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Auflistung nach Autor:in "Simic, Dejan"

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  • Zeitschriftenartikel
    Citizen Developer als Katalysatoren für die Entwicklung mitarbeitergetriebener Innovationen
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 61, No. 5, 2024) Leible, Stephan; Simic, Dejan; Gücük, Gian-Luca; von Brackel-Schmidt, Constantin
    Die rasante Entwicklung digitaler Technologien hat den Bedarf an schneller und effizienter Softwareentwicklung in Organisationen verstärkt. In diesem Kontext haben No- und Low-Code Plattformen (NLCPs) transformative Potenziale entfaltet, indem sie Mitarbeitenden ohne umfassende Programmierkenntnisse und außerhalb der IT-Abteilung ermöglichen, eigenständig digitale Innovationen zu entwickeln. Diese Mitarbeitenden, als Citizen Developer (CD) bezeichnet, nutzen NLCPs als primäre digitale Tools, was Organisationen ermöglicht, ihre Innovationsfähigkeit durch den Einbezug von CD in das Konzept von mitarbeitergetriebenen Innovationen bottom-up zu fördern. Dieser Artikel untersucht die Problematik an der Schnittstelle zwischen Ideengenerierung und -umsetzung, bei der reguläre Mitarbeitende zwar Ideen entwickeln, diese aber mangels Programmierkenntnissen nicht ohne Unterstützung, beispielsweise der IT-Abteilung, umsetzen können. Durch eine systematische Literaturrecherche wurden die Befähigung von CD zur Entwicklung von mitarbeitergetriebenen Innovationen sowie die dabei auftretenden Wirkfaktoren analysiert. Zu den zentralen Erkenntnissen zählen die Identifizierung und Beschreibung von jeweils vier Förderfaktoren (zum Beispiel geringere Einstiegshürden) und Hemmfaktoren (zum Beispiel begrenzte Funktionalität von NLCPs) im Bottom-up-Entwicklungsprozess von CD. Zudem wurden fünf praxisorientierte Handlungsempfehlungen zur Integration von NLCPs für CD in Organisationen abgeleitet. Diese Empfehlungen umfassen die Etablierung eines IT-Governance-Rahmenwerks, die Förderung CD-unterstützender Organisationsstrukturen, der Sicherstellung von IT-Kollaboration und abteilungsübergreifender Zusammenarbeit sowie das Angebot von Schulungsmaßnahmen. Darüber hinaus wurden fünf Anwendungsbereiche generativer künstlicher Intelligenz ermittelt, die CD unterstützen und befähigen können. Diese umfassen die Beschreibung und Generierung von Programmcode, die Erstellung von Prototypen(-designs), die Automatisierung von Routineaufgaben sowie die Unterstützung kreativer Prozesse zur Lösungsfindung. The rapid development of digital technologies has increased the need for fast and efficient software development in organizations. In this context, no- and low-code platforms (NLCPs) have unleashed transformative potential by enabling employees without extensive programming skills and outside the IT department to develop digital innovations independently. These employees, referred to as citizen developers (CDs), use NLCPs as primary digital tools, enabling organizations to foster their innovation capabilities by incorporating CDs into the concept of employee-driven innovation bottom-up. This article examines the problem at the interface between idea generation and implementation, where ordinary employees develop ideas but cannot implement them without support, for example, from the IT department, due to a lack of programming skills. A systematic literature review was conducted to analyze the ability of CDs to develop employee-driven innovations and the impact factors involved. The key findings include the identification and description of four enabling factors (e.g., lower entry barriers) and four inhibiting factors (e.g., limited functionality of NLCPs) in the bottom-up development process of CDs. In addition, five practice-oriented recommendations for integrating NLCPs for CDs in organizations were derived. These recommendations include establishing an IT governance framework, promoting CD-supporting organizational structures, ensuring IT and cross-departmental collaboration, and providing training. Moreover, five generative artificial intelligence application areas were identified that can support and enable CDs. These include the description and generation of program code, the design and creation of prototypes, the automation of routine tasks, and the support of creative processes for finding solutions.
  • Konferenzbeitrag
    Enhancing educational insights: A real-time data analytics stack for project-basedlearning
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Gücük, Gian-Luca; Simic, Dejan; Leible, Stephan; Lewandowski, Tom; Kučević, Emir
    This paper presents a real-time data analytics (DA) stack designed for a project-based course utilizing Jira for project management at a university. The DA stack follows an Extract, Transform, and Load process to visualize students’ usage data within dashboards. The DA stack supports course management by providing insights into students’ activities and progress. We demonstrate the DA stack’s effectiveness through an evaluative case study, which was found to support course objectives and foster improved behavioral adaptations from lecturers to students. Furthermore, we propose a generic DA stack for generalizing and adopting it for similar applications, considering the extensibility and maintainability inherent in the open-source tools used. Moreover, we provide the GitHub repository to view our source code. This study contributes to the relatively underexplored field of real-time learning analytics and offers a starting point for the customization and adoption of the proposed DA stack in different educational contexts.
  • Konferenzbeitrag
    Together Forward: Employee-driven Innovation as a Driver for Twin Transformation in Higher Education
    (INFORMATIK 2024, 2024) Leible, Stephan; Simic, Dejan; Gücük, Gian-Luca; von Brackel-Schmidt, Constantin; Schlager, Steffen
    Twin transformation (TT), which synergistically integrates digital and sustainability transformations, is increasingly acknowledged as essential for the future resilience of organizations. Despite its growing importance, the design and implementation of TT within higher education institutions (HEIs) remain underexplored. In this paper, we address this deficiency by developing a TT framework tailored for HEIs, utilizing employee-driven innovation (EDI) approaches to leverage the collective intelligence of employees and students from a value-adding perspective. Furthermore, we have created an iterative roadmap for the implementation of the TT framework. As a foundation for our work, we utilized qualitative data from a HEI as a case study, which included its existing digital transformation strategy. The findings of this paper provide theoretical contributions to the understanding of TT and an adaptable framework that can assist other HEIs in enhancing stakeholder engagement and fostering EDI initiatives to support their TT.
  • Zeitschriftenartikel
    Zwischen Forschung und Praxis: Fähigkeiten und Limitationen generativer KI sowie ihre wachsende Bedeutung in der Zukunft
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 61, No. 2, 2024) Leible, Stephan; Gücük, Gian-Luca; Simic, Dejan; von Brackel-Schmidt, Constantin; Lewandowski, Tom
    Die dynamische Entwicklung und steigende Beliebtheit generativer künstlicher Intelligenz (genKI), besonders durch die Verbreitung und dem Einsatz von ChatGPT, hat das enorme Potenzial dieser Technologie gezeigt, Berufsfelder und Branchen grundlegend transformieren zu können. Die Entscheidung hinsichtlich des Einsatzes von genKI sowie die Identifikation aussichtsreicher Anwendungsszenarien stellen in Anbetracht eines rasch wachsenden und immer komplexeren Marktes erhebliche Herausforderungen dar. Angesichts dieser Gegebenheiten wird mit dem vorliegenden Artikel das Ziel verfolgt, eine Übersicht über die Fähigkeiten und Limitationen von genKI zu präsentieren. Mittels einer systematischen Literaturrecherche wurden vielfältige Anwendungsszenarien eruiert und im Hinblick auf die Ergebnisse des genKI-Einsatzes bewertet, was eine Momentaufnahme der aktuellen Fähigkeiten und Limitationen ermöglichte. Zusätzlich wurde eine Umfrage unter 40 Teilnehmenden durchgeführt, um die Nutzungsgewohnheiten und Erfahrungen im Umgang mit genKI zu erfassen und die Befunde aus der Literatur zu validieren. Die erlangten Einsichten sollen Praktikerinnen und Praktiker bei der Navigation im Bereich genKI unterstützen und eine Entscheidungshilfe bieten, indem die identifizierten Fähigkeiten und Limitationen im Kontext eigener Anwendungsszenarien eingeordnet werden können. Weiterhin liefern die Ergebnisse Anhaltspunkte für die methodische Untersuchung von genKI-Anwendungsszenarien sowie Ausgangspunkte für die wissenschaftliche Vertiefung durch Forscherinnen und Forscher. Mit der Verknüpfung von theoretischer Analyse und praktischer Erhebung bietet der Artikel einen umfassenden Einblick in den aktuellen Stand von genKI. The dynamic development and increasing popularity of generative artificial intelligence (genAI), especially through the spread and use of ChatGPT, has shown the enormous potential of this technology to fundamentally transform professions and industries. The decision regarding using genAI and identifying promising application scenarios pose considerable challenges in view of a rapidly growing and increasingly complex market. Given these circumstances, this article aims to present an overview of the capabilities and limitations of genAI. A systematic literature review was used to identify a variety of application scenarios and evaluate them in terms of the outcomes of genAI deployment, providing a snapshot of current capabilities and limitations. In addition, a survey was conducted among 40 participants to record usage habits and experiences in dealing with genAI and to validate the findings from the literature. The insights gained should support practitioners in navigating the field of genAI and provide decision-making support by enabling them to classify the identified capabilities and limitations in the context of their own application scenarios. Furthermore, the results provide points of reference for the methodical investigation of genAI application scenarios as well as starting points for in-depth scientific research by researchers. By linking theoretical analysis and a practical survey, the article offers a comprehensive insight into the current state of genAI.