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Threats to the IoT Device Production Processes – A Blind Spot in the Product Security Lifecycle
No full textDemonstration and Testing of a Process Chain for the Realignment of Discontinuous Random-Oriented Recycled Carbon Fibers into a Unidirectional Tape
No full textXeno-Learning: Knowledge Transfer Across Species in Deep Learning-Based Spectral Image Analysis
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Acceptance and Motivational Affect of AI-Driven Feedback in the Workplace: An Experimental Study with Direct Replication
No full textNavigating Pitfalls: Understanding the Factors Behind AI Project Failures in Small and Medium-sized Enterprises
No full textAccording to the literature, between 60– 80 % of data projects are prone to fail. With limited financial and human resources, SMEs especially struggle to keep up with exploit ing business advantages out of data automation. Consequently, this paper asks: Why do AI projects fail in SMEs? To answer the research question, the current literature has been analysed and compared to the results of eleven exploratory interviews with managers from SMEs. The literature reveals on the one hand the specifics of AI projects. On the other hand, five classes of failure factors for AI projects have been identified: Strategy, Data & Analytics, People & Management, Organization and Resources. The results from the interviews highlight Strategic Management, Change Management, Digital Infrastructure, as well as the Project Approach as relevant approaches to deal with project failure in SMEs. This study enhances existing knowledge in the field of AI project failure, by providing new empirical data and integrating these findings with relevant results from previous research that has not focussed on SMEs yet. This study offers important managerial implications for SMEs planning on introducing AI into their business. These include empowerment on a technological, personnel, organizational, and governmental level, to decrease the risk of future project failure in SME
Angebote und Aktivitäten am LMU Center for Leadership and People Management (CLPM): Eine Übersicht
No full textFragebogen zur Erfassung organisationspsychologischer Determinanten für das Nachhaltigkeitsverhalten in Organisationen
No full textAngesichts zunehmender gesellschaftlicher und politischer Relevanz des Klimawandels bemühen sich Organisationen verstärkt um nachhaltiges Handeln. Diese Studie untersucht die psychologischen Determinanten, die das Nachhaltigkeitsverhalten in Organisationen beeinflussen, und schließt damit eine Forschungslücke, indem sie verschiedene Einflussfaktoren integriert. Zur Beantwortung dieser Frage wurde ein detaillierter Fragebogen entwickelt und implementiert, der ein breites Spektrum an Determinanten wie Unternehmenskultur, Interventionen und Nachhaltigkeitsverhalten abdeckt. Die Studie basiert auf etablierten Verhaltensmodellen wie der Theory of Planned Behavior und dem Modell des verantwortlichen Umwelthandelns und erweitert diese Modelle durch die Einbeziehung organisationaler Faktoren. Das zentrale Ergebnis der Untersuchung ist, dass Corporate Social Responsibility, eine grüne Unternehmenskultur und Nachhaltigkeitstrainings signifikante Prädiktoren für Nachhaltigkeitsverhalten in Organisationen sind. Darüber hinaus heben unsere Ergebnisse die moderierende Rolle von Nachhaltigkeitstrainings hervor, welche besonders in Organisationen mit hohem Kulturentwicklungsbedarf einen signifikant positiven Effekt auf das Nachhaltigkeitsverhalten haben. Weiterer Forschung wird empfohlen, um die wechselseitigen Effekte zwischen Interventionen und Organisationskultur zu untersuchen und das hier entwickelte Messinstrument weiterzuentwickeln
