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Der technologische Wandel, Digitalisierung und der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) stellen Unternehmen vor große Herausforderungen: Wie können sie Potenziale nutzen, neue Geschäftsmodelle entwickeln und Effizienzen realisieren? Und vor allem: Wo finden sie Talente mit entsprechenden Kompetenzen – Talente, die Chancen erkennen und neue Produkte oder Services entwickeln? Das aktuelle Uni-Ranking der Wirtschaftswoche (WiWo) sieht die Absolventinnen und Absolventen der Frankfurt School hierbei weit vorne. In Wirtschaftsinformatik verbessert sich die Frankfurt School auf Platz 7 (Platz 8 im Vorjahr) und ist damit die beste Privatuniversität. Im Fach BWL bestätigt die Wirtschaftsuniversität ihren dritten Platz aus 2023. Dass Ranking berücksichtigt alle deutschen Hochschulen und basiert auf Einschätzungen von Personalverantwortlichen deutscher Unternehmen.
Data Science und Data Analytics Programme an der Frankfurt School
Im Bachelor in Computational Business Analytics der Frankfurt School erwerben die Studierenden theoretische Grundkonzepte der Informatik, der Datenbankprogrammierung und Business Intelligence sowie praktische Fähigkeiten wie Datenanalyse und -verwaltung oder Programmierung. Der Master in Applied Data Science und der Master in Data Analytics & Management bilden die Studierenden für den Umgang mit KI, Machine Learning und Big Data aus.
Darüber hinaus beherbergt die Frankfurt School mit dem Frankfurt School Blockchain Center einen europaweit renommierten Hub für die Themen Blockchain und Crypto Assets.
Relevante, KI-basierte Forschung
Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Frankfurt School zeigen in ihrer Forschung den Nutzen, den KI stiften kann auf. So hat Professor Dr. Matthias Mahlendorf, Professor für Managerial Accounting, jüngst ein Projekt unter dem Titel „Das S in ESG: Vorgesetztenverhalten mit KI monitoren“ abgeschlossen. Worum geht es? Verantwortliche im Personalwesen oder Recruiting schauen regelmäßig, wie ihr Unternehmen auf Portalen wie Kununu oder Glassdoor bewertet wird und erhalten ungefiltert persönliche Eindrücke. Matthias Mahlendorf hat diese Bewertungen mit Machine Learning analysiert und so bisher schwer zu quantifizierende Aspekte rund um Unternehmenskultur mit Daten messbar gemacht. Unternehmen können sich nun mit Wettbewerbern hinsichtlich sozialer Performance vergleichen, was zentrale Erkenntnisse, etwa für das Employer Branding, ermöglicht.