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Innovation Management: Best Practices (CE)

Innovation Management: Best Practices (CE)

Studiengänge
Masterstudiengang Entrepreneurship, Innovation und Leadership (MSc EIL 25) (01.09.2025)
Innovation ist mehr als nur ein Ergebnis – es ist auch entsprechendes Handeln und eine Denkweise. Dieser Kurs lässt die Teilnehmer in die Welt des Innovationsmanagements eintauchen. Im Laufe des Kurses erwerben die Teilnehmer ein Verständnis dafür, was Innovationsmanagement, einschliesslich seiner Kernkomponenten, Prozesse und Herausfor-derungen, beinhaltet. Im Kurs wird anhand eines fiktiven Unternehmensdessen Innovationsmanagement organisiert und bewertet. Dabei schlüpfen die Teilnehmer in die Rollen von z. B. C-Level-Managern, Innovationsmanagern und Marketingmanagern, und erleben die Dynamik, Entscheidungsfindung und strategischen Überlegungen, die mit einem effektiven Innovationsmanagement verbunden sind
Lehrmethode
  • Interaktive VorlesungsimpulsePraxisorientierte Tool-DemosFallstudien & Best PracticesGruppenarbeiten & WorkshopsProjektarbeit mit realen/realitätsnahen Business-CasesPitch-PräsentationenReflexionsaufgaben (individuell)
Lernergebnisse Die Studierenden...
Fachkompetenz
  • erläutern grundlegende Konzepte und Funktionsweisen von Künstlicher Intelligenz im Business-Kontextidentifizieren relevante Einsatzfelder von AI in Start-ups und etablierten Unternehmenanalysieren Chancen, Risiken und Limitationen von AI für unternehmerische Entscheidungenverstehen den Einfluss von AI auf Geschäftsmodelle, Wertschöpfung und Wettbewerb
Methodenkompetenz
  • wenden ausgewählte AI-Tools zur Problemlösung in unternehmerischen Szenarien anentwickeln AI-gestützte Lösungsansätze für reale Business-Challengesnutzen Design Thinking und Lean Startup-Methoden in Kombination mit AIerstellen Prototypen, Business-Cases und datenbasierte Entscheidungsgrundlagen
Sozialkompetenz
  • arbeiten effektiv in interdisziplinären Teams an AI-Projektenpräsentieren und diskutieren AI-basierte Lösungen adressatengerechtreflektieren gesellschaftliche und ethische Konsequenzen des AI-Einsatzesintegrieren Feedback konstruktiv in iterative Arbeitsprozesse
Selbstkompetenz
  • beurteilen eigene Fähigkeiten und Lernfortschritte im Umgang mit AI-Toolsentwickeln Eigeninitiative zur Erschließung neuer Technologienübernehmen Verantwortung für den reflektierten und nachhaltigen Einsatz von AIstärken ihre Problemlösungskompetenz und Innovationsbereitschaft
Prüfungsmodalitäten
Rollenspiel (40 %) Gruppenarbeit: Innovationsprozess (20 %) Individuelles Reflexionspapier (40 %)
Modulnummer:
6112690
Semester:
SS 26
ECTS-Credits:
3
Lehre:
27 L / 21 h
Selbststudium:
70 h
Sprache:
Deutsch/Englisch
Plansemester:
2