Master Seminar: Digital Work and Organizing

This seminar explores the rapidly evolving field of Digital Work and Organizing, with a particular focus on how emerging technologies—such as Generative AI, artificial intelligence, robotics, and virtual reality—are reshaping the way individuals, organizations, and societies work and collaborate.

Students will critically engage with the opportunities and challenges that these technologies create for work practices, organizational structures, and broader social systems. By examining real-world cases and current debates, the seminar fosters a nuanced understanding of both the transformative potential and the risks associated with digital technologies.

A central component of the seminar is a qualitative research project. Working in teams, students will design and conduct their own empirical study on a selected topic within the field. This project enables students to:

  • Apply qualitative research methods (e.g., interviews, observations, document analysis).
  • Explore how digital technologies influence work dynamics, organizational practices, or societal change.
  • Critically analyze and interpret empirical findings in light of existing theories and frameworks.

The seminar emphasizes active participation, collaborative learning, and critical reflection. Students will be encouraged to share insights, discuss emerging perspectives, and connect academic debates with practical implications.

By the end of the course, students will:

  • Gain a deep understanding of the relationship between digital technologies and organizing.
  • Develop skills in qualitative research design, data collection, and analysis.
  • Strengthen their ability to communicate academic insights in written and oral form.
  • Be equipped to reflect critically on the role of digital technologies in shaping the future of work.

Management of Digital Technologies

Lerninhalte:

Der Erfolg von Unternehmen hängt in zunehmendem Maße von der Integration und Nutzung digitaler Technologien (Software und Hardware Informations- und Kommunikationstechnologien) in Produkte und Dienstleistungen, Marketing und Vertrieb, Supply Chain Management, Geschäftsprozesse und ökosystembasierter Wertschöpfung ab.

Eine Konsequenz der rasch zunehmenden Digitalisierung ist, dass nicht nur im IT-, sondern auch in den Fachbereichen Fähigkeiten und Wissen über das Management und den Einsatz von digitalen Technologien vorhanden sein müssen.

Die Veranstaltung beschäftigt sich demnach mit dem branchenübergreifenden Einsatz, Management und Entwicklung von digitalen Technologien im Kontext von etablierten Unternehmen.

Im Rahmen der Vorlesung werden u.a. die folgenden Themen behandelt:

·       Strategisches und operatives IT-Management (z.B. IT-Nutzung,
-Sicherheit, -Architektur, -Governance, -Sourcing)

·       Bedeutung relevanter Technologietrends (z.B. künstliche Intelligenz, Datenökosystemen) für Unternehmen (u.a. technische Grundlagen, Nutzung, und Anwendung)

Einführung in die Grundlagen der Programmierung/Softwareentwicklung am Beispiel der Datenanalyse mit der Programmiersprache Python (Operatoren, Datentypen, Funktionen, Plots, Daten aus verschiedenen Quellen einlesen)

Qualifikationsziele:

Die Veranstaltung „Management of Digital Technologies“ soll die Studierenden dazu befähigen, die branchenübergreifenden Herausforderungen, Chancen und Risiken für Unternehmen, die mit dem Einsatz von digitalen Technologien verbunden sind, zu verstehen, analytisch zu beurteilen und praktisch zu gestalten.

Der Kurs besteht aus drei Schwerpunktbereichen. Der erste der drei Teile konzentriert sich auf das Management komplexer IT-Landschaften. Der zweite Teil befasst sich mit der Bedeutung von Daten und digitalen Technologietrends, während im dritten Teil die Einführung in die Softwareentwicklung anhand der Programmiersprache Python im Vordergrund steht.

Die behandelten Theorien und Modelle werden anhand von Beispielen und Fallstudien angewandt und diskutiert, wodurch die in der Vorlesung behandelten Inhalte vertieft und erweitert werden. Darüber hinaus vermittelt die Übung ein grundlegendes anwendungsbezogenes Verständnis über moderne Ansätze der Softwareentwicklung/Programmierung im Kontext der Datenanalyse. Dazu gehört auch, die prototypische, werkzeuggestützte Umsetzung von einfachen Datenanalysen.