Title (eng)
Exploring business professional competencies for generative AI
a qualitative meta-analysis with Dig Comp 2.3 AT as a working framework
Author
Rafael Lerchster
Advisor
Christian Korunka
Assessor
Christian Korunka
Abstract (deu)
Diese Masterarbeit untersucht die Kompetenzen, die Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen in Unternehmen benötigen, um effektiv mit generativen KI-Systemen (GAI) wie ChatGPT in der sich entwickelnden digitalen Arbeitswelt zu arbeiten. Sie baut auf dem Dig Comp 2.3 AT-Rahmen auf, der wesentliche digitale Kompetenzen für die Teilnahme an der Gesellschaft umreißt. Die ausgewählte Methode verwendet eine systematische Literaturanalyse, gefolgt von einer qualitativen Meta-Analyse, um die bestehende Forschung zu den Fähigkeiten und Kompetenzen, die für die Arbeit mit GAI benötigt werden, zu synthetisieren. Zusätzlich wurden Erkenntnisse aus Experteninterviews integriert, um die Ergebnisse zu erweitern. Die Ergebnisse zeigen, dass die grundlegenden digitalen Kompetenzen, die im allgemeinen Rahmenwerk Dig Comp 2.3 AT beschrieben sind, zwar nach wie vor von entscheidender Bedeutung sind, dass aber neue Kompetenzen, die spezifisch auf die Herausforderungen und Chancen von GAI am Arbeitsplatz ausgerichtet sind, immer wichtiger werden. Die Masterarbeit leistet einen Beitrag zum laufenden Diskurs über die erforderlichen Kompetenzen und liefert praktische Erkenntnisse für die Aus- und Weiterbildung als Reaktion auf die rasche Integration von GAI in verschiedenen beruflichen Kontexten.
Abstract (eng)
This master thesis examines the competencies required by business professionals to effectively work with Generative AI (GAI) systems, such as ChatGPT, in the evolving digital workplace. Building upon the Dig Comp 2.3 AT framework, which outlines essential digital competencies for participation in society. The chosen method employs a systematic literature review followed by a qualitative meta-analysis to synthesize existing research on the skills and competencies needed for working with GAI. Additionally, insights from expert interviews are integrated to enhance the findings. Results indicate that while foundational digital competences outlined in the general Framework Dig Comp 2.3 AT remain crucial, new competencies that are specific to the challenges and opportunities presented by GAI in the workplace are becoming important. The master thesis contributes to the ongoing discourse on necessary competences and provides practical insights for upskilling and reskilling efforts in response to the rapid integration of GAI in various professional settings.
Keywords (deu)
KompetenzenGenerativen KI-SystemenChatGPTArbeitsweltDig Comp 2.3 ATDigitale KompetenzenKünstliche IntelligenzGenerative Künstliche IntelligenzQualitativen Meta-Analyse
Keywords (eng)
CompetenciesSkillsChatGPTDig Comp 2.3 ATDigital WorkplaceArtificial IntelligenceAIGenerative Artificial IntelligenceGAIQualitative Meta-AnalysisLobor MarketGenerative Artificial Intelligence Agents
Subject (deu)
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
Extent (deu)
92 Seiten : Illustrationen
Number of pages
92
Study plan
Masterstudium Psychologie
[UA]
[066]
[840]
Association (deu)
Title (eng)
Exploring business professional competencies for generative AI
a qualitative meta-analysis with Dig Comp 2.3 AT as a working framework
Author
Rafael Lerchster
Abstract (deu)
Diese Masterarbeit untersucht die Kompetenzen, die Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen in Unternehmen benötigen, um effektiv mit generativen KI-Systemen (GAI) wie ChatGPT in der sich entwickelnden digitalen Arbeitswelt zu arbeiten. Sie baut auf dem Dig Comp 2.3 AT-Rahmen auf, der wesentliche digitale Kompetenzen für die Teilnahme an der Gesellschaft umreißt. Die ausgewählte Methode verwendet eine systematische Literaturanalyse, gefolgt von einer qualitativen Meta-Analyse, um die bestehende Forschung zu den Fähigkeiten und Kompetenzen, die für die Arbeit mit GAI benötigt werden, zu synthetisieren. Zusätzlich wurden Erkenntnisse aus Experteninterviews integriert, um die Ergebnisse zu erweitern. Die Ergebnisse zeigen, dass die grundlegenden digitalen Kompetenzen, die im allgemeinen Rahmenwerk Dig Comp 2.3 AT beschrieben sind, zwar nach wie vor von entscheidender Bedeutung sind, dass aber neue Kompetenzen, die spezifisch auf die Herausforderungen und Chancen von GAI am Arbeitsplatz ausgerichtet sind, immer wichtiger werden. Die Masterarbeit leistet einen Beitrag zum laufenden Diskurs über die erforderlichen Kompetenzen und liefert praktische Erkenntnisse für die Aus- und Weiterbildung als Reaktion auf die rasche Integration von GAI in verschiedenen beruflichen Kontexten.
Abstract (eng)
This master thesis examines the competencies required by business professionals to effectively work with Generative AI (GAI) systems, such as ChatGPT, in the evolving digital workplace. Building upon the Dig Comp 2.3 AT framework, which outlines essential digital competencies for participation in society. The chosen method employs a systematic literature review followed by a qualitative meta-analysis to synthesize existing research on the skills and competencies needed for working with GAI. Additionally, insights from expert interviews are integrated to enhance the findings. Results indicate that while foundational digital competences outlined in the general Framework Dig Comp 2.3 AT remain crucial, new competencies that are specific to the challenges and opportunities presented by GAI in the workplace are becoming important. The master thesis contributes to the ongoing discourse on necessary competences and provides practical insights for upskilling and reskilling efforts in response to the rapid integration of GAI in various professional settings.
Keywords (deu)
KompetenzenGenerativen KI-SystemenChatGPTArbeitsweltDig Comp 2.3 ATDigitale KompetenzenKünstliche IntelligenzGenerative Künstliche IntelligenzQualitativen Meta-Analyse
Keywords (eng)
CompetenciesSkillsChatGPTDig Comp 2.3 ATDigital WorkplaceArtificial IntelligenceAIGenerative Artificial IntelligenceGAIQualitative Meta-AnalysisLobor MarketGenerative Artificial Intelligence Agents
Subject (deu)
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
Number of pages
92
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