Digital Business Strategy An Investigation Of Generic Types Performance Implications And Path Dependence
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Digital Business Strategy: An Investigation of Generic Types, Performance Implications, and Path Dependence
In an ever more digitized world, it necessary to embed digital technology in business strategy, leading to an overarching phenomenon called the digital business strategy. Accordingly, this thesis sets out to advance the understanding, the digital business strategy concept in general as well as its influence on a company’s performance. At the same time, incumbents are often constrained by path dependencies and inertia as executives tend to make use of prior experiences and favor strategic choices they are familiar with over unfamiliar As a consequence, companies may stick to a specific path which restrains transformational change. Accordingly, the study elucidates the ongoing digital transformation as it manifests itself in the evolution of incumbents’ digital business strategies. In addition, this thesis seeks to derive important implications for business practice, as it helps practitioners to develop a better understanding of digital business strategies, especially considering that digitalization challenges the conventional wisdom of competition. This is particularly important, as with increasing digitalization, tightly integrated digital business strategies will be among the biggest determinants of a company’s future success. In einer immer stärker digitalisierten Welt ist es wichtig digitale Technologien in die Geschäftsstrategie eines Unternehmens einzubetten, was zu einem übergreifenden Phänomen führt, das als digitale Geschäftsstrategie bezeichnet wird. Dementsprechend zielt diese Arbeit darauf ab, das Verständnis des Konzepts der digitalen Geschäftsstrategie im Allgemeinen sowie dessen Einfluss auf die Performance eines Unternehmens zu verbessern. Gleichzeitig sind etablierte Unternehmen oft durch Pfadabhängigkeiten und Trägheit eingeschränkt, da Führungskräfte dazu neigen, auf frühere Erfahrungen zurückzugreifen und strategische Entscheidungen, mit denen sie vertraut sind, gegenüber unbekannten Optionen zu bevorzugen In der Folge verharren Unternehmen auf einem bestimmten strategischen Pfad, was transformatorischen Wandel hemmt. Dementsprechend beleuchtet die Studie die laufende digitale Transformation und wie diese sich in der Entwicklung der digitalen Geschäftsstrategien etablierter Unternehmen manifestiert. Darüber hinaus versucht diese Arbeit, wichtige Implikationen für die Unternehmenspraxis abzuleiten, da sie Praktikern hilft, ein besseres Verständnis für digitale Geschäftsstrategien zu entwickeln, insbesondere in Anbetracht der Tatsache, dass die Digitalisierung die konventionelle Weisheit des Wettbewerbs herausfordert. Dies ist besonders wichtig, da mit zunehmender Digitalisierung eng integrierte digitale Geschäftsstrategien zu den größten Determinanten für den zukünftigen Erfolg eines Unternehmens gehören werden.
Aligning Artificial Intelligence with Organizational Contexts (Band 123) An Investigation of Natural Language Processing in Clinical Healthcare
Künstliche Intelligenz (KI) bietet enormes Potenzial, um Herausforderungen wie Fachkräftemangel und eine wachsende Zahl älterer Patientinnen und Patienten zu bewältigen. Gleichzeitig jedoch stellt die soziotechnische Einbettung von KI in Organisationen eine komplexe Aufgabe dar, deren Misslingen zu Wissensverlust oder Unzufriedenheit im Team führen kann. In dieser Dissertation werden die entscheidenden Komponenten dieses KI-Alignments systematisch untersucht. Vier Studien – davon zwei auf allgemeiner Ebene und zwei mit Fokus auf Natural Language Processing (NLP) im klinischen Bereich – beleuchten, wie KI und organisatorische Anforderungen bestmöglich aufeinander abgestimmt werden können. Dabei entsteht ein Rahmenwerk, das sowohl Forschenden als auch Praktikerinnen und Praktikern hilft, KI-Lösungen gezielt zu planen, zu integrieren und kontinuierlich zu verbessern. Zugleich eröffnet die Arbeit neue Perspektiven für Forschung und Anwendung, vor allem durch die Betrachtung von KI in spezifischen Kontexten und durch die gezielte Identifikation bisher unbeachteter Aspekte. Artificial Intelligence (AI) offers enormous potential for tackling challenges such as staffing shortages and a growing elderly population with increasing healthcare needs. However, effectively embedding AI in organizations is a complex sociotechnical endeavor; if misaligned, it can lead to knowledge loss or employee dissatisfaction. This dissertation systematically examines the key components of AI alignment. Four studies—two at a general level and two focused on Natural Language Processing (NLP) in clinical settings—explore how AI can best be harmonized with organizational requirements. The resulting framework supports researchers and practitioners alike in planning, integrating, and continuously refining AI solutions. Moreover, this work opens new horizons in research and practice by examining AI in specific contexts and identifying aspects that have received little attention thus far.
Digital Innovation in Incumbent Firm Contexts: A Knowledge Integration Perspective
Im Zeitalter der Digitalisierung müssen Unternehmen ihre Prozesse, Produkte und Geschäftsmodelle anpassen, um ihre Innovations- sowie Wettbewerbsfähigkeit aufrecht zu erhalten. Aufgrund dessen müssen Unternehmen ihre bestehenden Kompetenzen erneuern, indem sie neues Wissen aus der digitalen Sphäre wertstiftend integrieren. Dies stellt jedoch eine erhebliche Herausforderung dar, insbesondere für etablierte Unternehmen, da die konvergente und generative Natur der digitalen Innovation nicht nur den Prozess der Wissensintegration dynamischer macht, sondern auch die Vielfalt und Menge des Wissens erhöht, das über die Unternehmensgrenzen hinweg integriert werden muss. Um diese Herausforderung näher zu beleuchten und Lösungsansätze zu evaluieren, wurden vier Studien durchgeführt und in dieser kumulativen Dissertation zusammengestellt. Diese Studien geben Einblicke in die Besonderheiten der Wissensintegration im Kontext digitaler Innovationen und fördern das Verständnis dafür, wie etablierte Unternehmen die damit verbundenen Herausforderungen bewältigen können. Dabei wird insbesondere der Einsatz von Grenzressourcen, wie bspw. Programmierschnittstellen (APIs), untersucht, da sie einen wesentlichen Mechanismus zur Skalierung der Wissensintegration in digital(isierenden) Geschäftsökosystemen darstellen. In the age of digitalization, companies need to adapt their processes, products, and business models to maintain their capability to innovate and thus to ensure their competitiveness. As a result, companies need to renew their existing competencies by integrating new and valuable knowledge from the digital sphere. However, this poses a significant managerial challenge, especially for established companies, as the convergent and generative nature of digital innovation not only makes the process of knowledge integration more dynamic, but also increases the diversity and amount of knowledge that needs to be integrated across organizational boundaries. To shed more light on this challenge and evaluate possible solutions, four studies were conducted and compiled in this cumulative dissertation. These studies provide insights into the unique nature of knowledge integration in the context of digital innovation and advance the understanding of how incumbent firms can address the associated challenges. In particular, the use of boundary resources such as application programming interfaces (APIs) is examined, as they represent a key mechanism for scaling knowledge integration in digital(izing) business ecosystems.