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Kompetenzorientierte Verfahren zum Einsatz Ku?nstlicher Intelligenz in der Kreativwirtschaft

Forschung und Entwicklung zu Verfahren des Einsatzes von GenAI im Kontext der Wertsch?pfungsketten der Kreativwirtschaft, welche zu synergetischen Effekten der künstlerisch-gestalterischen Kompetenzen in Zusammenarbeit mit KI führen. Zur Dissemination der Erkenntnisse werden zus?tzlich Handlungsempfehlungen und OERs für die Entwicklung und Integration von KI- Werkzeugen ver?ffentlicht.

Projektzeitraum:
Typ:
Forschungsprojekt
Transferprojekt
Profillinie:
Digitaler Raum – Daten, Interaktion, Wissen
Finanzierung:
Gef?rdert vom Land Brandenburg im Rahmen des Programms zur St?rkung der technologischen und anwendungsnahen Forschung in Forschungsverbu?nden von Wissenschaftseinrichtungen - StaF-Verbund (2023) und kofinanziert von der Europ?ischen Union (EFRE/JTF)

Das Forschungsprojekt KoVEKI – Kompetenzorientierte Verfahren zum Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Kreativwirtschaft verbindet die Fachbereiche Design und Informationswissenschaften der Fachhochschule Potsdam, um gemeinsam neue Formen der kooperativen Mensch-KI-Interaktion für die Kreativwirtschaft zu entwickeln. Im Zentrum steht die Frage, wie generative KI so gestaltet und vermittelt werden kann, dass sie die kreativen, gestalterischen und datenbezogenen Kompetenzen von Fachkr?ften erg?nzt – nicht ersetzt.

Die enge Verzahnung der Disziplinen erm?glicht einen innovativen Ansatz:

  • Design bringt Expertise zu User Interface, User Experience, Gestaltungskompetenzen und kreativen Arbeitsprozessen ein.
  • Informationswissenschaften liefern Kenntnisse zu KI-Verfahren, Datenqualit?t, Transparenz, Explainable AI und kritischer Technologie?reflexion.

Aus dieser transdisziplin?ren Perspektive entstehen neuartige Interface-Konzepte und KI-gestützte Demonstratoren, die iterative, explorative und kreative Arbeitsweisen der Gestaltung mit datenwissenschaftlichen Methoden zusammenführen. Parallel dazu werden Kompetenzprofile, OER-Lernmodule und Handlungsempfehlungen entwickelt, um sowohl aktuelle Kreativunternehmen als auch zukünftige Fachkr?fte zu qualifizieren.

Beitrag zu den Zielen des Landes Brandenburg (innoBB 2025 / innoBB 2025 Plus / KI-Strategie Brandenburg)

Das Projekt unterstützt zentrale landespolitische Strategien:

  • Cluster IKT, Medien & Kreativwirtschaft: KoVEKI st?rkt eine Branche, die als Wachstumsmotor der Hauptstadtregion gilt, durch KI-gestützte Innovationsimpulse.
  • Regionalisierung & Fachkr?fteentwicklung: Das Projekt tr?gt zur Qualifizierung regionaler Unternehmen, Start-ups und zukünftiger Fachkr?fte bei – ein Kernelement der innoBB 2025 Plus.
  • Digitale Transformation & Arbeit 4.0: KoVEKI f?rdert den reflektierten, verantwortungsvollen Einsatz von KI in Betrieben und adressiert damit zentrale Herausforderungen des digitalen Wandels.
  • St?rkung der technologischen Souver?nit?t: Durch offene Demonstratoren, OER, Open-Source-Ans?tze und die Nutzung europ?ischer Infrastrukturen (z. B. NHR) leistet das Projekt einen Beitrag zur unabh?ngigen KI-Kompetenz in der Region.
  • Innovationsf?higkeit der Hauptstadtregion: Die Verbindung technischer und nichttechnischer Innovation – ein Kernelement der Clusterstrategie – wird modellhaft umgesetzt.

Ziele des Projekts

  1. Entwicklung innovativer Interfaces für die kooperative, kompetenzorientierte Zusammenarbeit zwischen Menschen und generativer KI in kreativen Arbeitsprozessen.
  2. Analyse der Wertsch?pfungsketten der Kreativwirtschaft und Erforschung, wie KI diese ver?ndert und wo neues Kompetenzwissen ben?tigt wird.
  3. Iterative Entwicklung und Erprobung von Demonstratoren, die UI/UX-Design und KI-Verfahren kombinieren und die kreativen Kompetenzen der Anwender:innen st?rken.
  4. Aufbau eines nachhaltigen Kompetenzangebots (OER-Module, Workshops, Handlungsempfehlungen) für Unternehmen, Start-ups und zukünftige Fachkr?fte.
  5. St?rkung des Wissens- und Technologietransfers zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und regionalen Netzwerken in Brandenburg und Berlin.

Forscher*innen

Professor für die Gestaltung von Wissensvermittlung
Professorin für Angewandte Datenwissenschaft / Applied Data Science