This paper systematically investigates how large language models (LLMs) encode moral reasoning across six moral dimensions: care, fairness, loyalty, authority, sanctity, and liberty. We propose a novel interpretability pipeline that combines differential activation analysis, automated neuron description, and ablation experiments to identify specialized neurons aligned with each moral dimension. Our curated dataset of 240 validated moral and immoral statement pairs guides this exploration and reveals that certain neurons consistently exhibit increased activation in response to morally aligned statements. Notably, the care and sanctity dimensions show the largest sets of specialized neurons, whereas fairness and loyalty show fewer. We further demonstrate that ablating these neurons can causally modulate ethical decision-making, supporting the presence of discrete sub-circuits that influence moral outputs. Our findings not only advance the theoretical understanding of moral reasoning in LLMs, but also highlight avenues for targeted interventions and alignment. 

This study aims to investigate the influence of two interaction designs on user comfort and intention to use during pre-interaction phase. As part of a field experiment in a retail bank, a proactive and a passive interaction design of a social robot were compared. A standardized questionnaire was used to determine how the interaction design affects the comfort, trust and usage intention of customers and what role trust plays as a mediating factor. The data analysis shows that the proactive design was rated better in terms of psychological comfort and emotional value, but not in terms of trust and intention to use. Comfort with robots positively influenced the intention to use the social robot, with trust serving as a key mediator; in the proactive variant, the effect was only indirect via trust, while in the passive variant, both direct and indirect effects were observed. According to dual processing theory, proactive designs rely on automatic, emotion-driven processes that directly influence comfort, while passive designs encourage reflective decision-making, supporting trust and increasing usage intention despite lower comfort. A balanced integration of both approaches can enhance customer comfort and trust, facilitating the successful adoption of social robots in retail.

The nature of corporate communication has undergone significant changes in recent years. One notable trend is the increasing use of employees as brand ambassadors, as evidenced by the proliferation of corporate influencer programs. However, a critical question is often overlooked: under what conditions are employees genuinely willing to participate in such programs? This predicament poses a substantial challenge to companies, who must devise compelling strategies to attract and engage employees in these initiatives. This study aims to address this gap by examining the critical factors influencing employee participation in corporate influencer programs on LinkedIn through a conjoint analysis. More than 100 employees, representing a range of company types from start-ups to large corporations, were surveyed. The findings reveal that a modern and actively cultivated corporate culture is essential for employees, while external recognition and occasional support (such as social media guidelines) play only a minor role.

Phasen hoher wirtschaftlicher Unsicherheit können das Interesse an Weiterbildung spürbar verringern. Dies zeigte sich während der Covid-19-Pandemie sehr deutlich. Zugleich nahm aber das Interesse an Online-Weiterbildungsmöglichkeiten in dieser Zeit stark zu.  Zu diesem Ergebnis kommt eine Auswertung einschlägiger Suchanfragen bei Google.

Influencer-Marketing ist eine etablierte Strategie der digitalen Markenkommunikation, die auf die Authentizität und Überzeugungskraft von Influencern setzt. Mit der zunehmenden Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (KI) verändert sich dieser Bereich durch den Einsatz von KI-Influencern. Immer häufiger vermitteln virtuelle, computergenerierte Persönlichkeiten Markenbotschaften und beeinflussen Kaufentscheidungen. Ein zentrales Merkmal von KI-Influencern ist ihre digitale Perfektion, die durch idealisierte ästhetische Merkmale und makellose Darstellung charakterisiert ist. Dieser Beitrag untersucht die Wirkung dieser digitalen Perfektion auf die Wahrnehmung von KI-Influencern. Basierend auf dem Uncanny-Valley-Effekt und der Theorie der para-sozialen Interaktion wird ein konzeptionelles Wirkungsmodell abgeleitet und empirisch überprüft. In einer quantitativen Studie (n=100) wurden Konsumenten KI-Influencer mit unterschiedlichem Perfektionsgrad (unperfekt, moderat perfekt, perfekt) präsentiert. Die Ergebnisse zeigen, dass eine höhere digitale Perfektion zu einer geringeren wahrgenommenen Kompetenz, Menschlichkeit und Glaubwürdigkeit führt. Diese Befunde unterstreichen die Bedeutung gezielter Imperfektion bei der Gestaltung von KI-Influencern, um Konsumentenvertrauen zu stärken und eine positive Markenwahrnehmung zu fördern. Abschließend werden Empfehlungen und Implikationen für Forschung und Praxis aufgezeigt.

Mit diesem Buch hältst Du den Kompass für das moderne B2B Marketing im digitalen Zeitalter in der Hand. Von der Marketingstrategie über Kanäle und Tools findest Du alles, was Du als CMO oder Marketingexperte in einem mittelständischen B2B-Unternehmen benötigst. Wir geben Dir Werkzeuge an die Hand, Silos aufzubrechen und abteilungsübergreifend eine wirksame Kommunikation aufzusetzen, die mehr leistet als nur kurzfristig Leads zu produzieren. Unser Playbook ist dabei hands-on und voller Best Practices, Checklisten und Erfahrungsberichten.

Das B2B Digital Marketing Playbook ist nichts, was Du von vorne bis hinten durchackern musst. Benutzt es wie ein Handbuch: Immer dann, wenn eine Frage oder ein Thema im Job auftaucht – nachschlagen, lesen, umsetzen.

Ein Buch aus der Praxis für die Praxis – ein Buch für B2B-Marketers, die Ihre Marketing-Performance für alle sichtbar steigern wollen. Diese zweite Auflage wurde vollständig aktualisiert und erweitert.

Die Generation Alpha wird in einer digital vernetzten Welt sozialisiert. Konnektivität ist ein Schlüsselaspekt im Leben dieser jungen Menschen. Das hat Auswirkungen auf ihr Konsumverhalten. Inwiefern, das erläutert Prof. Dr. Katharina Klug, Professorin für Wirtschaftspsychologie an der Hochschule Ansbach, in ihrem Beitrag.

Der Fachbeitrag beleuchtet die Herausforderungen des Wissensverlusts durch den Ruhestand von Babyboomern in kommunalen Verwaltungen. Die Stadt Nürnberg hat in Zusammenarbeit mit der Hochschule Ansbach verschiedene Instrumente entwickelt, um das Erfahrungswissen von ausscheidenden Mitarbeitenden zu sichern. Diese Methoden umfassen Seminare, Leitfäden, Erklärvideos und ein digitaler Assistent. Ein besonderes Augenmerk liegt auf dem Expert Debriefing, bei dem Wissenstragende durch moderierte Sitzungen unterstützt werden. Zudem wird die innovative Methode der Büro-Fika vorgestellt, die das Wissensteilen in einem informellen Rahmen fördert. Der Einsatz von KI-gestützten Assistenten zur Wissenssicherung zeigt die zukunftsorientierte Ausrichtung der Stadt Nürnberg in diesem Bereich. Der Beitrag verdeutlicht, wie durch gezielte Maßnahmen der Wissensverlust minimiert und die Qualität der Dienstleistungen aufrechterhalten werden kann.

Dieses Buch führt in die Grundlagen der Statistik ein. Der Schwerpunkt liegt auf Prognose-Modellierung. Es ist ein angewandtes Buch für Anfänger. Sie lernen, Daten mit Hilfe der Programmiersprache R aufzubereiten und Vorhersagen abzuleiten mit Hilfe einfacher linearer Modelle.

In einer zunehmend herausfordernden Geschäftsumgebung besteht für kleine und mittlere Business-to-Business Unternehmen die Herausforderung, ihre Geschäftsprozesse und die unternehmensweiten Anwendungssysteme entsprechend der Technologielandschaft anzupassen, um konkurrenzfähig zu bleiben. Der zielgerichtete Einsatz von Künstlicher Intelligenz birgt das Potenzial für Effizienzsteigerung und Unterstützung in verschiedenen Geschäftsbereichen, darunter auch Marketing und Vertrieb. Trotz der zunehmenden Bedeutung von Künstlicher Intelligenz bleibt der Einsatz in kleinen und mittleren Unternehmen oft zögerlich. Das Ziel dieser Studie ist die Herleitung eines ganzheitlichen Ansatzes für eine mit KI-Werkzeugen unterstützte Customer Journey. Diese Arbeit untersucht dafür speziell den potenziellen Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Kundenkommunikation von kleinen und mittleren Unternehmen im produzierenden B2B-Sektor. Basierend auf zehn leitfadenorientierten qualitativen Interviews mit Praktikern aus produzierenden B2B-KMU werden deren spezifische Herausforderungen in der Kundenkommunikation identifiziert und der Einsatz von KI als potenzielle Lösung geprüft. Die Ergebnisse zeigen, dass der Einsatz von KI in der Kundenkommunikation produzierender B2B-KMU Potenzial birgt, um bestehende Herausforderungen zu mindern, wobei die Einsatzmöglichkeiten je nach Datenverfügbarkeit variieren. Die vorliegende Arbeit trägt dazu bei, produzierenden B2B-KMU aufzuzeigen, wie sie Künstliche Intelligenz einsetzen können, um ihre Herausforderungen zu bewältigen und die Kundenkommunikation zu optimieren.

Artificial intelligence (AI) has become an integral part of business and is being used more and more frequently due to its versatile capabilities. The use of AI can be a decisive competitive advantage, especially for customer-centric and innovation-orientated business models. Traditionally, the innovation process has primarily been driven by marketing experts, engineers, and designers. At the same time, however, there is growing interest in the integration of generative AI in the innovation process. More and more companies are integrating conversational language models (LLMs) such as ChatGPT as problem-solving agents in their innovation process to effectively meet the growing demands of customers. With the growing interest of companies, research interest in the interface between AI and innovation is also growing. However, the field of research to date is still fragmented and study results are ori-entated as individual case studies in individual fields. To date, there has been a lack of a bundled approach that integrates and systematizes current studies. This article analyses how AI can be integrated into the phases of the innovation process. A systematic literature review sheds light on its potential and challenges within the innovation process. The results indicate that AI can be used in all phases of the innovation process, taking on the role of a supporter, an extension or an independent actor. Accordingly, AI can contribute to the reorganization of innovation processes in companies in different ways. Both opportunities and challenges for companies become apparent.