Steuerung großer IT-Projekte

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Auf dieser Seite finden Sie verschiedene Informationen zu der Vorlesung "Steuerung großer IT-Projekte", die im Sommersemester 2023 von Dr. Karl Teille (Manager bei der Volkswagen AG) gehalten wird.

Allgemeines

Der Digtale Wandel in der Praxis von Unternehmen wird durch IT Projekte realisiert. Um diese Projekte erfolgreich unsetzen zu können sind eine Vielzahl von einander abhängigen Aspekten zu berücksichtigen. Die meisten dieser Aspekte gehören zu den sogenanten „weichen Faktoren“. Die Vorlesung führt über die Einbettung von IT-Projekten in Unternehmen, hinzu den Disziplinen eines professionellen Projektmanagements und schließlich den entscheidenden Erfolgsfaktoren von IT Projekten in der Praxis.

Termine und Räume

	Zeit	Beginn	Raum
Vorlesung	Fr 13:00 - 16:00 (c.t.)	siehe LSF	siehe LSF
Geplante Termine	Bitte Termine im LSF einsehen.

Weitere Informationen zur Vorlesung sind im LSF verfügbar bzw. werden per Mail rechtzeitig verschickt!

Lehrende

Wenn Sie inhaltliche oder organisatorische Fragen zur Vorlesung oder zu den Übungen haben, wenden Sie sich bitte (bevorzugt per E-Mail) an:

Dr. Karl Teille (extern)
E-Mail: karl.teille[at]volkswagen.de

Organisatorisch

Wenn sie rein organisatorische Fragen bzgl. der Zeiten, Räumlichkeiten, der Prüfungsanmeldung oder ähnliches haben, wenden Sie sich an:

Marcus Thiel
E-Mail: marcus.thiel@ovgu.de

Materialien

Vorlesung (Passwort bitte bei Marcus Thiel erfragen (via ovgu mail))

Offizielle Ergänzung zu den Anforderungen:

Sie haben die Möglichkeit Ihre Hausarbeit entsprechend den Vorgaben (Gruppenarbeit) anzufertigen.

Zusätzlich können Sie für die Arbeit einen generativen Transformer (KI Tool) (z.B. Smodin, ChatGPT, etc.) nutzen. In diesem Fall gilt:

1. Benennen Sie das verwendete System und beschreiben Sie es kurz.

2. Beschreiben Sie Ihre Vorgehensweise (Parameter, Vorgaben, etc.).

3. Markieren und/oder beschreiben Sie die Ergebnisse des generativen Transformers.

4. Korrigieren Sie die Ergebnisse und sichern Sie den Bezug zur Vorlesung (gleiche Termini, etc).

5. Kennzeichnen Sie Ihre Verbesserungen/Korrekturen und setzen Sie diese im Zusammenhang mit ethischen Bedenken automatischer Textgenerierung.

6. Bewerten Sie die Ergebnisse des generativen Transformer (KI Tool).

7. Nehmen Sie Stellung zum Einsatz von generativen Transformer (KI Tool) unter ethischen Gesichtspunkten. Orientieren Sie sich dabei an der VL