Zweitägiges Weiterbildungsmodul · Universität St.Gallen

AI for Business Lab HSG

Praxisorientiertes AI Bootcamp für generative KI, KI-Agenten und KI-Workflows – in zwei intensiven Tagen. Von den Grundlagen bis zum selbstgebauten, funktionsfähigen KI-Prototyp.

Teilnehmerin im Gespräch während eines praxisorientierten AI-Workshops
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  • Starttermin22. Januar 2027
  • Dauer2 Tage, Präsenz
  • OrtMEMOX, Zürich Flughafen
  • InvestitionCHF 1’740.–
  • AbschlussTeilnahmebescheinigung HSG
Weiterbildung
Warum dieses Lab

Von der gelegentlichen KI-Nutzung zum eigenen KI-Agenten

Künstliche Intelligenz hat den Sprung vom Experiment zum Werkzeug des Arbeitsalltags geschafft. Doch zwischen dem Wissen über generative KI und der Fähigkeit, KI im Unternehmen produktiv einzusetzen, klafft weiterhin eine Lücke.

Viele Fach- und Führungskräfte nutzen ChatGPT, Claude oder Microsoft Copilot. Deutlich weniger haben bereits eine KI-Anwendung, einen automatisierten Workflow oder einen KI-Agenten gebaut, der ihnen konkret Arbeit abnimmt.

Das «AI for Business Lab HSG» ist ein zweitägiges, praxisorientiertes AI Lab der Universität St.Gallen. Es schliesst genau diese Lücke und führt von den Grundlagen generativer KI bis zu einem selbstgebauten, funktionsfähigen Prototyp mit agentischer KI.

Das Programm vermittelt, wie generative KI und Large Language Models (LLMs) funktionieren und wie sich KI für Text, Bild und Video praktisch einsetzen lässt. Weitere Schwerpunkte sind KI-Agenten und Multi-Agenten-Systeme, Retrieval-Augmented Generation (RAG), automatisierte KI-Workflows, aktuelle KI-Tools, Anwendungsfälle im Unternehmen, KI im Innovationsmanagement sowie KI-Governance, Datenschutz und der EU AI Act.

Auf jeden Fachinput folgt unmittelbar die praktische Umsetzung. Bereits am ersten Nachmittag konfigurieren die Teilnehmenden einen eigenen RAG-Ansatz, bauen einen KI-Agenten und bilden einen automatisierten Workflow ab – jeweils Schritt für Schritt begleitet. Am zweiten Tag entwickelt jedes Viererteam daraus einen funktionsfähigen KI-Prototyp für einen konkreten Anwendungsfall aus dem Unternehmensalltag.

Überblick
  • Abschluss: Teilnahmebescheinigung der Universität St.Gallen
    Kurssprache: Deutsch
  • Starttermin: 22. Januar 2027
    Dauer: 2 Tage (Präsenz)
  • Ort: MEMOX, Zürich Flughafen
  • Investition: CHF 1’740.– (inkl. Unterlagen, Verpflegung und Apéro)
  • Gruppengrösse: bis zu 20 Teilnehmende aus unterschiedlichen Branchen und Funktionen
  • Voraussetzungen: Keine Programmierkenntnisse nötig. Grundlegende Vertrautheit mit ChatGPT oder Microsoft Copilot genügt.
Programmleitung
Felix Schakols
Felix Schakols
Programmleitung · Wissenschaftlicher Mitarbeiter & Doktorand, IMC-HSG
+41 71 224 77 86 felix.schakols@unisg.ch

Felix Schakols forscht an der Schnittstelle von Marketing und neuen Technologien: Wie interagieren Manager und Konsumentinnen mit Künstlicher Intelligenz? Am IMC leitet er zudem die Swiss Consumer Studies.

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Kursziele
Was Sie mitnehmen

Sicherheit im Einsatz generativer und agentischer KI

Gewinnen Sie die Sicherheit, generative und agentische KI in Ihrer Rolle und Ihrer Organisation einzusetzen. Das praxisorientierte KI-Weiterbildungsprogramm entwickelt Kompetenzen, die Sie unmittelbar anwenden können – durch Hands-on-Sessions und die direkte Arbeit an einem eigenen Anwendungsfall. Nach Abschluss des Programms sind Sie in der Lage:

  • Verstehen: die Grundprinzipien generativer KI und agentischer KI-Systeme einzuordnen
  • Anwenden: Prompting-Techniken und führende KI-Tools für Text, Bild und Video wirksam einzusetzen
  • Erfassen: zentrale Konzepte wie Kontext, RAG, Memory, Tools und KI-Agenten zu durchdringen und von klassischen Chatbots abzugrenzen
  • Aufbauen: einen einfachen RAG-Ansatz, einen Agenten und einen automatisierten Workflow selbst zu konfigurieren
  • Einordnen: die aktuelle Werkzeuglandschaft zu überblicken und passende Tools für den eigenen Bedarf auszuwählen
  • Identifizieren: relevante KI-Anwendungsfälle und Potenziale im eigenen beruflichen und organisationalen Umfeld zu erkennen
  • Entwickeln: im Viererteam einen ersten funktionsfähigen agentischen KI-Prototyp für einen konkreten Anwendungsfall
  • Vernetzen: mit Gleichgesinnten und Austausch über verschiedenste Branchen hinweg
Curriculum
Zwei Tage, ein Prototyp

Vom Prompting zum eigenen KI-Agenten

Das zweitägige AI Lab kombiniert kompakte Fachinputs mit geführten Hands-on-Übungen und Projektarbeit im Team. Auf jeden Input folgt unmittelbar die praktische Umsetzung. Tag 1 schafft das technische Verständnis und führt schrittweise vom Prompting über RAG und KI-Workflows bis zum eigenen KI-Agenten. Tag 2 überträgt das Gelernte auf konkrete Anwendungsfälle im Unternehmen und mündet in einen selbst gebauten, agentischen KI-Prototyp.

Tag 1

KI verstehen und ausprobieren

  • Einführung und Prompting mit Fokus auf TextWas KI ist und wie generative KI funktioniert. Einführung in LLMs und die Prinzipien hinter Tools wie ChatGPT. Praktische Übungen dazu, was KI leisten kann und was nicht, sowie ein Überblick über führende Tools und Anbieter. Übung: weiterführende Prompting-Strategien.
  • Generative KI für Bild und VideoEinführung in die KI-gestützte Bild- und Videogenerierung und in die Bewertung der Ergebnisse. Übung: Analyse und Generierung anhand eines Personal-Branding-Falls.
  • Von generativer zu agentischer KIWie moderne KI-Systeme funktionieren. Von Prompting und Kontext zu RAG, Memory, Tools, Agenten und Multi-Agenten-Systemen. Wie sich KI-Agenten von klassischen Chatbots unterscheiden und wie agentische Workflows komplexe Aufgaben automatisieren. Übung: RAG erstellen, Agenten bauen, Workflow abbilden.
  • Überblick über aktuelle WerkzeugeDie relevanten Tools im direkten Vergleich. Welches Werkzeug für welche Aufgabe taugt, wo die jeweiligen Stärken liegen und wo die Grenzen. Orientierung für die eigene Toolauswahl.
  • GastvortragEinblick aus der Praxis, wie eine Organisation KI einführt und skaliert. Chancen, Herausforderungen und Erfahrungswerte, anschliessend Diskussion.
  • ApéroGemeinsamer Ausklang des ersten Tages und informeller Austausch unter den Teilnehmenden.
Tag 2

KI im Unternehmen anwenden und skalieren

  • KI-Anwendungen im UnternehmenVom Copilot zum autonomen Agenten. Konkrete Beispiele entlang von Marketing, Sales, Service, HR und Finance sowie die Unterschiede zwischen Assistenten, Workflows und Agenten.
  • KI-Governance, Rahmenwerke, Risiken und organisationale VerantwortungMit zunehmender KI-Verbreitung wird Governance zugleich zur Compliance-Anforderung und zum Wettbewerbsvorteil. Behandelt werden der EU AI Act und seine praktischen Implikationen, die Klassifizierung von KI-Risiken, Datenschutzaspekte und Prinzipien verantwortungsvoller KI.
  • Von der Technologie zum BusinessDie Rolle von KI im Innovationsmanagement der Organisation. Einführung in das AI Business Canvas als Instrument, um Anwendungsfälle zu strukturieren, zu priorisieren und ihren Geschäftsnutzen zu bewerten.
  • Gruppenübung, Teil 1Ideengenerierung für das Anwendungsprojekt und Start der Projektarbeit in Viererteams. Ziel ist die Identifikation eines konkreten Use Case aus dem Umfeld der Teilnehmenden, strukturiert mit dem AI Business Canvas.
  • Gruppenübung, Teil 2Erarbeitung eines ersten funktionsfähigen agentischen KI-Prototyps für den identifizierten Use Case, begleitet durch die Programmleitung.
  • KurzpräsentationenJedes Team stellt seinen Prototyp vor (5 Minuten Präsentation, 5 Minuten Diskussion). Anschliessend gemeinsame Reflexion zu Umsetzungswegen und Transfer in die Praxis.
Details

Sie verlassen das Programm mit anwendbarem Wissen, praktischer Tool-Erfahrung und einem im Team entwickelten, funktionsfähigen KI-Prototyp. So können Sie geeignete KI-Anwendungsfälle erkennen, KI-Workflows gestalten und den verantwortungsvollen Einsatz von KI in Ihrer Organisation vorantreiben.

Nutzen für Ihre persönliche Entwicklung

  • Konkretes Ergebnis: ein im Team gebauter, funktionsfähiger agentischer Prototyp – kein abstraktes Konzept, sondern eine lauffähige Anwendung für einen realen Anwendungsfall.
  • Praxis ab der ersten Stunde: Auf jeden Fachinput folgt direkt eine Übung. Sie arbeiten selbst in den Tools, statt Demonstrationen zu folgen.
  • Teilnahmebescheinigung der Universität St.Gallen, einer der führenden Business Schools Europas.
  • Netzwerk: intensiver Austausch mit bis zu 20 Teilnehmenden aus unterschiedlichen Branchen und Funktionen.
  • Effizientes Format: zwei fokussierte Tage mit substanziellem Kompetenzaufbau bei minimaler Abwesenheit vom Arbeitsplatz.

Nutzen für Ihr Unternehmen

  • Direkter Transfer: Die entwickelten Workflows und Anwendungen sind unmittelbar auf den Arbeitsalltag übertragbar.
  • Breite Anwendbarkeit: Die vermittelten Tools und Methoden sind branchenunabhängig und funktionsübergreifend einsetzbar.
  • Multiplikatorwirkung: Teilnehmende werden zu internen KI-Enablern und geben ihr Wissen direkt im Team weiter.
  • Verantwortungsvoller Einsatz: Das Governance-Modul stellt sicher, dass KI im Einklang mit dem EU AI Act und internen Compliance-Anforderungen eingeführt wird.
  • Budgeteffizienz: Mit CHF 1’740 liegt das Programm deutlich unterhalb typischer interner Freigabeschwellen.

Das Programm richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus allen Branchen und Unternehmensgrössen, die von der gelegentlichen Nutzung von KI-Tools zur systematischen Anwendung von generativer KI, KI-Agenten und Automatisierung übergehen wollen.

Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich. Alle Übungen sind so angelegt, dass sie ohne Vorwissen Schritt für Schritt nachvollziehbar sind und durch die Programmleitung begleitet werden. Grundlegende Vertrautheit mit Tools wie ChatGPT oder Microsoft Copilot genügt als Einstieg.

Das Programm eignet sich besonders für:

  • Fach- und Führungskräfte, die regelmässig mit KI-Tools arbeiten und nun eigene Anwendungen bauen wollen – unabhängig von Branche und Funktion.
  • Marketing- und Sales-Verantwortliche, die über KI-Strategie hinausgehen und Content-Workflows sowie Automatisierung selbst aufbauen möchten.
  • Produkt-, Projekt- und Prozessverantwortliche in KMU und Grossunternehmen, die konkretes Automatisierungspotenzial in ihrem Bereich sehen.
  • Unternehmerinnen, Unternehmer und Selbstständige, die KI produktiv und eigenständig im Arbeitsalltag einsetzen wollen.
  • Absolventinnen und Absolventen konzeptioneller KI-Programme, etwa des IMC-HSG Intensivseminars «AI-Driven Marketing», die nun von der Theorie in die Umsetzung wechseln möchten.

Die Zulassung erfolgt im Ermessen der Programmleitung. Berücksichtigt werden sowohl Ihr beruflicher Werdegang als auch Ihre absolvierten Aus- und Weiterbildungen. Grundlegende Erfahrung im Umgang mit KI-Tools, etwa ChatGPT oder Microsoft Copilot, wird vorausgesetzt. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich. Ein akademischer Universitäts- oder Fachhochschulabschluss ist keine Zulassungsvoraussetzung.

Bitte bringen Sie einen eigenen Laptop mit. Zugänge zu den im Lab verwendeten KI-Tools werden für die Dauer des Programms zur Verfügung gestellt bzw. gemeinsam eingerichtet.

Die Programmgebühr beträgt CHF 1’740.–. Darin enthalten sind die beiden Präsenztage, sämtliche Unterlagen und Übungsmaterialien, Verpflegung während des Programms sowie der Apéro am Ende des ersten Tages.

Nach Abschluss erhalten Sie eine Teilnahmebescheinigung der Universität St.Gallen. Für Fragen zu Firmenkonditionen bei mehreren Teilnehmenden aus derselben Organisation wenden Sie sich bitte an die Programmleitung.

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Referierende
Prof. Dr. Reto Hofstetter
Prof. Dr.

Reto Hofstetter

Ordentlicher Professor für Executive Education und Marketing · Direktor des Instituts für Marketing und Customer Insight (IMC-HSG) · Akademischer Direktor des Executive MBA HSG

Reto Hofstetter forscht und lehrt an der Schnittstelle von Marketing, Konsumentenverhalten, Technologie und Künstlicher Intelligenz. Er ist Experte für digitales Konsumentenverhalten, KI im Marketing, Social Media und digitale Plattformen sowie Influencer Marketing. Seine Arbeiten erschienen in führenden Fachzeitschriften wie dem Journal of Marketing Research, dem Journal of Consumer Research, Management Science und den Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) und wurden wiederholt von Forbes, Harvard Business Review oder National Geographic aufgegriffen.

Der ausgebildete Informatiker (Dipl. Ing. Informatik, Berner Fachhochschule) promovierte in Marketing an der Universität Bern mit Forschungsaufenthalten an der Wharton School und der Stanford University. Nach Professuren an der Università della Svizzera italiana und der Universität Luzern, wo er das Institute of Marketing and Analytics leitete, ist er seit 2024 ordentlicher Professor an der Universität St.Gallen. Er unterrichtet Marketing Management, Digitales Marketing, Marketing Analytics sowie AI/ML/Data Science und wurde mit dem Credit Suisse Best Teaching Award ausgezeichnet. Als Gründer und Mitgründer mehrerer Software- und KI-Startups verbindet er Forschung mit unternehmerischer Praxis.

  • Editorial Review Board, Journal of Consumer Research
  • Editorial Review Board, Int. Journal of Research in Marketing
  • Vorstand gfm – Schweizerische Gesellschaft für Marketing
  • Credit Suisse Best Teaching Award
LinkedIn retohofstetter.com Zur Forschung
FAQ

Häufige Fragen

Nein. Alle Übungen sind so angelegt, dass sie ohne Vorwissen Schritt für Schritt nachvollziehbar sind und durch die Programmleitung begleitet werden. Grundlegende Vertrautheit mit Tools wie ChatGPT oder Microsoft Copilot genügt als Einstieg.

Am ersten Nachmittag konfigurieren Sie einen eigenen RAG-Ansatz, bauen einen KI-Agenten und bilden einen automatisierten Workflow ab. Am zweiten Tag entwickelt Ihr Viererteam daraus einen funktionsfähigen agentischen KI-Prototyp für einen konkreten Anwendungsfall aus Ihrem Unternehmensalltag und präsentiert ihn der Gruppe.

Das Intensivseminar «AI-Driven Marketing» vermittelt konzeptionelle Grundlagen und KI-Strategie im Marketing. Das AI for Business Lab HSG ist bewusst als Hands-on-Format angelegt: Sie arbeiten selbst in den Tools und verlassen das Programm mit einem lauffähigen Prototyp. Beide Programme ergänzen sich – das Lab eignet sich ideal als nächster Schritt von der Theorie in die Umsetzung.

Ja. Nach erfolgreicher Teilnahme erhalten Sie eine Teilnahmebescheinigung der Universität St.Gallen, einer der führenden Business Schools Europas.

Sie können sich direkt über das Anmeldeformular des IMC-HSG anmelden oder zunächst unverbindlich einen Platz reservieren. Die Zulassung erfolgt im Ermessen der Programmleitung. Bei Fragen steht Ihnen Felix Schakols telefonisch oder per E-Mail zur Verfügung.

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Nächste Schritte

Bauen Sie Ihren ersten KI-Agenten – mit der HSG.

Sichern Sie sich einen der maximal 20 Plätze für das AI for Business Lab HSG am 22. Januar 2027 in Zürich. Oder reservieren Sie unverbindlich und lassen Sie sich von der Programmleitung beraten.

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IMC-HSG

Institut für Marketing und Customer Insight

Das AI for Business Lab HSG ist ein Programm des Instituts für Marketing und Customer Insight (IMC-HSG) der Universität St.Gallen – einer der führenden Marketingforschungsinstitutionen Europas.

Mit mehr als 30 Mitarbeitenden und hunderten Alumni ist das IMC-HSG eines der grössten und traditionsreichsten Institute der Universität St.Gallen. Sein Leitprinzip «From Insight to Impact» verbindet Forschung, die in den führenden Zeitschriften der Disziplin publiziert wird, mit innovativen Formaten des Wissenstransfers in Lehre, Executive Education und Unternehmenspraxis.

Entscheidend für den Weiterbildungserfolg am IMC sind die ganzheitliche Sichtweise auf Problemstellungen, die Orientierung an der Realität der Märkte, die Relevanz der Inhalte, kompetente Referierende, intensive Interaktion mit den Teilnehmenden und neue Ansätze für einen effizienten Lerntransfer in die Praxis. Für sämtliche besuchten Weiterbildungen erhalten Sie einen offiziell anerkannten Nachweis der Universität St.Gallen.

  • 50+Jahre Erfahrung
  • 30+Mitarbeitende
  • 15+Doktorierende

Institutsleitung

  • Prof. Dr. Reto Hofstetter, Direktor
  • Prof. Dr. Dennis Herhausen, Direktor
  • Prof. Dr. Johanna Gollnhofer, Direktorin
  • Prof. Dr. Sven Reinecke, Direktor
imc.unisg.ch unisg.ch
Lab & Team
Der Lehrstuhl

Das Team hinter dem AI for Business Lab

Der Lehrstuhl von Prof. Dr. Reto Hofstetter am Institut für Marketing und Customer Insight der Universität St.Gallen erforscht, wie Menschen und Organisationen mit neuen Technologien interagieren – von Künstlicher Intelligenz und Social Media bis zu Blockchain und Augmented Reality.

Das Team verbindet Marketing- und Konsumentenforschung mit Informatik, Data Science und Machine Learning. Es arbeitet quantitativ und experimentell, mit grossen Datensätzen und Feldstudien gemeinsam mit Unternehmen. Aus dieser Forschung entstehen nicht nur Publikationen, sondern auch konkrete Werkzeuge: Forschungs-Apps, KI-Tools und Spin-offs, die Erkenntnisse in die Praxis übersetzen.

Im AI for Business Lab HSG geben die Mitglieder des Teams dieses Wissen direkt weiter – als Referierende, Coaches der Gruppenarbeiten und Ansprechpersonen für Ihre Use Cases.

Prof. Dr. Reto Hofstetter
Prof. Dr. Reto Hofstetter
Lehrstuhlinhaber · Direktor IMC-HSG

KI im Marketing, digitales Konsumentenverhalten, Social Media & Influencer Marketing, Crypto-Marketing, Open Innovation.

Felix Schakols
Felix Schakols
Wissenschaftlicher Mitarbeiter & Doktorand · Programmleitung AI for Business Lab

Interaktion von Managern und Konsumentinnen mit Künstlicher Intelligenz; generative KI in der Ideenfindung; Leitung Swiss Consumer Studies.

Nikolas Köpfer
Nikolas Köpfer
Wissenschaftlicher Mitarbeiter & Doktorand

Psychologische Wirkung von Marketingstrategien auf Konsumentinnen und Konsumenten; M.Sc. Psychologie.

Michal Elhanan
Michal Elhanan
Wissenschaftliche Mitarbeiterin & Doktorandin

Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI, datenintensive Forschung; B.Sc. Physik und MBA Big Data Analytics (Hebrew University Jerusalem).

Vollständiges Team des Instituts: imc.unisg.ch/ueber-uns/team

Forschung
Wissenschaftlich fundiert

Die Forschung hinter dem Lab

Das AI for Business Lab HSG baut auf über 15 Jahren empirischer Forschung von Prof. Dr. Reto Hofstetter und seinem Team zu digitalem Konsumentenverhalten, Künstlicher Intelligenz und neuen Technologien im Marketing auf. Was im Lab gelehrt wird, ist in kontrollierten Experimenten, Feldstudien und grossen Datensätzen überprüft – und in den führenden Fachzeitschriften der Disziplin publiziert.

  • 25+Publikationen in referierten Fachzeitschriften, u.a. JMR, JCR, Management Science, PNAS
  • 15+Jahre Forschung zu digitalem Konsumentenverhalten und Technologie im Marketing
  • 7Forschungsschwerpunkte von generativer KI bis Crypto-Marketing
  • 3Forschungs-Apps und Spin-offs, die Erkenntnisse in Werkzeuge übersetzen

Künstliche Intelligenz & Konsumentenverhalten

Wie nehmen Menschen KI wahr, wann vertrauen sie ihr – und wie verändert generative KI Kreativität, Ideenfindung und Theoriebildung? Die Grundlage für die Module zu LLMs, Agenten und dem AI Business Canvas.

  • Unveiling the Mind of the Machine – Journal of Consumer Research (2024)
  • Agency Shifts in Generative AI Ideation – Information Systems Research (forthcoming)
  • Generative Grounded Theory (GGT) – Journal of Consumer Psychology (cond. accepted)
  • Nicknaming Autonomous Products – Journal of Consumer Research (cond. accepted)
  • Smart Product Breakthroughs Depend on Customer Control – MIT Sloan Management Review (2023)

Influencer Marketing & Creator Economy

Wie funktionieren Wertschöpfungsketten der Creator Economy, wie sollten Verträge mit Influencern gestaltet werden, und wie lässt sich der Spagat zwischen Authentizität und Monetarisierung auflösen?

  • Influencer Marketing Unlocked – Journal of the Academy of Marketing Science (2025)
  • The Creator’s Dilemma – International Journal of Research in Marketing (2024)
  • Contract Design in Influencer Marketing – Stanford GSB Research Paper (2023)
  • How to Follow Social Media Trends? TikTok Short Video Data – Journal of Marketing (cond. accepted)

Crypto-Marketing, NFTs & Blockchain

Was bestimmt den Wert digitaler Güter, wenn Knappheit künstlich ist? Eine sozialwertbasierte Perspektive auf NFT-Preise und darauf, wie dezentrale Technologien klassisches Marketing herausfordern.

  • Beyond Scarcity: A Social Value-Based Lens for NFT Pricing – Journal of Consumer Research (2024)
  • Crypto-Marketing: How NFTs Challenge Traditional Marketing – Marketing Letters (2022)

Open Innovation & Crowdsourcing

Wann machen Ideenwettbewerbe kreativer – und wann behindern sie? Weshalb «Likes» kein verlässlicher Kompass für Produktentscheidungen sind. Grundlagen für den Ideation-Teil des Labs.

  • Constraining Ideas: How Seeing Ideas of Others Harms Creativity – Journal of Marketing Research (2021)
  • Should You Really Produce What Consumers Like Online? – Journal of Product Innovation Management (2018)
  • Successive Open Innovation Contests and Incentives – JPIM (2017)
  • The Hidden Pitfall of Innovation Prizes – Harvard Business Review (2017)

Digitale Selbstdarstellung, Social Media & Privatsphäre

Wie soziale Bindungen nutzergenerierte Inhalte antreiben und weshalb «flüchtiges» Teilen zu ungehemmten Offenlegungen mit bleibenden Folgen führt – Erkenntnisse, die auch für verantwortungsvolle KI-Governance relevant sind.

  • Temporary Sharing Prompts Unrestrained Disclosures – PNAS (2017)
  • Social Ties and User-Generated Content – Management Science (2013)
  • Bridging the Generational Divide – Harvard Business Review (2022)

Pricing, Zahlungsbereitschaft & Algorithmen

Wie lässt sich Zahlungsbereitschaft valide messen, und wo liegen die ethischen Grenzen algorithmischer Preisgestaltung? Quantitative Methoden, die heute in KI-gestützten Pricing-Systemen weiterleben.

  • How Should We Measure Consumers’ Willingness to Pay? – Journal of Marketing Research (2011)
  • A De-biased Direct Question Approach to Measuring WTP – IJRM (2021)
  • Mapping the Ethicality of Algorithmic Pricing – Journal of Business Ethics (2019)

Aktuelle Arbeiten & Working Papers

TitelAutorinnen & AutorenOutletJahr
How to Follow Social Media Trends? An Empirical Investigation Using TikTok Short Video DataBravin, Clegg, Hofstetter, Pouly, BergerJournal of Marketingcond. accepted
Generative Grounded Theory (GGT): Inductive Theory Building in the Age of Generative AISchmitt, Shuyi, Pham, HofstetterJournal of Consumer Psychologycond. accepted
Agency Shifts in Generative AI Ideation: How Textual and Visual Idea Concretizations Shape Idea Creativity and Ideator EffortGordetzki, Blohm, Clegg, Schakols, HofstetterInformation Systems Researchforthcoming
Nicknaming Autonomous ProductsZimmermann, de Bellis, Hofstetter, PuntoniJournal of Consumer Researchcond. accepted
The AR-Display Bias: How Augmented Reality Disproportionately Benefits Inferior ProductsFinken, Scheurer, Brandes, HofstetterWorking Paper2025
The Proximity Effect in Augmented Reality (Pear)Finken, Scheurer, Hofstetter, Krishna, von WangenheimWorking Paper2025
Contract Design in Influencer MarketingHofstetter, Lanz, SahniStanford GSB Research Paper No. 48091582023
Forschung aufgegriffen von ForbesHarvard Business ReviewNational GeographicMIT Sloan Management Review
Google Scholar Vollständige Publikationsliste