Dieser Frage gingen Professor Mario Schaarschmidt und Kollegen nach. Auf Basis qualitativer Daten von 128 deutschen Umweltunternehmern identifizierten sie fünf Rollen von GenAI in umweltorientierten Geschäftsmodellen, vom selten genutzten Werkzeug über den Marketing-Content-Produzenten bis hin zum Wachstumsbeschleuniger. Zugleich zeigen die Ergebnisse zentrale Herausforderungen auf, darunter technische Unreife, regulatorische Unsicherheit, Verzerrungen sowie fehlende Spezialisierung für den doppelten Anspruch, wirtschaftlich und ökologisch zu handeln. Darauf aufbauend entwarf das Autorenteam drei Thesen zu den Spannungsfeldern von GenAI für umweltorientiertes Unternehmertum. Der Artikel wurde nun im Journal of Small Business Management zur Publikation angenommen.

Kirchner-Krath, Jeanine; Jakob, Eva Alexandra; Neumann, Thomas; Schaarschmidt, Mario; Morschheuser, Benedikt (2025): Generative Artificial Intelligence in Environmental Entrepreneurship: Emerging Roles and Challenges to Achieve a Dual Mission. In: Journal of Small Business Management, forthcoming.

The Academy of Management Annual Meeting is one of the most prestigious international conferences in the field of management and organizational research, bringing together scholars from around the world to discuss cutting-edge developments.

Our paper examines how employees’ identification with generative AI (GenAI) tools—both at the individual and team level—shapes technostress and its downstream consequences. In particular, the study highlights how (mis)alignment between self-identification and perceived team-identification influences feelings of techno-complexity and techno-insecurity, which in turn affect social isolation and the successful adoption of GenAI in organizational contexts.

The findings contribute to the growing literature on AI identity and human–AI collaboration by demonstrating that the use of GenAI is not only an individual phenomenon but also deeply embedded in social and organizational dynamics.

We are honored to present our work at AOM 2026 and look forward to engaging with the international research community.

Ein herzliches Dankeschön an Cork für die großartige Gastfreundschaft, an Klaas-Jan Stol für die Einladung und das Bereitstellen der Räumlichkeiten sowie an Prof. Dr. Matthias Bertram (HS Bonn-Rhein-Sieg, rechts im Bild unten links) für den äußerst produktiven und inspirierenden Austausch.

Nähere Informationen dazu finden Sie unter dem Reiter „Studium & Lehre“ in der Rubrik „Lehrveranstaltungen: Sommersemester 26“. Die Betreuung von Qualifikationsarbeiten erfolgt weiterhin in Abstimmung.

Wir wünschen Prof. Dr. Mario Schaarschmidt eine erfolgreiche und produktive Forschungszeit.

In seinem Vortrag „From Data Chaos to AI Data Readiness“ vermittelte Leendert eindrucksvoll, wie Data Virtualization einen einheitlichen Zugriff auf hochgradig verteilte Unternehmensdaten ermöglicht. Diese zentrale Zugriffsschicht bildet die Grundlage für Business Intelligence, Advanced Analytics und GenAI-Anwendungen bei gleichzeitiger Sicherstellung von Echtzeitzugriff und Skalierbarkeit.

Die gelungene Kombination aus theoretischen Grundlagen, praxisnahen Beispielen und Live-Demos machte deutlich, warum Data-Fabric-Architekturen, AI Readiness und Retrieval-Augmented Generation (RAG) bereits heute zu den Schlüsselthemen moderner Organisationen zählen und warum sie ein fester Bestandteil zukunftsorientierter Lehre sein sollten.

Besonders inspirierend war dabei die persönliche Perspektive: Vom Studierenden im Hörsaal zurückzukehren als Industrieexperte und seine Erfahrungen aus der Praxis mit der nächsten Generation zu teilen.

Vielen Dank, Leendert, für den spannenden und erkenntnisreichen Gastvortrag und herzlichen Dank an Denodo für die wertvollen Einblicke in modernes Datenmanagement und KI-gestützte Analytik.