Inhalt

•  
   1 Einführung
•  
   2 Innerhalb Dimensionen der Akzeptanzforschung
•  
   3 CE-Akzeptanzforschung
•  
  4 Methodik
•  
   4.1 Szenario Entwicklung nach Koswo und Gaßner
•  
   4.2 Szenario-Transfer in Form von Fokusgruppen
•  
   5 Ergebnisse
•  
   6 Diskussion
•  
   7 Fazit
•  
   1 Einleitung
•  
   2 Innovationen unter Druck: Navigieren unter KI, QC und im VUCA-Zeitalter
•  
   3 Foresight, Delphi-Methodik und Szenario-Planung als resiliente Antwort in einer dynamische Umwelt
•  
   4 Methodisches Vorgehen
•  
   5 Ergebnisse der Meta-Literaturanalyse
•  
   5.1 Schwerpunkt KI und QC
•  
   5.2 Einschätzung zur Eintrittswahrscheinlichkeit und Wirkung
•  
   5.3 Delphi-Methode und Szenario-Planung als Instrumente zur systematischen Orientierung
•  
   6 Delphi-Methodik und Szenario-Planung als Steuerinstrument von Innovationen und Meta-Innovationen
•  
   7 Implikationen für die Praxis
•  
   7.1 Strategische Orientierung, Risikomanagement, Innovations-steuerung
•  
   7.2 Zukunftskompetenz und Technologische Integration von KI und QC
•  
   8 Konklusion
•  
   Anhang 1: Literaturauswahl Meta-Literaturanalyse
•  
   Anhang 2: Skalierte Auswertung Meta-Literaturanalyse
•  
   1 Einleitung
•  
   2 Konzeptioneller Rahmen
•  
   3 Theoretischer Bezug
•  
   4 Methodisches Vorgehen
•  
   5 Ergebnisse der Fallstudie
•  
   5.1 Erste Fallstudie: Trendradar
•  
   5.2 Zweite Fallstudie: AWAIT
•  
   6 Diskussion
•  
   6.1 Chancen und Risiken für KMU
•  
   6.2 Wettbewerbsfähigkeit und neue Rollenverständnisse
•  
   7 Fazit
•  
   1 Bedarf an einer interaktiven Mensch-KI-Kollaboration für datengestützte Vorausschau
•  
   2 Theoretischer Rahmen: KI-Anwendungen in der datengestützten Vorausschau
•  
   3 Methodisches Vorgehen
•  
   3.1 Mensch-KI-Interaktion im Fokus
•  
   3.2 Phasen des Horizon Scanning
•  
   3.3 Datenbasis und Quellenstrategie
•  
  4 Ergebnisse und Erfahrungen aus der Fallstudie im Bereich Quantencomputing
•  
   4.1 Auswahlkriterien für KI-gestützte Horizon Scanning-Software
•  
   4.2 Vorgehensschema
•  
   Sprint 1 – Scoping
•  
   Sprint 2 – Scanning
•  
   Sprint 3 – Trendanalyse
•  
   Sprint 4 – Wirkungsanalyse
•  
   4.3 Herausforderungen und Lösungsansätze für eine kollaborative Mensch-KI-Interaktion
•  
   5 Diskussion und Schlussfolgerungen
•  
   6 Limitationen und Ausblick
•  
   1 Einleitung
•  
  2 Stand der Forschung
•  
   2.1 Innovationsverständnis und Produktentstehung
•  
   2.2 Strategische Vorausschau in der Produktentstehung
•  
   2.3 Monitoring in der Vorausschau und Produktentstehung
•  
  3 Forschungsprofil und Methodisches Vorgehen
•  
   3.1 Forschungsprofil
•  
   3.2 Methodisches Vorgehen
•  
  4 Vorarbeiten im Projekt SofDCar
•  
   4.1 Überblick über das Projekt SofDCar
•  
   4.2 Szenarien und abgeleitete Produkteigenschaften
•  
   5 Systematik für Monitoring zur Bedarfsvalidierung zwischen Vo-rausschau und Produktentwicklung
•  
   6 Anwendung des Ansatzes für Monitoring im Projekt SofDCar
•  
   6.1 Vorbereitungsaktivität
•  
  6.2 Metrikaktivität
•  
   6.2.1 Vorausschau-Analyse und Indikatorbildung
•  
   6.2.2 Umfeld-Analyse
•  
   6.3 Fazit und Diskussion
•  
   7 Zusammenfassung und Ausblick
•  
   1 Einleitung
•  
  1.1 Stand der Forschung
•  
   1.1.1 Fokussiertes Web-Crawling
•  
   1.1.2 KI-gestützte Trendanalysen
•  
   1.2 Ziele und Forschungsfragen
•  
  2 Methodik
•  
   2.1 Systemüberblick
•  
  2.2 Fokussiertes Web-Crawling
•  
   2.2.1 Web-Crawling-Prozess
•  
   2.2.2 Systemarchitektur und Prozessablauf
•  
   2.2.3 Systemumgebung
•  
  2.3 Textklassifikation
•  
   2.3.1 Support Vector Machines
•  
   2.3.2 Large Language Models
•  
   2.4 Topic Modelling
•  
  2.5 Datenakquise
•  
   2.5.1 Akquise von Seeds
•  
  2.5.2 Datensätze für Maschinelles Lernen
•  
   2.5.2.1 Trainingskorpus
•  
   2.5.2.2 Testkorpus
•  
  3 Ergebnisse
•  
   3.1 Seeds
•  
  3.2 Performance Textklassifikation
•  
   3.2.1 Web-Crawler-Performance
•  
   3.3 Themen und Trends
•  
  4 Diskussion & Ausblick
•  
   4.1 Zusammenfassung
•  
   4.2 Limitationen
•  
   4.3 Vergleich zu Vorarbeiten
•  
   4.4 Ausblick und zukünftige Forschungsperspektiven
•  
  1 Einleitung: KI-Nutzung im Mittelstand
•  
   1.1 Wettbewerbsfähigkeit
•  
   1.2 KI-Einführung im Unternehmen
•  
   1.3 Das Technologieakzeptanz-Modell
•  
  1.4 Erfolgsfaktoren bei der KI-Einführung
•  
   1.4.1 Nutzen und Mehrwert
•  
   1.4.2 Ausstattung und organisatorische Unterstützung
•  
   1.4.3 Wissen und Fähigkeiten
•  
   1.4.4 Vorbereitung auf die Veränderung
•  
   1.4.5 Information und Kommunikation
•  
   1.4.6 Rechtliche und ethische Vertretbarkeit
•  
   1.4.7 Vertrauen gegenüber KI
•  
   1.5 Ableitung der Hypothesen:
•  
   2 Methodisches Vorgehen zur Bewertung der Einflussfaktoren
•  
   3 Ergebnisse
•  
   4 Diskussion
•  
   5 Limitation und zukünftige Forschung
•  
   6 Fazit
•  
   1 Einleitung
•  
   2 Prozess der KI-gestützten Szenario-Erstellung
•  
   2.1 Erstellung von Zukunftsszenarien
•  
   2.2 Potenziale des KI-Einsatzes in der Szenario-Erstellung
•  
   2.2.1 Sammeln von Einflussfaktoren
•  
   2.2.2 Factbook-Recherche
•  
   2.2.3 Ausgestaltung der Szenarien
•  
  3 Test am Beispiel der Haushaltsgerätebranche
•  
   3.1 Wahl des Praxisbeispiels
•  
   3.2 Durchführung des Tests
•  
   3.3 Ergebnisse
•  
   3.3.1 Szenario 1: „Der smarte Haushalt“
•  
   3.3.2 Szenario 2: „Gemeinschaftliche Haushalte“
•  
   3.3.3 Szenario 3: "Rückkehr zur Einfachheit"
•  
  4 Diskussion und Fazit
•  
   4.1 Handlungsempfehlungen für die Praxis
•  
   4.2 Weiterer Forschungsbedarf
•  
   1 Einführung & Problemstellung
•  
  2 Literaturübersicht und theoretische Grundlage
•  
   2.1 Zum Stand der strategischen Technologieplanung mit Roadmaps durch bzw. für Forschungsorganisationen
•  
   2.2 Eigenschaften von Forschungsorganisationen mit Einfluss auf die Technologieplanung
•  
  3 Methodisches Vorgehen
•  
   3.1 Auswahl der Forschungsmethode
•  
   3.2 Beschreibung der Fallstudie & Ablauf der Roadmapping-Initiative
•  
   3.3 Vorüberlegungen zur Auswahl des Roadmapping-Verfahrens
•  
  4 Fallstudie: Anwendung des Roadmapping
•  
   4.1 Kurzübersicht zum Ablauf des Roadmapping-Prozesses
•  
  5 Erkenntnisse und Gestaltungshinweise für erfolgreiches Roadmapping in Forschungsorganisationen
•  
   5.1 Anpassungen auf Ebene der Makro-Prozesse
•  
   5.2 Anpassungen auf Ebene der Mikro-Prozesse
•  
   5.3 Limitationen der Untersuchung
•  
   6 Zusammenfassung und Fazit
•  
   1 Einleitung und Motivation
•  
   2 Balance zwischen Market Pull und Technology Push
•  
   2.1 Generischer Aufbau - Technology Canvas
•  
   2.2 Generischer Aufbau – Technology-Deep-Dive
•  
  2.3 Market Pull-Perspektive
•  
   2.3.1 Facts & Figures
•  
   2.3.2 Regulatorik
•  
   2.3.3 Markttrends oder Zukunftsszenarien
•  
   2.3.4 Stakeholder
•  
   2.3.5 Erfolgsfaktoren Markt und Produkt
•  
  2.4 Technology Push-Perspektive
•  
   2.4.1 Gartner-Hype-Cycle - Ein strategisches Modell zur Bewertung technologischer Trends
•  
   2.4.2 Technologietrends mit NABC beschreiben und TRL
•  
   2.4.3 Technologiereife mit TRL evaluieren
•  
   2.4.4 Patente
•  
   2.5 Übergreifende Perspektiven zu Market Pull und Technology Push
•  
   2.5.1 Startups, Anwendungsbeispiele und Best Practices
•  
   2.5.2 Geschäftsmodelle und Monetarisierungs-Strategien
•  
   2.5.3 Strategische Optionen
•  
   3 Informationsbeschaffung
•  
  4 Fazit und zukünftige Entwicklungen
•  
   4.1 Limitationen
•  
   4.2 Zukünftige Forschungsaspekte
•  
   1 Einleitung
•  
   2 Theoretischer Rahmen
•  
   2.1 Ideengenerierung mit LLMs
•  
   2.2 Verspieltheit – Ein Förderer der Kreativität
•  
  3 Methode
•  
   3.1 Experimentelles Design
•  
   3.2 Variablen
•  
   3.3 Durchführung
•  
  4 Ergebnisse
•  
   4.1 Funktionale Kreativität
•  
   4.2 Kreative Denkfähigkeiten
•  
   5 Zusammenfassung und Ausblick
•  
   1 Bedarf für eine vorausschauende und resilienzorientierte Bewertung von Lieferketten
•  
  2 Methodisches Vorgehen
•  
   2.1 Literaturbasierte Fundierung und Anschlussfähigkeit an Regulatorik
•  
   2.2 Expertenworkshops zur kontextbezogenen Validierung des Risikokatalogs
•  
   2.3 Entwicklung der adaptiven Risiko-Maßnahmen-Matrix
•  
   3 Diskussion der Ergebnisse anhand eines Fallbeispiels
•  
   4 Fazit und Ausblick
•  
   1 Einleitung
•  
   2 Stand der Forschung
•  
   2.1 Grundlagen der Produktentstehung
•  
   2.2 Grundlagen der Systemkomplexität
•  
   2.3 Grundlagen der Vorausschau
•  
   2.4 Bestehende Produktentwicklungsansätze zur Berücksichtigung zukünftiger Systemeinflüsse
•  
   3 Forschungsbedarf und methodisches Vorgehen
•  
  4 Ergebnisse aus der Weiterentwicklung und Anwendung der Systematik
•  
   4.1 Weiterentwicklung der Systematik
•  
  4.2 Anwendung der weiterentwickelten Systematik
•  
   4.2.1 Anwendung der weiterentwickelten Systematik anhand der Fallstudie Kaffeemaschine
•  
   4.2.2 Anwendung der weiterentwickelten Systematik im Sonderforschungsbereich 1608 <Convide>
•  
   5 Zusammenfassung und Ausblick
•  
   1 Motivation und Einführung
•  
   2 Betrachtungsrahmen theoretischer Modelle
•  
   2.1 Modelle zur Bestimmung technologischer Reife
•  
   2.2 Modelle zur Technologieakzeptanz und -adoption
•  
   2.3 Bisherige Ansätze zur Kombination von Reifegradmodellen
•  
   2.4 Limitationen der Modelle & Motivation für das TAMARA-Framework
•  
   3 Methodisches Vorgehen & Konzept des TAMARA-Frameworks
•  
   4 Operationalisierung des MRL- Assessments
•  
   5 Anwendungsbeispiel: Bewertung einer Brain-Computer-Interface-Anwendung anhand des TAMARA-Frameworks
•  
   5.1 Eingliederung der Technologie & Durchführung des Assessments
•  
   5.2 Interpretation und Handlungsempfehlungen
•  
   6 Diskussion, Limitationen und Ausblick
•  
   1 Einleitung
•  
  2 Nachhaltigkeitstransformation im Mittelstand
•  
   2.1 Definition der Begriffe Nachhaltigkeit und nachhaltiger Transformation
•  
   2.2 Steigender Transformationsdruck für KMU
•  
   2.3 Bedarfe und Herausforderungen für den Mittelstand
•  
   3 Stand der Forschung
•  
  4 Vorstellung des Unternehmensmodells Green.KMU
•  
   4.1 Forschungsmethodik
•  
   4.2 Definition des externen Transformationsdrucks
•  
   4.3 Transformationsfelder des Unternehmensmodells
•  
   4.4 Wissenskarten
•  
   5 Zusammenfassung und Ausblick
•  
   1 Ausgangssituation und Forschungsfrage
•  
   2 Methodische Grundlagen
•  
   2.1 Zukunftsorientierte Systemanalyse
•  
   2.2 Reallaborlogik als Innovationskatalysator
•  
   2.3 Validierung durch einen interdisziplinären Expertenbeirat
•  
   2.4 Systemische Verknüpfung von Stadtplanung und Technologiemanagement
•  
   2.5 Transformationspfade als strategisches Orientierungsinstrument
•  
   3 Ergebnisse
•  
   3.1 Transformationsfeld „Stadt- und Quartiersplanung“
•  
   3.2 Transformationsfeld „Wertschöpfungs- und Datenpotenziale“
•  
   3.3 Transformationsfeld „Fahrzeugbeschaffung und -zulassung“
•  
   3.4 Transformationsfeld „Leitstellen“
•  
   3.5 Transformationsfeld „Nutzererlebnis und Barrierefreiheit“
•  
   4 Diskussion
•  
   5 Schlussfolgerung und Ausblick
•  
   1 Ausgangssituation und Forschungsfrage
•  
  2 Methodischer Aufbau und Grundlagen
•  
   2.1 Explorative Szenarioentwicklung im Rahmen des Innovationsnetzwerkes »Future District Alliance«
•  
   2.2 Good-Practice-Analyse zur Typologisierung von Technikansätzen
•  
   2.3 Quantitative Potenzialanalyse auf Quartiersebene
•  
   2.4 Betriebliche Fallstudie des Unternehmens Kleinblatt GmbH
•  
  3 Ergebnisse
•  
   3.1 Strategische Zukunftsszenarien #FutureDistricts2053
•  
   3.2 Ableitung von drei Technologie-Raum-Basistypologien
•  
   3.3 Zukünftige Potenziale urbaner Anbausysteme auf Quartiersebene
•  
   3.4 Fallstudie Kleinblatt als Open City Farm (Typ 2)
•  
   4 Diskussion und Ausblick