kommen hohe Anforderungen an die Integration, Interpretation und Nutzung der Daten, um Mehrwerte zu schaffen.

Um dieses Potenzial zu nutzen, mittels Daten Mehrwerte zu schaffen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen, sind Methoden und Werkzeuge erforderlich, die häufig unter den Begriffen Data Science, Business Analytics und Operations Research (DS/BA/OR) zusammengefasst werden. Dazu gehören vielfältige Ansätze aus unterschiedlichen Disziplinen wie Statistik, künstlicher Intelligenz (KI), mathematische Optimierung, Natural Language Processing, Process Mining, Visual Analytics, Business Intelligence, Datenqualitätsmanagement, Data Governance und vielen mehr.

Vor diesem Hintergrund begrüßen wir in unserem Track die gesamte Vielfalt der wirtschaftsinformatik-bezogenen Forschungsbestrebungen in den Bereichen Data Science, Business Analytics und Operations Research. Diese reichen beispielhaft von der Generierung, Erhebung und Repräsentation von (Big) Data, über die Entwicklung innovativer Theorien, Methoden und Verfahren zur Lösung betriebswirtschaftlicher und gesellschaftlicher Problemstellungen, dem Design analytischer Artefakte bis hin zur Adoption und Integration dieser Ansätze in Unternehmen. Forschungsarbeiten zur Entwicklung neuer statistischer und maschineller Lernverfahren sind willkommen, insofern ein Bezug zur Lösung einer betriebswirtschaftlichen oder gesellschaftlichen Problemstellung aufgezeigt wird. Wir ermutigen Autorinnen und Autoren zur Einreichung von relevanten und originellen Beiträgen unter Ausschöpfung der methodischen Breite des Forschungsgebietes. Einreichungen zu KI-Methoden und maschinellem Lernen ohne klarem Bezug zu betriebswirtschaftlichen Anwendungen sind nicht der Hauptfokus dieses Tracks.

Mögliche Themen (ohne darauf eingeschränkt zu sein):

Innovationen und aufkommende Trends in DS/BA/OR

Geschäftswert und Monetarisierung von DS/BA/OR

Einführung, Etablierung, Reifegrad und Nutzung von DS/BA/OR

DS/BA/OR für gesellschaftlichen Nutzen, individuelle und gesellschaftliche Ermächtigung sowie digitale Verantwortung

Erklärbare KI und interpretierbares maschinelles Lernen

Technische Anwendungen generativer KI und KI-Agenten

Kausales maschinelles Lernen für betriebswirtschaftliche Entscheidungen

Datenschutz, Datenqualität und Data Governance

Chancen und Herausforderungen beim Teilen von Daten, sowie Open Data

Operative, Echtzeit- oder ereignisgesteuerte Business Analytics

Process Mining und die Vorteile von Robotic Process Automation

Visual Analytics und die Analyse unstrukturierter Daten (z. B. Text, Bild, Audio, Video) zur Bewältigung organisatorischer und/oder gesellschaftlicher Herausforderungen

Predictive and Prescriptive Analytics

Optimierung (exakte und heuristische Ansätze) und ihre Integration mit maschinellem Lernen

Datenarbeit und Berufe im Bereich Data Science

Track Chairs

Sophie N. Parragh,
JKU Linz Markus Sinnl,
JKU Linz Christoph Schütz,
JKU Linz Natalia Kliewer,
FU Berlin Konstantin Hopf,
TU Chemnitz Patrick Zschech,
TU Dresden

Die wachsende Verfügbarkeit und Vielfalt von Daten verändert nicht nur Unternehmen, sondern auch grundlegend die Bildungslandschaft. Dieser Track widmet sich Themen der digitalen Lehre und des Lernens mit Schwerpunkt auf künstlicher Intelligenz und neuartigen Technologien wie Multi-Agenten-Systemen. Mit der zunehmenden Digitalisierung werden in diesem Track bestehende und sich verändernde Herausforderungen betrachtet, die eine Individualisierung und Personalisierung hin zum lebenslangen Lernen fokussieren. Der Track richtet sich hierbei auf die Auswirkungen auf Organisationen und Bildungseinrichtungen wie Universitäten, Schulen und andere Bildungsinstitutionen aus. Im Fokus steht, wie KI die Gestaltung von Lehr-Lern-Prozessen verändert, wie Bildungsangebote und -strukturen sich weiterentwickeln können, um personalisiertes und effektives lebenslanges Lernen zu fördern. Hierbei soll auch die Rolle der sich verändernden Mensch-Maschine-Interaktion näher diskutiert werden: KI als Unterstützer bei der Generierung von Informationen und die sich verändernde Rolle des Lernenden als Analytiker und Kritiker von KI-generierten Inhalten.

Ein weiterer Aspekt des Tracks ist die Einbettung innovativer digitaler Lösungen in das soziotechnische System und das Lehr-Lern-Arrangement. Wir betrachten Konzepte wie Blended Learning, Flipped Classroom und vollständig digitale Lehr-Lernkonzepte ebenso wie das Potenzial neuer Technologien wie Metaverse, Augmented Reality und mobile Lernlösungen sowie die Rolle der KI im Zusammenhang mit diesen Technologien. Dabei berücksichtigen wir unter anderem die Chancen und Herausforderungen, die sich aus der Integration von KI ergeben. Der Track begrüßt insbesondere empirisch qualitative oder quantitative Erhebungen oder Studien im Kontext der gestaltungsorientierten Forschung.

Mögliche Themen (ohne darauf eingeschränkt zu sein):

KI-gestützte Individualisierung und Personalisierung im Lernen
Einsatz von KI zur automatisierten Bewertung und Feedback von Lernenden
Spielerische Elemente zur Verbesserung der Mensch-Maschine-Interaktion im Lernkontext

Ethische Aspekte des Einsatzes von KI Lernen

KI-basierte Lernanalysen zur Vorhersage von Lernerfolg

Potenziale und Herausforderungen von virtuellen und immersiven, intelligenten Lernumgebungen

Augmented Reality zur immersiven Wissensvermittlung

KI-gestützte Tutorensysteme und Chatbots für individuelles Lernen

Entwicklung und Evaluation von KI-basierten Werkzeugen für Lehrende

Einfluss von KI auf die Kompetenzentwicklung im digitalen Zeitalter

Veränderung digitaler Kompetenzen im Kontext der Mensch-Maschine Interaktion und der Arbeit mit generativer KI

Gefahren der KI Nutzung in der Lehre

Track Chairs

Andreas Janson,
Universität St.Gallen Jan Marco Leimeister,
Universität Kassel &
St.Gallen Niels Pinkwart,
Humboldt-Universität
zu Berlin Sofia Schöbel,
Universität Osnabrück

Bis vor Kurzem waren wirtschaftliche Fragen rund um Trust, Security & Privacy noch durch jahrzehntealte Verschlüsselungstechniken oder durch Datensammlung insbesondere durch Plattformbetreiber mit ihren Algorithmen-basierten Geschäftsmodellen geprägt. Allerdings wurden in den letzten Jahren auch einige Technologien entwickelt, die hier nicht nur neue Anwendungen ermöglichen, sondern bereits weltweite Verbreitung finden. Dazu gehören unter anderem Distributed Ledger Technologien (DLT, Blockchain), aber auch KI-Anwendungen die beides sind - Herausforderung und Lösung zugleich.

Insbesonders der Online-Zugriff auf GenAI-Systeme, das „embedding“ von KI in betriebliche Anwendungssoftware stellen Organisationen vor neue Herausforderungen im Spannungsfeld von Effizienzsteigerung und Prozessoptimierung einerseits, die Verhinderung von Schatten-IT und das Abwandern von sensitiven Daten anderseits. Für Unternehmen stellt sich somit die Frage, wie diese neuen Technologien im Unternehmen integriert und gemanaged werden können und müssen. Hierzu zählt auch das Empowerment der Mitarbeitenden in Form von Training, klaren Vorgaben und die gezielte Auswahl von durch KI zu übernehmende Aufgaben.

Mit der zunehmenden Nutzung von Daten für KI-Anwendungen müssen auch Datenschutz und Privatsphäre anders betrachtet und auch die Anforderungen an die klassischen Schutzziele von IT- & Cybersecurity neu gedacht werden. Welche Chancen bzw. Einsatzmöglichkeiten und Risiken birgt KI im Feld der IT-Sicherheit. Wie verändern sich Bedrohungslagen durch KI-gestützte Cyber-(Fraud) Angriffe und welche Schutzmaßnahmen können durch KI unterstützt werden.

Dieser Track stellt neue Entwicklungen im Bereich von „Trust, Security & Privacy" im Sinne soziotechnischer Perspektiven auf IT-Sicherheit, digitale Risiken und organisatorische Resilienz in den Mittelpunkt. Wirtschaftliche, organisatorische und soziale Auswirkungen und Problembereiche werden auf verschiedenen Ebenen betrachtet, z. B. auf der Ebene von Einzelpersonen, sozialen Gruppen und Unternehmen. Wir freuen uns auf interdisziplinäre Forschungsansätze, die technische, sozialwissenschaftliche, design-orientierte oder qualitative/quantitative Methoden kombinieren.

Mögliche Themen (ohne darauf eingeschränkt zu sein):

Sozio-technische Dimensionen der Cybersicherheit im Kontext von KI – Wechselwirkungen zwischen technischen Sicherheitsmaßnahmen, menschlichen, organisatorischen und kulturellen Faktoren

Human Factor und Behavior in der Informationssicherheit – Sicherheitsbewusstsein, Compliance, Ermüdung und Entscheidungsfindung unter Risikobedingungen.

Security-by-Design und Security-by-Default in IT-Systemen (BIS) – Integration von Sicherheitskonzepten in Prozesse, Infrastrukturen und Unternehmenskultur.

Zukünftige Herausforderungen der Cybersicherheit in hochdigitalisierten Gesellschaften – KI, Automatisierung, Cloud-Infrastrukturen und neue Bedrohungslandschaften.

Generative KI in Organisationen: Effizienzgewinne vs. Sicherheits- und Datenschutzrisiken – Schatten-IT, Datenlecks, Governance-Herausforderungen und Kontrollmechanismen.

KI-gestützte Cyberangriffe und Betrugsmaschen – Neue Bedrohungsmodelle, Automatisierung von Angriffen, Deepfakes und Social Engineering.

KI-basierte Lösungen für Cybersicherheit und Risikomanagement – Erkennung von Bedrohungen, Reaktion auf Vorfälle, Schwachstellenmanagement und Entscheidungsunterstützung.

Datenschutz und Privatsphäre in KI-gesteuerten Informationssystemen – Neue Ansätze zu Vertraulichkeit, Zweckbindung und Datenminimierung.

Befähigung, Schulung und Sicherheitsbewusstsein von Mitarbeitenden an KI-gestützten Arbeitsplätzen – Kompetenzentwicklung, verantwortungsvoller Einsatz von KI und Verhaltensaspekte der Sicherheit.

Distributed-Ledger-Technologien für Vertrauen, Transparenz und Sicherheit – Anwendungsfälle, Einschränkungen und Integration in KI-basierte Systeme.

Auswirkungen von KI-gesteuerten Sicherheitstechnologien – Machtverhältnisse, Ungleichheit, Überwachung und soziale Akzeptanz.

Track Chairs

Ulrike Lechner,
Universität der
Bundeswehr München Michaela Trierweiler,
JKU Linz Nikolaus Obwegeser,
Berner Fachhochschule

Digitale Märkte und digitale Plattformökosysteme gewinnen zunehmend an Bedeutung. Viele der weltweit wertvollsten Unternehmen (wie Uber, Airbnb, Google, Facebook) haben sich diesem Geschäftsmodell verschrieben. Ebenso entwickeln sich zahlreiche etablierte Supply-Chain-Modelle zu mehrseitigen Plattformen, die die Wettbewerbsdynamik in vielen Branchen verändern. Es sind zunehmend digitalisierte und datenbasierte Marktplätze und Plattformen zu beobachten, die traditionelle Intermediäre und bestehende Wirtschöpfungsstrukturen ersetzen. Dies betrifft sowohl den B2C als auch den B2B Bereich.

Mögliche Themen (ohne darauf eingeschränkt zu sein):

Wettbewerb in digitalen Märkten und Plattformen

Algorithmic Management auf Plattformen

Daten und Personalisierung auf Plattformen

Plattformen und die Zukunft der Arbeit (z.B. Crowdsensing, -sourcing, -working)

Externalitäten und Nutzenasymmetrien digitaler Märkte und Plattformen

Implikationen von Kartell- und Regulierungsfragen für digitale Marktplätze und Plattformen

Organisation und Governance von digitalen Märkten und Plattformen

Integration von Diensten in digitale Märkte und Plattformen (z. B. mittels IoT, DLT- und Blockchain-Technologien, KI-Anwendungen)

Track Chairs

Verena Dorner,
Wirtschaftsuniversität Wien Dominik Gutt,
RWTH Aachen Christian Peukert,
HEC Lausanne

Die voranschreitende Verbreitung digitaler Technologien in allen Bereichen hat Möglichkeiten auf vielen unterschiedlichen Ebenen geschaffen. Allerdings hat die Nutzung von digitalen Technologien und Informationssystemen umkehrbare Veränderungen und Auswirkungen auf Ökologie, Ökonomie und die Gesellschaft. In der Wissenschaft werden vor allem die Auswirkungen und Möglichkeiten zum Management der Auswirkungen beforscht. Digitale Technologien und Informationssysteme können aber auch dazu beitragen, diese Auswirkungen zu messen, zu steuern und zu verringern. Diese Bemühungen gehen oft mit interdisziplinären Ansätzen einher, die sich mit Nachhaltigkeit aber auch Resilienz beschäftigen. Resilienz, als die Fähigkeit nach Krisen und Katastrophen wieder zurückz zu kommen wird durch unterschiedliche Faktoren beeinflusst. Auf gesellschaftlicher Ebene gehören dazu Bildung und Bewusstsein, auf Unternehmensebene eine Vorbereitung auf unterschiedliche Möglichkeiten. Ein weitere wichtiger Aspekt ist die Verantwortung, die sich aus dem unternehmerischen Handeln ergibt.

Dieser Track ruft dazu auf, Beiträge aus verschiedenen Bereichen - von Green IS/IT, Nachhaltige Informationssystemen bis hin zu Digitaler Resilienz – einzureichen, die mit vielfältigen Methoden und interdisziplinären Ansätzen beforscht wurden.

Mögliche Themen (ohne darauf eingeschränkt zu sein):

Green IS & Green IT im Zeitalter von KI

Umweltinformationssysteme und KI

Energieeffizienz in und von Informationssystemen

Informationssysteme zur Bewältigung ökologischer, sozialer und/oder ethischer Herausforderungen

Informationssysteme im Kontext von digitaler Resilienz

Der Einfluss von digitalen Ökosystemen auf Nachhaltigkeit

Informationssysteme als Element der Kreislaufwirtschaft

Kollaborative und nachhaltige digitale Geschäftsmodelle

Digitale Dekarbonisierung

Einfluss von Nachhaltigkeitsansätzen auf das Sourcing von Informationssystemen

Digitale Ansätze und Stakeholderinvolvement

Verantwortliches Handeln von Individuen und Unternehmen im Kontext der Digitalisierung

Greenwashing und Brownwashing als Herausforderung für das Design von Informationssystemen

Mensch-Computer-Interaktion (HCI) und Social Computing sind interdisziplinäre Forschungsbereiche, die sich mit der Analyse und Gestaltung der Interaktion von Menschen mit und durch Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) befassen. Ziel ist es, die Benutzerfreundlichkeit und das Nutzererlebnis zu verbessern und damit die Produktivität, Lebensqualität und das Wohlbefinden der Nutzer zu steigern. Mit dem sich rasch entwickelnden Potenzial interaktiver Technologien, Sensortechnologien, intelligenter Echtzeit-Datenverarbeitung und der nahezu universellen Präsenz von IT in allen Lebensbereichen ergeben sich neue Herausforderungen und Chancen für die HCI- und Social-Computing-Forschung im Bereich Informationssysteme.

Dieser Track konzentriert sich auf wissenschaftliche Beiträge, die das Verständnis der Interaktion von Nutzern mit digitalen Technologien und dem Verhalten von Menschen auf Social-Computing-Plattformen verbessern sowie auf die effektive Gestaltung dieser Interaktionen. Beiträge jeder methodischen Ausrichtung, die das theoretische und praktische Verständnis und die Gestaltung von Informationssystemen in den Bereichen HCI oder Social Computing voranbringen sind erwünscht. Beispiele hierfür sind menschliche Interaktionen mit intelligenten Technologien wie künstlicher Intelligenz, neuartige (multimodale) Schnittstellendesigns, einschließlich Konzepten für Wearables und Augmented/Virtual Reality, sowie aktuelle HCI-Praktiken zur Untersuchung und Gestaltung spezifischer interaktiver Systeme.

Darüber hinaus laden wir zu innovativen Ideen zum Nutzer:innenverhalten und zur Wahrnehmung in sozialen Medien ein. Der Track begrüßt Beiträge, die technisch fundierte wissenschaftlichen Fortschritt in den Bereichen HCI und Social Computing beschreiben und einen klaren Bezug zu Informationssystemen haben.

Mögliche Themen (ohne darauf eingeschränkt zu sein):

Menschliche Interaktionen mit intelligenten Technologien wie künstlicher Intelligenz

Psychologische, soziale, kulturelle und ethische Aspekte von HCI bei der Gestaltung von Informationssystemen

Neuartige (multimodale) Schnittstellendesigns, einschließlich Konzepten für Wearables und Augmented/Virtual Reality

Design, Nutzung und Interaktion spezifischer interaktiver Systeme, wie z. B. Dialogagenten, persuasive Systeme oder adaptive Systeme

Einsatz von NeuroIS-Methoden und -Werkzeugen in HCI

Partizipatives Design und Methoden in HCI

Untersuchung und Gestaltung von personalisierten und benutzeradaptiven Systemen (einschließlich der Verwendung von selbst gemeldeten Daten und Verhaltensdaten) sowie biosignaladaptiven Systemen

Soziale, individuelle und unternehmensbezogene Werte von sozialen Medien

Benutzerverhalten auf Social-Computing-Plattformen

Soziale Medien, Gesundheit und Wohlbefinden

Voreingenommenheit und Diskriminierung in sozialen Medien

Cybermobbing und digitale Aggression in sozialen Medien

Soziales Verhalten im digitalen Raum

Track Chairs

Hanna Krasnova,
Weizenbaum Institut &
Universität Potsdam Alexander Maedche,
Karlsruhe Institute
of Technology Jella Pfeiffer,
Karlsruhe Institute
of Technology Julia Seitz,
Karlsruhe Institute
of Technology

Digitale Technologien und IT-Systeme sind heutzutage ein elementarer Bestandteil vieler Produkte, Services, Prozesse, Strukturen und Geschäftsmodelle. Die unternehmerische Wettbewerbsfähigkeit und digitale Verantwortlichkeit hängen folglich untrennbar mit dem erfolgreichen Management von IT und digitalen Innovationen zusammen. Die IT ist zunehmend strategisch gefordert, die Wertschöpfung des Unternehmens aktiv mitzugestalten. Dafür setzt sich die IT-Funktion nicht nur mit den Anforderungen von Kundinnen, Mitarbeitenden und Partnern des Unternehmens auseinander, sondern entwickelt, bewertet und führt auch digitale Innovationen ein und denkt über die Transformation der Organisation nach. Beispielsweise sind Business- und IT-Seite der Organisation bezüglich Steuerung, Aufbau- und Ablauforganisation immer stärker zu integrieren. Das Ökosystem von Innovationspartnern und IT-Dienstleistenden gilt es immer stärker in die Strategieentwicklung und -implementierung einzubeziehen. Und nicht zuletzt müssen digitale Skills und Kompetenzen unternehmensweit entwickelt und gefördert werden.

In diesem Themenspektrum ergeben sich viele wichtige Fragestellungen zu den sozialen, ökonomischen, organisatorischen und technischen Aspekten des strategischen IT-Managements und des organisatorischen Wandels. Wir laden Forscherinnen und Forscher ein, ihre Arbeitsergebnisse und Lösungsansätze zu diesen Fragen im Track “IT Strategy, Management & Governance” einzureichen. Der Track ist offen für unterschiedliche Forschungsmethoden.

Mögliche Themen (ohne darauf eingeschränkt zu sein):

Entwicklung, Alignment und Implementierung von IT-Strategien

Governance von IS/IT (z. B. veränderte C-Level-Rollen und -Herausforderungen (CIO, CDO etc.), Portfoliomanagement)

IS/IT-Management (z.B. Agile, Projekte, Softwareentwicklung, Strukturen, Prozesse, Algorithmen zum Matching und zur Kontrolle)

Management und Transformation von Unternehmensarchitekturen

Organisationsentwicklung und IS/IT (z.B. Scaled-Agile, <(Biz)DevOps, Bimodal-IT, Organisation des Einsatzes von KI, Blockchain, Analytics, Plattformen für die Organisation)

Management von Skills und Kompetenzen in der IS/IT

IS/IT-Ecosystem-Management (z. B. Supplier-Management, IT-Outsourcing, Cloud-Computing, Hybrid Work Alignment, Gig- und Freelancer-Integration)

Track Chairs

Marina Fiedler,
Universität Passau Anne-Sophie Mayer,
LMU München Daniel Beimborn,
Universität Bamberg

Das Geschäftsprozessmanagement (Business Process Management, BPM) hat sich als disziplinübergreifendes Management-Instrument etabliert. Durch den Einsatz von BPM-Methoden und -Werkzeugen zielen Unternehmen darauf ab, Geschäftsprozesse zu identifizieren, zu bewerten, zu gestalten, zu implementieren, zu managen und zu überwachen, um internen und externen Kunden effektiv und effizient einen Mehrwert zu bieten. BPM umfasst verschiedene Bereiche wie das (Re-)Design von Geschäftsprozessen, Process Mining, Robotic Process Automation sowie die prädiktive und präskriptive Prozesssteuerung. In vielen dieser Bereiche wird derzeit über die Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) nachgedacht. Ziel dieses Tracks ist es, die verschiedenen Facetten des BPM aus Management- und Technologiesicht zu diskutieren und herauszuarbeiten, wie das BPM weiterentwickelt werden kann, um aktuelle Herausforderungen auf individueller, organisationaler und gesellschaftlicher Ebene zu adressieren. Wir freuen uns über Beiträge aus allen methodischen Richtungen, die ein breites Spektrum der BPM-Forschung sowohl aus organisatorisch/sozialer als auch aus technischer Sicht beleuchten.

Mögliche Themen (ohne darauf eingeschränkt zu sein):

Exploratives Prozessmanagement und Prozessinnovation

Geschäftsprozessmanagement und Co-Creation

Geschäftsprozessmanagement und Management der digitalen Transformation

KI-basierte Prozessanalyse und Process Mining

Organisatorische Routinen und Routinedynamik

Process Mining in Organisationen

Prozessautomatisierung mithilfe von Technologien wie (Gen)AI, RPA, Chatbots usw.

Workarounds und Ambidextrie in der Prozessinnovation

User-driven BPM

Verantwortungsbewusstes, menschenzentriertes und sozial nachhaltiges BPM

Green BPM

Track Chairs

Christian Bartelheimer,
Universität Göttingen Kate Revoredo,
Humboldt-Universität
zu Berlin Ralf Plattfaut,
Universität Duisburg-Essen

Digitalisierung bietet die Chance, öffentliche Werte zu stärken und gesellschaftliche, wirtschaftliche und ökologische Herausforderungen zu adressieren. Öffentliche Organisationen spielen hier eine Schlüsselrolle, haben aber oft Schwierigkeiten, das Potenzial der Digitalisierung auszuschöpfen. Die Gründe dafür sind vielfältig, unter anderem zählen technische Barrieren, organisationale Trägheit oder mangelnde Kompetenzen und Widerstand gegen Veränderungen dazu.

Im Bestreben des öffentlichen Sektors, städtische Gebiete klimaneutral und intelligent vernetzt neu zu gestalten, gewinnt das Konzept der „Smart City“ besondere Bedeutung. Der Wandel hin zu intelligent vernetzten Kommunen geht über die reine Digitalisierung von Dienstleistungen hinaus und zielt auf eine effizientere, grünere und sozial integrierte Stadt. Diese Entwicklung verstärkt die Debatte um Potenziale und Anwendungen - wie etwa Blockchain, KI und datengesteuerte Governance - aber auch um die Grenzen des digitalen Wandels.

Öffentliche Organisationen sollten Rahmenbedingungen schaffen, um die Umsetzung von Smart Cities zu erleichtern und unsere Städte effizienter, nachhaltiger und lebenswerter zu gestalten. Dies umfasst unter anderem den Aufbau vernetzter städtischer Infrastrukturen, smartes Verkehrsmanagement, energie-effizientes Gebäudemanagement, Zugang zu digitaler Bildung oder den Ausbau digitaler Verwaltungsleistungen. Dabei müssen ökologische, soziale, ethische und wirtschaftliche Aspekte gleichermaßen berücksichtigt werden, was die Umsetzung der digitalen Verwaltung und Smart City zu einem komplexen Unterfangen macht. Ein wichtiger Aspekt dabei ist die Kooperation zwischen und das Management von Akteuren auf der lokalen, nationalen und internationalen Ebene, ebenso wie von Kommunen, Unternehmen, Forschungseinrichtungen und der Zivilgesellschaft.

Dieser Track adressiert innovative Forschungsarbeiten zu den Themen „Digitale Verwaltung und Smart City“ aus unterschiedlichen disziplinären und methodischen Perspektiven. Der Fokus liegt auf der Frage, wie integrierte, intelligente Stadt- und Raumentwicklung eine nachhaltige und gerechte Zukunft gestalten kann. Der Track zielt auf Forscherinnen der Wirtschaftsinformatik, Verwaltungswissenschaft, Regional-/Stadtplanung und -entwicklung sowie angrenzende Disziplinen, die neue Perspektiven und Lösungen für die Entwicklung der digitalen Verwaltung und smarter Städte vorschlagen.

Mögliche Themen (ohne darauf eingeschränkt zu sein):

Datengesteuert Verwaltung

Open Data und Open Government

Smart Government und Smart Governance

Smart Cities: Projekte, Plattformen und Anwendungen

Liveability und Lebensqualität in Smart Cities

Digitale Souveränität und Vertrauensmanagement

Rezeption und Anwendung von Digitalisierungstrends (z.B. Blockchain, RPA, KI, Automatisierung öffentlicher Dienstleistungen)

KI im öffentlichen Sektor

Transformative Wirkungen der Digitalisierung im öffentlichen Sektor

Transformational Government & Innovationsmanagement

E-Government-Strategien

Onlinezugangsgesetz: Umsetzung, Potentiale, Probleme

Digitale Kompetenzen & Bildung im öffentlichen Sektor

Track Chairs

Michael Koddebusch,
Universität Münster Tobias Guggenberger,
Universität Bayreuth Bettina Distel,
Bundesinstitut für Bau-,
Stadt- und Raumforschung

Digitale Zwillinge bilden ein interdisziplinäres Forschungsfeld im Spannungsfeld von Wirtschaftsinformatik, Informatik, Logistik und Maschinenbau. Dieses Forschungsfeld befasst sich nicht nur mit der technischen Gestaltung Digitaler Zwillinge, sondern ebenso mit den organisatorischen und gesellschaftlichen Konsequenzen ihres Einsatzes sowie den Bedingungen für ihre mehrwertstiftende und nachhaltige Nutzung in Unternehmen und Wertschöpfungsnetzwerken. Ein digitaler Zwilling kann als eine digitale Repräsentation realer Systeme verstanden werden, die verschiedene Datenquellen integriert und eine bidirektionale Kopplung zwischen digitaler und physischer Welt herstellt. Die kontinuierliche Synchronisation dieser beiden Ebenen ist essenziell, um Veränderungen des realen Zustands verlässlich im digitalen Modell widerzuspiegeln. Ziel solcher Systeme ist es, die Qualität von Entscheidungen, die Effizienz technischer Prozesse und die Transparenz über den gesamten Lebenszyklus hinweg signifikant zu erhöhen. Durch fortgeschrittene Datenanalytik und IoT-Konnektivität ist er in der Lage diverse Attribute abzubilden und damit nahezu jede Facette eines Produkts, eines Prozesses, einer Dienstleistung oder sogar einer gesamten Organisation realitätsnah zu spiegeln. Mit den wachsenden Möglichkeiten der Datenerfassung, Verarbeitung und Auswertung, insbesondere im Kontext künstlicher Intelligenz, entstehen jedoch neue Herausforderungen und Fragestellungen für die Forschung an digitalen Zwillingen innerhalb der Wirtschaftsinformatik.

Dieser Track fokussiert auf Erkenntnisse, die dazu beitragen, digitale Repräsentationen physischer Artefakte, Prozesse oder Wertschöpfungsnetzwerke besser zu verstehen, zu modellieren und einzusetzen. Gesucht werden Beiträge empirischer oder gestaltungsorientierter Natur, die theoretische oder praktische Fortschritte zur Gestaltung, Implementierung oder Nutzung von Digital Twins liefern. Dies umfasst etwa Fragestellungen zu Echtzeitfähigkeit, hybrider Modellierung, semantischer Interoperabilität, simulations- und KI-basierten Entscheidungsunterstützung oder zur Einbettung digitaler Zwillinge in betriebliche und strategische Informationssysteme. Darüber hinaus sind Arbeiten willkommen, die sich mit der Wahrnehmung, Akzeptanz und Nutzung digitaler Zwillinge in Organisationen befassen oder deren Auswirkungen auf Arbeitsprozesse, Governance-Strukturen und wirtschaftliche Wertschöpfung, auch unter Berücksichtigung soziologischer Ansätze, analysieren.

Mögliche Themen (ohne darauf eingeschränkt zu sein):

Architekturen und Implementierungsmethoden

Datenmodelle und fortschrittliche Datenanalyse-Tools für digitale Zwillinge

Datensicherheit für digitale Zwillinge

Intelligente Schnittstellen und Konnektoren zu Informationssystemen

Softwarearchitekturen für MES der nächsten Generation

Künstliche Intelligenz (KI) für das Design und den Betrieb digitaler Zwillinge

Nachhaltigkeit und energieeffizienter Betrieb digitaler Zwillinge<

Virtuelle Inbetriebnahme und Emulationen

Digitale Produktpässe

Digitale Zwillinge und die Kreislaufwirtschaft

Digitale Zwillinge in domänenspezifischen Kontexten, z. B. Fertigung, Gesundheitswesen, Fintech

Fallstudien und industrielle Anwendungen digitaler Zwillinge

Track Chairs

Hendrik van der Valk,
TU Dortmund Christian Koldewey,
Universität Paderborn Dimitri Petrik,
Universität Stuttgart

In den letzten Jahren haben die Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz nicht nur neue Wege zur maschinellen Verarbeitung von Daten und Informationen eröffnet, sondern auch den Übergang von rein datenorientierten Aufgaben zu komplexen, wissensbasierten oder sogar kreativen Aufgabenstellungen eingeläutet. Somit wandeln sich Informationssysteme von passiven Werkzeugen zu autonomen Entitäten, die in der Lage sind, zu lernen, Inhalte anzupassen, zu interagieren und unabhängig zu handeln. Dieser fundamentale Übergang der Handlungsmacht (Agency) vom Menschen auf agentische IS-Artefakte bildet das Fundament für die nächste Generation von Informationssystemen. Es entstehen kollaborative Arbeitsformen, in denen Aufgaben nicht mehr nur unterstützt, sondern bidirektional delegiert werden, was weitreichende Möglichkeiten für die Forschung sowie die Neubewertung bestehender Konzepte und Denkweisen notwendig macht.

Während es weiterhin herausfordernd ist, den Einfluss von GenAI und agentischen Systemen auf unsere globale Gesellschaft präzise abzuschätzen, ist die Wirkung dieser neuen Art von Informationssystemen auf organisationaler, technologischer und verhaltensbezogener Ebene bereits evident. Neben den transformativen Vorteilen entstehen jedoch auch neue Herausforderungen und potenzielle Nachteile. Mit der steigenden Autonomie der Systeme rücken Fragen der Rechenschaftspflicht („Accountability“) und der Verantwortung bei der Delegation von Entscheidungen in den Fokus. Daher ist es unerlässlich, diese nächste Generation von Informationssystemen aus einer wissenschaftlichen Perspektive zu bewerten und soziotechnische Lösungen zu entwickeln, die diese Technologien zum Wohle von Individuen, Organisationen und der Gesellschaft nutzbar machen.

Vor diesem Hintergrund bietet der Track ein Forum für Forschende aller Bereiche der Wirtschaftsinformatik, um die nächste Generation von Informationssystemen zu gestalten. Wir begrüßen insbesondere Beiträge auf individueller, organisationaler und gesellschaftlicher Ebene, die sich auf das Design und die Auswirkungen von GenAI und Agentic IS konzentrieren. Dies umfasst neue Design-Methodologien, konzeptionelle Frameworks und Werkzeuge sowie Studien zu den verhaltensbezogenen Implikationen dieses Paradigmas. Wir ermutigen Autoren dazu, die Implikationen der Verschiebung der Agency und der damit verbundenen Folgen auf allen Ebenen kritisch zu beleuchten – insbesondere im Hinblick auf die Delegation von Entscheidungen, Fragen der Accountability sowie den Einfluss auf menschliche Kompetenzen und das Urteilsvermögen in der Interaktion mit agentischen Systemen, um so den Diskurs zwischen Wissenschaft und Praxis voranzutreiben.

Mögliche Themen (ohne darauf eingeschränkt zu sein):

Von der Mensch-GenAI-Zusammenarbeit zum Human-Agent Teaming

Vertrauen und Kontrolle in agentischen Informationssystemen

Wandel Agency: Von passiven Werkzeugen zu autonomen Entitäten

Gestaltung von Delegationsprozessen in agentischen Systemen

Dateninfrastrukturen für agentische Informationssysteme

Accountability, Verantwortung und Haftung bei agentischen IS

Menschliches Urteilsvermögens und die Aufsicht bei automatisierten Entscheidungen

Agentenbasierte Datenkuratierung und Qualitätsmanagement

Gestaltungsprinzipien und Methoden für agentische Informationssysteme

Datenschutz, Sicherheit und Risiken in Ökosystemen autonomer Agenten

Autonome Wissensmanagementsysteme

Co-Creation und Wertschöpfung durch agentische Informationssysteme

Wandel der Arbeitswelt: Kompetenzen zur Überwachung und Steuerung von Agenten

Data Governance und Datensouveränität in autonomen Systemen

Genenerative KI im organisationalen Datenmanagement

Riskoabwägung in der Nutzung von agentischen Informationssystemen im Datenmanagement

Track Chairs

Gero Strobel,
Universität Stuttgart Sarah Hönigsberg,
Technische Universität
Chemnitz Frederik Möller,
Technische Universität
Braunschweig

Dienstleistungen stellen in unserem privaten Alltag sowie in den Geschäftsbeziehungen zwischen Unternehmen und Organisationen einen wesentlichen Bestandteil dar. Gleichzeitig sind sie maßgeblich durch Innovationen, wie derzeit u.a. generative KI, beeinflusst. Dienstleistungen treten dabei in verschiedenen Formen auf, die unterschiedliche Funktionen erfüllen: humanzentrierte Dienstleistungen; digitale, datenbasierte und KI-basierte Dienstleistungen; smarte, AR- und VR-basierte Dienstleistungen; Dienstleistungen auf Basis hybrider Intelligenz; B2C-, B2B-, B2B2C-Dienstleistungen und viele mehr. In der Regel werden Dienstleistungen als ein Baustein innerhalb eines komplexen Dienstleistungssystems angeboten, welches eine Vielzahl an Akteuren, neuen Technologien und entsprechenden Potenzialen beinhalten. Diese bilden die Grundlage eines Ökosysems, dass auf eine Integration von diversen Resourcen zur Wertschöpfung ausgerichtet ist. Eine konsequente Kundinnen- und Nutzerinnenorientierung sowie eine intelligente Orchestrierung dieser Dienstleistungssysteme sind hierbei entscheidend; nicht nur, um Dienstleistungen erfolgreich zu machen, sondern auch, um die effiziente und effektive Entwicklung und Erbringung von Dienstleistungen gewährleisten zu können. In diesem Zusammenhang zielen Service Engineering und Service Systems Engineering darauf ab, Methoden, Modelle und Werkzeuge bereitzustellen, mit denen die systematische Entwicklung von Dienstleistungen und Dienstleistungssystemen und ihrer entsprechenden Ökosysteme ermöglicht wird.

Dieser Track lädt zur Einreichung von Beiträgen ein, die aktuelle und relevante Forschungsergebnisse zum Thema Dienstleistungen und Dienstleistungsinnovation sowie Service Engineering und Service Systems Engineering aufzeigen. Der Kontext von Dienstleistungen ist in diesem Track dabei nicht eingeschränkt, sondern kann von personennahen Dienstleistungen, innovativen Technologien in Dienstleistungsprozessen bis hin zu vollautomatisierten Dienstleistungen reichen. Wir laden sowohl gestaltungsorientierte Arbeiten als auch qualitativ- und quantitativ-empirische Beiträge ein. Konzeptionelle oder theoretische Beiträge, welche zu einem besseren Verständnis aller Arten von Dienstleistungen und Dienstleistungssystemen beitragen, sind ebenfalls willkommen.

Mögliche Themen (ohne darauf eingeschränkt zu sein):

Service Engineering und Service Systems Engineering

Dienstleistungsinnovation bzw. Service Innovation und Service Design

Digital Servitization

Daten- und KI-basierte sowie digitale Dienstleistungen

Produkt-Service-Systeme in B2B- oder B2C-Anwendungsbereichen

Dienstleistungen und Dienstleistungssysteme auf Basis hybrider Intelligenz

Conversational Agents, Serviceroboter und (generative) künstliche Intelligenz in der Dienstleistungserbringung

Dienstleistungsmodularisierung und modulare Dienstleistungsstrukturen

Value Co-Creation, Co-Innovation und Co-Destruction

Management von Dienstleistungsprozessen und Ökosystemen

Gestaltung und Erbringung menschzentrierter Dienstleistungen

Methoden für smartes (Produkt-)Service Systems Engineering

Gestaltung von Artefakten für die Dienstleistungsinnovation

Ermöglichung von Dienstleistungsinnovation durch organisationalen Wandel

Interorganisationale Dienstleistungssysteme (Service Systems) und Dienstleistungsökosysteme (Service Ecosystems)

Digitale Dienstleistungsplattformen und plattformbasierte Geschäftsmodelle für digitale Dienstleistungen

Herausforderungen und Scheitern von Dienstleistungsinnovation

Dienstleistungen und moderne Arbeitswelten (z. B. New Work)

Verzahnung von Dienstleistungs- und Arbeitssystemen

Einsatz generativer KI in Dienstleistungsprozessen

KI-basiertes Service (Systems) Engineering

Dienstleistungs-, Arbeits- und Geschäftsprozesse für Wertschöpfung im Ökosystem

Track Chairs

Christoph Peters,
Universität der
Bundeswehr München Martin Semmann,
Universität Hamburg Juuli Lumivalo,
University of Jyväskylä

Gesundheitssysteme weltweit stehen unter Druck und müssen eine Vielzahl an Herausforderungen bewältigen, wie zum Beispiel Personalmangel, steigende Nachfrage und Budgetkürzungen. Die Weltgesundheitsorganisation schätzt beispielsweise, dass bis 2030 weltweit etwa 10 Millionen Gesundheitsfachkräfte fehlen werden, vor allem in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen (WHO, 2024). Daher sind eine effiziente Nutzung der (Personal-)Ressourcen, attraktive Arbeitsbedingungen und verstärkte Digitalisierungsbemühungen von entscheidender Bedeutung. Der Bedarf an Entscheidungsunterstützungssystemen für Prozesse und Dienstleistungen im Gesundheitswesen, die auf Optimierung, Simulation und informationstechnologischer Forschung basieren, nimmt stetig zu. In ihrer Untersuchung, die durch den kurzfristigen Einsatz, aber die schnelle Implementierung digitaler Lösungen während der COVID-Pandemie motiviert war, kamen Majcherek et al. (2024) zu dem Schluss, dass in den meisten europäischen Ländern noch immer Bedarf besteht, eine digitale Infrastruktur für die Gesundheitsbranche aufzubauen. Die jüngsten Entwicklungen unterstreichen einmal mehr die Bedeutung einer integrierten Planung aus Systemperspektive sowie die Notwendigkeit interdisziplinärer Ansätze, die Wissen aus verschiedenen Bereichen mit einer engen Zusammenarbeit zwischen Forschung und Praxis verbinden. Die Erforschung, wie die Gestaltung von Informationssystemen (IS) zur digitalen Transformation von Gesundheitspraktiken, -organisationen und -branchen beitragen kann, ist ein klassisches Thema, das Forschende in unserem Bereich seit vielen Jahren beschäftigt (Agarwal et al., 2010; Baird et al., 2018; Burton-Jones et al., 2019). Die transformativen Auswirkungen digitaler Technologien auf die Erbringung von Gesundheitsdienstleistungen sind erheblich, da Daten und immer leistungsfähigere Algorithmen Veränderungen in den Rollen von Bürgerinnen, Patientinnen, Klinikerinnen, Gesundheitsmanagerinnen und Forscherinnen in der Gesundheitsversorgung bewirken (Essén & Värlander, 2019; Jarvenpaa & Essén, 2023; Sunyaev et al., 2024). Im Zentrum all dieser Dynamiken steht eine zentrale Gestaltungsherausforderung: Wie können Systeme, Algorithmen und Daten auf eine menschzentrierte Weise integriert werden (siehe auch Bardhan et al., 2020)?

Entscheidungsunterstützungssysteme (DSS) spielen im Gesundheitswesen eine entscheidende Rolle, nicht nur in Form von klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen, die Ärzte und andere Gesundheitsfachkräfte bei medizinischen Entscheidungen unterstützen, sondern auch zur Unterstützung logistischer und organisatorischer Prozesse. Eine ganzheitliche und interdisziplinäre Forschung zu Entscheidungsunterstützungssystemen ist entscheidend für eine erfolgreiche Anwendung von DSS in der Gesundheitsversorgung. Dazu gehören nicht nur die Entwicklung der zugrunde liegenden Algorithmen und Methoden, z. B. aus den Bereichen Operations Research und Künstliche Intelligenz, sondern auch die Gesamtgestaltung des DSS und die Gestaltung der Benutzeroberfläche, die Interaktion der Benutzer mit einem DSS und die Integration eines DSS in die Prozesse in der Praxis.

Sich zu fragen, wie wir menschzentrierte Gesundheitsdienstleistungen gestalten können, ist keine triviale Angelegenheit, da technologische Designs eine Frage sind, eine andere jedoch, wie diese Designs über die Zeit mit Personen, Anbietern, Plattformen und Fachkräften interagieren. Die Bedeutung, diese Interaktionen „richtig“ zu gestalten, ist so offensichtlich, wie es kompliziert ist, Antworten auf diese Frage zu finden (Wessel et al., 2023). „Klassische“ Informationssysteme in Krankenhäusern wie elektronische Patientenakten (Agarwal et al., 2010; Burton-Jones & Volkoff, 2017; Hansen & Baroody, 2020; Oborn et al., 2011) dienen als Datenspeicher, die Fachkräfte bei Entscheidungen unterstützen und potenziell Diagnosen im digitalen Zeitalter verbessern (Lebovitz et al., 2021, 2022). Allerdings sind es nicht nur Krankenhäuser, die sich wandeln, und es sind nicht nur elektronische Patientenakten, die für Transformationen von Bedeutung sind. Viele Menschen spielen mittlerweile eine aktivere Rolle, wenn es darum geht, chronische Erkrankungen selbst zu managen (Dadgar & Joshi, 2018; Wessel et al., 2019), Plattformen zu nutzen, um Ideen auszutauschen, Selbsthilfe zu leisten und Rat zu suchen (Barrett et al., 2016; Fürstenau et al., 2021), sowie KI-basierte Systeme einzusetzen, die helfen, chronische Krankheiten präventiv zu verhindern (Wessel et al., 2023).

Aufbauend auf diesen Entwicklungen gibt es eine zunehmend wichtige Diskussion in der Gesundheitspolitik darüber, wie digitale Technologien genutzt werden können, um Anreize neu zu orientieren und dafür zu sorgen, dass Anbieterinnen von den Outcomes profitieren, anstatt davon, dass die Menge der erbrachten Services maximiert wird (Agarwal et al., 2020; M. Porter, 2010; M. E. Porter & Teisberg, 2006). Schließlich reicht das erneute Interesse von Forscherinnen an der Rolle von Daten für Innovationen in Dienstleistungen, digitalen Tools und Anwendungen (Jarvenpaa & Markus, 2018; Rothe et al., 2019; Thiebes et al., 2020; Vassilakopoulou et al., 2018) weit über die inkrementelle Verbesserung diagnostischer und therapeutischer Werkzeuge hinaus. Die breitere Verfügbarkeit neuer Datentypen wie Single-Cell- oder Multi-Omic-Sequenzierung, dreidimensionale Röntgenaufnahmen und neue MRT-Ansätze ermöglicht den Lebenswissenschaften zunehmend Einblicke in die frühe Krankheitsentwicklung. Neue Gesundheitsanwendungen können daher prospektiv werden und Interventionen bei Bürgerinnen vorschlagen bevor diese Personen zu „Patientinnen“ werden. Entscheidend ist dabei, diese Innovationen so zu gestalten, dass sie effektiv in den Alltag der Menschen integriert werden.

Wir stellen unseren Track thematisch breit auf und laden Beiträge ein, die sich mit den oben genannten Themen beschäftigen. Unser Verständnis der Begriffe „Gestalt(ung)“ und „Gestalten“ ist breit gefasst und nicht auf die Anwendung etablierter Ansätze wie Design Science Research (DSR) oder Action Design Research (ADR) beschränkt, die wir selbstverständlich auch einladen. Wir wollen Einreichungen aller Art erhalten, die das Potenzial haben, unser Verständnis der oben genannten Phänomene zu erweitern, sei es in Bezug auf die Bedeutung klassischer IT-Themen im Gesundheitswesen im digitalen Zeitalter oder Fragen zu den transformativen Potenzialen und Auswirkungen digitaler Datenobjekte und digitaler Werkzeuge. Die Arbeiten können sich auf originäre theoriebasierte Forschung, designorientierte Forschung, empirische Studien oder konzeptionelle Arbeiten konzentrieren. Wir sind offen in Bezug auf angewandte Methodologien.

Mögliche Themen (ohne darauf eingeschränkt zu sein):

Die sich verändernde Rolle und das Management digitaler Gesundheitsdaten für digitale Innovationen im Bereich Gesundheit und Wohlbefinden

Neue Auswirkungen digitaler Gesundheitstools und digitaler Datenobjekte innerhalb und außerhalb des Gesundheitswesens, z. B. in Krisenzeiten

Ein Prozessperspektive, die die Dynamik der digitalen Transformation im Gesundheitswesen erklärt

Veränderungen von beruflichen Rollen, Identitäten und Institutionen zur Wertschöpfung im GesundheitswesenNeue Designs digitaler Innovationen zur Verbesserung des Selbstmanagements chronischer Krankheiten durch Patientinnen

Die Rolle von Daten und Tools als Hemmnisse oder Förderer eines krankheitsbasierten Gesundheitssystems

Die Rolle von Daten und Tools wie Sensoren, Wearables und digitalen Gesundheits-Apps als Hemmnisse oder Förderer eines patientenzentrierten Gesundheitssystems

Die Rolle digitaler Werkzeuge wie virtuellem Coaching für die Autonomie von Gesundheitsanbieterinnen und Patient*innen

Die Rolle von Daten und Tools für Krankheitsinterventionen vs. Prävention

Das Verhältnis zwischen klassischen Krankenhausinformationssystemen und neueren digitalen Innovationen im Gesundheitswesen

Veränderung von Geschäftsmodellen im Kontext digitaler Innovationen im Gesundheitswesen

Verbesserte Unterstützung von pflegebedürftigen Personen, einschließlich älterer Menschen oder Menschen mit Behinderungen, durch digitale Technologien

Die Rolle neuer digitaler Technologien wie XR, Web3.0 und maschinelles Lernen für die Erstellung von Gesundheitsdaten und deren Wertschöpfung

Neue Ansätze zur Erfassung von Wert aus digitalen Gesundheitsdaten, z. B. Erstattungsstrategien

Neue ethische Herausforderungen durch Gesundheitsdaten unter Berücksichtigung von Datenschutz und Sicherheit

Digitale Tools und Nutzung digitaler Gesundheitsdaten zur Vernetzung verschiedener Akteure in Gesundheitsnetzwerken, zur Unterstützung von Entscheidungen sowie zur Verbesserung logistischer und organisatorischer Prozesse

Gestaltung digitaler Tools zu Unterstützung integrierter, patientenzentrierter Versorgung und Planung, die mehrere Versorgungsformen und/oder Schritte im Behandlungspfad umfassen

Track Chairs

Melanie Reuter-Oppermann,
Technische Hochschule
Würzburg-Schweinfurt Hannes Rothe,
Universität Duisburg-Essen Till Winkler,
FernUniversität Hagen Michael S. Dohan,
Lakehead University

Als angewandte Wissenschaft ist die Wirtschaftsinformatik in direktem Austausch mit Unternehmen und setzt wissenschaftliche Methoden ein, um Erkenntnisse für die Praxis anzubieten. Gleichzeitig sind es die Probleme der Praxis, die Ausgangspunkt für neue Forschungsideen sind. Ein besonderer Fokus in diesem Track liegt auf der Industrie bzw. Produktion und damit verbundene Branchen, die in den letzten Jahren einen starken Wandel durchgemacht haben, obwohl sie eigentlich der "Old Ecomoy" zuzurechnen sind. Dieser Wandel ist durch die Digitalisierung der Produktion und der Prozesse geprägt und hat durch die aus der KI entstehenden Möglichkeiten neue Herausforderungen für die Unternehmen gebracht. Im Sinne der Relevanz stehen Forschungsergebnisse im Vordergrund, die die Digitale Transformation in Unternehmen betrachten, aber auch den Einsatz von KI in Unternehmen untersuchen.

Der Praxis-Track lädt zur Präsentation von Forschungsergebnissen zu soziotechnischen Lösungen, die im unternehmerischen Kontext zur Digitalisierung beitragen und den Einsatz von KI betrachten. Für diesen Track ist die direkte Beteiligung eines oder mehrere Unternehmen - z.B. in Form von Autor:innenschaft - notwendig. Die Forschung kann dabei auf individueller, unternehmerischer oder gesellschaftlicher Ebene basieren, die den Einsatz und die daraus entstehenden Wirkungseinflüsse dieser Systeme betrachtet. Neben der Relevanz dieser Forschung muss auch die entsprechende wissenschaftliche Sorgfalt betrachtet werden. In diesem Track sollen besonders auch Methoden betrachtet werden, die dirket an der Schnittstelle zur Praxis existieren.

Mögliche Themen (ohne darauf eingeschränkt zu sein):

Strategische Ansätze zur Digitalisierung

Praxisorientierte Lösungen zu IT-Governance im Zeitalter der Digitalisierung

Implementierung von KI-Anwendungen in der Industrie und Produktion

Robotic Process Automation in verschiedenen Kontexten

Automatisierung im Zeitalter von KI

Methoden der Einführung von KI-Anwendungen

Infrastrukturelle Herausforderungen für die Implementierung von KI

Effizienzkriterien für den Einsatz von KI

Digitalisierung als Wettbewerbsfaktor in der Produktion

Track Chairs

Hermann Sikora,
JKU Linz David Rückel,
JKU Linz Christian Stary,
JKU Linz

Ziel diese Tracks ist es, Studierende mit eigenen Forschungsergebnissen in die WI2026 einzubinden. Der Track richtet sich vor allem an Studierende auf Master-Ebene, die Ergebnisse aus einer wissenschaftlichen Arbeit (Bachelor- oder Masterarbeit, Projektarbeit) einem Fachpublikum präsentieren möchten. Studierende aller Fachrichtungen der Wirtschaftsinformatik und angrenzenden Disziplinen sind eingeladen, qualitativ hochwertige Arbeiten einzureichen. Auch Studierende, die keinen Beitrag einreichen, sind herzlich willkommen, die Vorträge zu besuchen sowie am Rahmenprogramm des Student Tracks teilzunehmen.

Die Einreichungen müssen von einem:einer Studierenden als Erstautor:in verfasst worden sein. Eine Einbindung von Forscher:innen mit Doktorat ist möglich, wenn der Beitrag überwiegend von Studierenden verfasst wurde. Der Track ist offen für alle methodischen Ansätze und heißt vor allem interdisziplinäre Beiträge willkommmen.

Mögliche Themen (ohne darauf eingeschränkt zu sein):

KI-Anwendungen und KI-Implementierungen

Digitalisierung und Digitale Transformation

Business Process Management

E-Health und E-Government

Strategische Aspekte der Digitalisierung

Software- und Systementwicklung

IT-Governance

Methodenentwicklung bzw. Integration von Methoden aus anderen Disziplinen

Track Chairs

Richard Heininger,
JKU Linz Ursula Niederländer,
JKU Linz