Prof. Dr. Kai Reinhardt: Forschung an der Schnittstelle von BWL, Arbeitsökonomie und KI

Herzlich willkommen auf meinem Portal für Abschlussarbeiten!

Als Arbeitsökonom und Professor am Fachbereich Wirtschafts- und Rechtswissenschaften der HTW Berlin erforsche ich die tektonischen Verschiebungen unserer heutigen Arbeitswelt. In der Lehre leite ich den Studiengang MBA General Management und engagiere mich als Prüfungsausschussvorsitzender im Master „Arbeits- und Personalmanagement“ (MAP) – einem Studiengang, den ich von Beginn an mit aufgebaut und erfolgreich reakkreditiert habe.

Heute baue ich mein Forschungsfeld gezielt an der spannenden Schnittstelle zwischen klassischer Betriebswirtschaftslehre (BWL) und Arbeitsökonomie weiter aus. Mein wissenschaftlicher Fokus liegt auf dem sogenannten „Drift“ – der radikalen Entkopplung von Unternehmensmasse und technologischer Wertschöpfung.

Hier ergeben sich hochaktuelle, neue Forschungsfelder. Dabei knüpfe ich auch an die international führenden Diskurse an, wie sie etwa der renommierte Ökonom Erik Brynjolfsson prägt: Wir erleben aktuell den Beginn einer „Produktivitäts-J-Kurve“. Das bedeutet, dass Investitionen in KI zunächst gewohnte Strukturen aufbrechen und umbauen, bevor die Produktivität exponentiell in die Höhe schießt.

Zudem zeigen aktuelle Erkenntnisse aus der Arbeitsökonomie, dass generative KI die Arbeit nicht einfach nur vernichtet, sondern als mächtiger Katalysator fungiert: Sie hilft vor allem jüngeren oder weniger erfahrenen Arbeitskräften, steile Lernkurven zu meistern und die Best Practices der Top-Performer zu adaptieren. Gleichzeitig entsteht dadurch ein paradoxer „KI-Generationeneffekt“: Genau jene Routineaufgaben fallen weg, mit denen Berufseinsteiger traditionell ihr Fundament aufgebaut haben.

Wer bei mir seine Bachelor- oder Masterarbeit schreibt, wälzt keine veralteten Theorien. Ich suche Studierende, die den Anspruch haben, an der vordersten Front dieser organisationalen Transformation empirisch zu forschen und diese neuen Felder zu erschließen.

💡 Die zentrale These zum „Drift“

Wir erleben aktuell das Ende der 20.000-Mitarbeiter-Konzerne. Der „Drift“ beschreibt die brutale Entkopplung von klassischer Unternehmensmasse und technologischer Wertschöpfung. Die Grenzkosten für kognitive Arbeit und Koordination durch Künstliche Intelligenz fallen massiv gegen null.

Das bedeutet: Skalierung erfolgt heute radikal durch Technologie und nicht mehr durch menschliche Köpfe. Gigantischer bürokratischer Overhead wird unwiderruflich implodieren. An die Stelle monolithischer Großkonzerne treten künftig dezentrale Nano-Firmen, in denen wenige menschliche Experten ganze Heere von autonomen KI-Agenten dirigieren.

🧭 Aktuelle Forschungscluster für Ihre Thesis

Aktuell vergebe ich Themen in den folgenden drei Forschungsclustern. Wählen Sie den Bereich, der am besten zu Ihren Interessen und methodischen Stärken an der Schnittstelle von BWL und Arbeitsökonomie passt:

Cluster 1: Organisationsarchitektur und Skalierungsmodelle (Makro-Ebene)

Dieses Cluster untersucht den Übergang von monolithischen Großkonzernen hin zu dezentralen, hybriden und modularen Organisationen. Wie wird Wertschöpfung organisiert, wenn Skalierung zunehmend durch Technologie und nicht durch mehr Personal erfolgt?

  • Zentrale Forschungsfrage: Wie verändern sich Koordinationsmechanismen und Transaktionskosten in Unternehmen, deren Skalierung primär durch autonome KI-Agenten getrieben wird?
  • Methodik: Bevorzugt qualitativ-explorativ (z. B. Fallstudien zwischen automatisierten Start-ups und Industrieunternehmen) oder quantitative Netzwerkanalysen.
  • Beispiel-Themen: Die Evolution modularer Organisationsformen (qualitative Analyse) oder Skalierung ohne Personalwachstum (Fallstudie zur Ressourcenallokation).

Cluster 2: Strukturelle Barrieren und die "J-Kurve" der KI-Adaption (Meso-Ebene)

Obwohl die Adoptionsrate von KI extrem hoch ist, scheitern viele an der Umsetzung. Dieses Cluster beleuchtet den Konflikt zwischen neuen Technologien und traditionellen Konzernstrukturen sowie das Phänomen der verzögerten Produktivität.

  • Zentrale Forschungsfrage: Welche strukturellen Barrieren verhindern die Durchschreitung der „Produktivitäts-J-Kurve“ und die effektive Integration von KI in klassischen Aufbauorganisationen?
  • Methodik: Quantitativ (z. B. Befragung von Führungskräften im Mittelstand) oder Mixed-Methods (Prozessanalysen & Experteninterviews).
  • Beispiel-Themen: Organisatorische Trägheit bei der KI-Implementierung oder der Einfluss von Hierarchieabbau auf die KI-Adoptionsrate.

Cluster 3: Rollenverdichtung und der KI-Generationeneffekt (Mikro-Ebene)

KI beschleunigt das Lernen, vernichtet aber traditionelle Einstiegs-Routinen. Hier erforschen wir die Entstehung neuer Rollenprofile (z. B. KI-Orchestratoren) und die Gefahr, dass der Nachwuchs keine Trainingsfelder mehr findet.

  • Zentrale Forschungsfrage: Wie verändern sich Anforderungsprofile und der Kompetenzaufbau für Berufseinsteiger in Bereichen mit hohem Automatisierungsgrad durch Generative KI?
  • Methodik: Qualitativ (z. B. problemzentrierte Interviews mit HR-Entscheidern) oder quantitativ (z. B. Textmining von Stellenanzeigen).
  • Beispiel-Themen: Vom Sachbearbeiter zum KI-Orchestrator oder der „KI-Generationeneffekt“: Wie Berufseinsteiger in der hochautomatisierten Wirtschaft Erfahrungswissen aufbauen.

📝 Der Weg zu Ihrem Thema: Das Exposé

Wenn Sie sich in einem dieser Cluster wiederfinden, ist der erste offizielle Schritt zur Betreuung die Einreichung eines wissenschaftlichen Exposés (ca. 2-3 Seiten). Ihr Exposé muss folgende 5 Punkte glasklar adressieren:

  1. Arbeitstitel & Einordnung: Welchem der drei Cluster ordnen Sie Ihre Arbeit zu?
  2. Forschungslücke & Relevanz: Welches spezifische Problem wollen Sie lösen?
  3. Forschungsfrage: Formulieren Sie diese präzise, beantwortbar und messbar.
  4. Forschungsdesign: Wie genau erheben Sie Ihre Daten? (z. B. "Ich führe 10 leitfadengestützte Interviews mit HR-Leitern"). Wichtig: Klären Sie vorab, ob Sie verlässlichen Zugang zum entsprechenden Feld haben!
  5. Vorläufige Literatur: Listen Sie Ihre ersten wissenschaftlichen Kernquellen auf.

Nächster Schritt: Senden Sie mir Ihre erste grobe Themenidee gerne vorab per E-Mail zu, um die generelle Passung zu prüfen, bevor Sie das vollständige Exposé detailliert ausarbeiten.