Melanie Baier hat Volkswirtschaftslehre mit den Schwerpunkten Innovationsökonomik, Spieltheorie und Managerial Economics an der TU Dresden studiert, wo sie auch promoviert wurde.
Neben ihrer Dozententätigkeit war Frau Baier mehrere Jahre im Bereich der angewandten Innovationsforschung und der Produktentwicklung im Rahmen strategischer Innovationsprojekte tätig.
Sie ist Professorin für Data Science in Business Economics an der Quadriga Hochschule Berlin. Ihr Forschungsinteresse gilt neueren datenanalytischen Verfahren für volks- und betriebswirtschaftliche Anwendungen und insbesondere der Frage, wie Erklärbare KI (XAI) helfen kann, in betriebswirtschaftlichen Funktionsbereichen Vorbehalte gegenüber KI-Lösungen zu überwinden und über eine bessere Data- und KI-Literacy den verantwortungsvollen und informierten Umgang mit KI-Lösungen zu fördern.
Professur
Melanie Baier ist Professorin für Data Science in Business Economics an der Quadriga Hochschule Berlin. Sie hat Volkswirtschaftslehre mit den Schwerpunkten Innovationsökonomik, Spieltheorie und Managerial Economics an der TU Dresden studiert, wo sie auch promoviert wurde. Neben ihrer Dozententätigkeit war Frau Baier mehrere Jahre im Bereich der angewandten Innovationsforschung und der Produktentwicklung im Rahmen strategischer Innovationsprojekte tätig. Ihre berufliche Tätigkeit und ihre Forschungsarbeiten sind geprägt von Synergieeffekten mit anderen Disziplinen und Fachbereichen.
Für Melanie Baier bedeutet Lernen, Problemstellungen zu abstrahieren, Lösungsansätze zu reflektieren und daraus übergreifende Zusammenhänge sowie Querverbindungen abzuleiten. Wesentlich ist für sie die Fähigkeit, disziplinübergreifend zu denken, unterschiedliche Perspektiven einzubeziehen und daraus neue – auch ungewohnte – Fragestellungen zu entwickeln. Lernen beginnt für sie dort, wo man die eigene kognitive Komfortzone verlässt.
Als Professorin verfolgt sie das Ziel, insbesondere bei komplexen oder ungewohnten Themen Sprechfähigkeit zu ermöglichen. Studierende sollen befähigt werden, sich fundiert an gesellschaftlichen, wirtschaftlichen und technologischen Debatten zu beteiligen. Dazu gehört sowohl die Fähigkeit, relevante Inhalte und Perspektiven für den eigenen Kontext zu bewerten, als auch zu wissen, wo und bei wem sich vertiefende Expertise finden lässt.
Forschung
Im Zentrum der Forschung von Prof. Dr. Melanie Baier stehen Fragen zur Generierung und Nutzung von Daten, die aus Prozessautomatisierungen, Machine-Learning-Verfahren und KI-basierten Algorithmen entstehen. Ihr Fokus liegt auf wirtschaftswissenschaftlichen Anwendungsfeldern – insbesondere in Kommunikation, Marketing sowie People & Organization.
Ein besonderes Interesse gilt den Implikationen neuer Prozesse und Geschäftsmodelle für die Gestaltung von Organisationen. Dabei untersucht sie Themen wie Aufbau- und Ablauforganisation, Unternehmenskultur, Change Management, Transformationsfähigkeit sowie Aspekte der Daten-Governance und des Datenmanagements.
Ihre Forschungsarbeiten adressieren sowohl unternehmerische Entscheidungsprozesse als auch gesamtwirtschaftliche und gesellschaftliche Fragestellungen – etwa ethische Perspektiven, regulatorische Rahmenbedingungen im Spannungsfeld von Innovation und Kontrolle sowie Governance-Fragen im Kontext datengetriebener und KI-gestützter Anwendungen.
Konkret widmet sich Prof. Baier unter anderem folgenden Fragen:
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Wie lässt sich Künstliche Intelligenz erklärbar und nachvollziehbar gestalten („Explainable AI“), um Akzeptanz und Vertrauen zu fördern?
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Welche organisationalen Voraussetzungen – etwa in Kompetenzentwicklung, Rollen- und Funktionsgestaltung sowie Governance-Strukturen – sind notwendig für den verantwortungsvollen Einsatz von Daten und KI?
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Wie kann eine sinnvolle Aufgabenverteilung zwischen Mensch und KI aussehen, und wie verändern sich deren Grenzen im Zeitverlauf?
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Inwiefern transformieren daten- und KI-basierte Werkzeuge Arbeitsweisen von Professionen und Ökonomien, und welchen Beitrag leisten sie zu Effizienz und Effektivität?
Publikationen
Baier, M. (2024). Workforce Transformation. Human Resource Manager, April/Mai 2024.
Seidenglanz, R., & Baier, M. (2023). The Impact of Artificial Intelligence on the Professional Field of Public Relations/Communications Management: recent developments and opportunities, in: Adi, A. (Eds., 2023) Artificial Intelligence in Public Relations and Communications: cases, reflections, and predictions. Quadriga University of Applied Sciences. Berlin
Seidenglanz, R., & Baier, M. (2023). The Impact of Artificial Intelligence on the Professional Field of Public Relations/Communications Management: ethical issues, challenges and an attempt at a forecast, in: Adi, A. (Eds., 2023) Artificial Intelligence in Public Relations and Communications: cases, reflections, and predictions. Quadriga University of Applied Sciences. BerlinBaier, M. (2022b). Neues aus der Forschung – Algorithmus Aversion. people & work, 4
Baier, M. (2022a). BCM Berufsfeldstudie 2022: Ein Blick zurück-nach vorn. Berufsverband der Compliance Manager
Baier, M., Sadowski, R., Herrmann, K., und Ritter, J. (2021b). Die Zukunft der Personalmanager:innen-Entwicklungsperspektiven und individuelle Ambitionen. Human Resources Manager, Jan./Feb.:80–81
Baier, M., Fechner, R., Ritter, J., und Sadowski, R. (2021a). Hart am Wind – Die BPM-Berufsfeldstudie People and Organization 2020. Quadriga Media Berlin GmbH
Fechner, R. und Baier, M. (2020). Berufsfeldstudie 2020: Compliance Kultur – Die Perspektive der Organisationsleitung. Quadriga Media Berlin GmbH
Sadowski, R., Baier, M., Herrmann, K., und Ritter, J. (2020a). Personalfunktion in der Transformation. Human Resources Manager, Okt./Nov.:88–89
Sadowski, R., Baier, M., Herrmann, K., Ritter, J., und Helfritz, K. (2020b). Veränderte Prioritäten in der Personalfunktion. Personalführung, 11:8–9
Baier, M. (2020). Data Science im HR-Management. In Gärtner, C., Herausgeber, Smart Human Resource Management. Analytics, Automatisierung und Agilität in der Personalarbeit. SpringerGabler
Baier, M. (2017). Die Vermessung des Berufsstands HR. Human Resources Manager, 6/7:102–103
Baier, M., Gärtner, C., Lopper, E., Ritter, J. K., Sadowski, R., und Seidenglanz, R. (2017). Personalmanagement als Beruf 2017. Strategische Position, Performance und Transformation der Personalfunktion. Quadriga Media Berlin GmbH
Baier, M. (2016). Die Rolle der Ökonomik in der Wissenschaftsphilosophie. Eine kritische Würdigung aus Sicht der Economics of Scientific Knowledge und eine Agentenbasierte Modellierung zur Konsensbildung mit eingeschränkt rationalen, adaptiv handelnden heterogenen Akteuren. Dissertation, Technische Universität Dresden
Ritter, J. K., Sadowski, R., Baier, M., und v.d. Linden, C. (2016). Zeit für Neues. Rethinking Human Resources. Human Resources Manager, 10:68–70
Baier, M. (2013a). Eine modell- und simulationsanalytische Untersuchung wissenschaftlicher Praxen. Buchenbach Workshop des Ausschusses für Evolutorische Ökonomik im Verein für Socialpolitik, Buchenbach
Baier, M. (2013b). Heterogeneous, Satisficing Scientists on the Road to Scientific Consensus. Extended abstract, 9th Conference of the European Social Simulation Association (ESSA), Warsaw School of Economics, Warsaw, Poland
Baier, M. (2012). A Simulation Model Of Scientists As Utility – Driven Agents. In Troitzsch, K. G., Moehring, M., und Lotzmann, U., Herausgeber, Proceedings of the 26th European Conference on Modeling and Simulation
Lemke, C. und Baier, M. (2011). Strukturierung der Kernprozesse von Forschungseinrichtungen als Voraussetzung zur Gestaltung von IT-Services. In Schweighofer, E. und Kummer, F., Herausgeber, Europäische Projektkultur als Beitrag zur Rationalisierung des Rechts, Seiten 373–380. Tagungsband des 14. Internationalen Rechtsinformatik Symposiums (IRIS 2011). Wien: Österreichische Computer Gesellschaft
Baier, M., Greafe, G., Jekal, M., John, T., Röhr, F., und Vörckel, T. (2010). Kooperationsmodelle, Geschäftsmodell für kommerzielles Grid-Providing, Marktanalyse. In Hasselbring, W., Herausgeber, BiS GRiD – betriebliche Informationssysteme: Gridbasierte Integration und Orchestrierung, Seiten 34–159. Berlin: GITO mbH-Verlag für Industrielle Informationstechnik und Organisation
Baier, M. (2008). Die Diffusion von Innovationen im Markt managen: Fallstudie zur Nutzung von Grid-Technologien für betriebliche Informationssysteme (BIS). In Multikonferenz Wirtschaftsinformatik
Baier, M., Graefe, G., und Roemer, E. (2008). Selecting Promising Business Ideas for Innovative IT Services. European Journal of Innovation Management, 11(4):560– 576
Gilroy, B., Baier, M., und Lukas, E. (2008). Small and Medium Enterprises (SMEs) in International Operating R&D Networks: Recent Findings and Trends. International Journal of Globalisation and Small Business, 2(3):325–341
Lehre
Melanie Baier unterrichtet in MBA-Programmen der Quadriga Hochschule Volkswirtschaftslehre und verschiedene Themen im Kontext von Data Analytics, KI und Tech für Anwendungen aus dem Bereich People & Organization und Kommunikation. Darüber hinaus bietet sie Seminare aus diesen Themenbereichen an, die sich mit konkreten berufspraktischen Fragenstellungen beschäftigen und trägt neue Forschungserkenntnisse in verschiedenen Konferenzformaten der Quadriga Gruppe wie etwa der KI-X-HR, der Gravity oder dem Personalmanagementkongress vor.
