exams

Analyse, wie Unternehmen AI-Repräsentanten als skalierbare Sales- und Beratungseinheiten einsetzen können – inklusive Monetarisierungsansätze.

Systematische Analyse von Unternehmen, die von Beginn an AI-zentriert organisiert sind – Ableitung von Gestaltungsprinzipien für Prozesse, Führung, Kultur.

Verbindung von Lean Startup, Experimentation Engines und intelligenten Agentensystemen zur Produktentwicklung.

Untersuchung von Automatisierungsmöglichkeiten entlang des Growth Funnels (AARRR-Modell) durch spezialisierte AI-Agenten – von Micro-Targeting bis Experimentdesign.

Fokus auf Automatisierung im B2B-Kontext – inklusive Use Cases, Tools und Limitations.

Fokus auf personalisierte AI-Avatare (Expert Clones), die beratende oder wissensbasierte Aufgaben übernehmen.

Forschung zu neuen Markenstrategien durch digitalisierte Charaktere und deren Wirkung auf Zielgruppen.

Untersuchung, wie KI die klassische Trennung zwischen Denk- und Umsetzungsarbeit auflöst – inkl. Auswirkungen auf Geschäftsmodelle, Wertschöpfung und Arbeitsorganisation.

Entwicklung eines Frameworks für Vertrauen, Verantwortlichkeit und regulatorische Konformität in agentischen KI-Systemen.

Forschung zur optimalen Arbeitsteilung, Vertrauen, Interface Design und Governance in Mensch-KI-Teams.

Untersuchung, wie spezialisierte KI-Agenten gemeinsam Entscheidungen treffen können – inkl. Bewertung unterschiedlicher Orchestrierungsansätze (z. B. Supervisor Agent, Voting, Reinforcement Learning).

Entwicklung datenbasierter Strategien zur Optimierung von Timing, Targeting und Taktiken für neue Produkte oder Services.

Fokus auf die Fähigkeit von KI-Systemen, Störungen im operativen Betrieb proaktiv zu erkennen und zu beheben.

Fokus auf Retention, Referrals und automatisierte Reaktivierungsstrategien.

Analyse, wie AI-Agents in der strategischen Analyse, Marktmodellierung und Szenarioplanung unterstützen können – insbesondere mit Fokus auf erklärbare Empfehlungen.