Organizations and individuals are still identifying new and value-adding utilizations for generative artificial intelligence (GenAI) that offer great potential. Simultaneously, the introduction in organizations and private spheres is at a momentum in which promises and fears are communicated via various (informal) networks. Both lead to different attitudes towards GenAI. Given the passage of time and the ongoing progress, it is to be expected that the experimentation phase will follow a broad and structured deployment. Consequently, organizations must pay attention to suitable utilization scenarios and the attitudes of those potentially affected by GenAI to enable a successful deployment. Therefore, we surveyed utilization scenarios and attitudes towards GenAI. Building on this, we derived a structured overview of GenAI utilizations and identified four attitude (frame) patterns towards GenAI ranging from negative to enthusiastic. Our results contribute to explorative knowledge and can aid research and practice when dealing with human-centered GenAI utilization and deployment.

Zusammenfassung 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.

In today's rapidly evolving work and educational landscapes, understanding the impact of environmental settings on creativity is becoming increasingly important. As organizations adopt both digital and physical formats (e.g., workshops), identifying how these environments influence creative processes can significantly enhance innovation outcomes. Creativity, a cornerstone of innovation, thrives in diverse settings, each offering unique characteristics and challenges. This study explores the effects of digital and physical environments on human creativity, focusing on two iterations of a data thinking course in a higher education institution, one conducted entirely in person and the other fully digital. Using a methodological approach that included surveys, focus group interviews, observations, and analyses of creative outputs, we assessed the experiences of 28 interdisciplinary students across both iterations. By exploring ideation, collaboration dynamics, and data integration as individual indicators of creativity, we aimed to understand how these environments influence the creative process. Our findings reveal that physical environments can enhance creativity through immediate feedback, dynamic interactions, and spontaneous brainstorming, fostering deeper group cohesion and engagement. Conversely, digital environments offer flexibility, can save time, and avoid media discontinuity. Consequently, this study provides insights for organizations and moderators aiming to plan and design creative processes, underscoring the importance of tailoring approaches to the specific benefits and challenges of physical and digital environments.

Urban planning is a complex field that requires the integration of diverse skills, knowledge, and perspectives. Engaging the public in this process promises to achieve high acceptance for resulting endeavors but poses significant challenges, particularly due to the varying levels of technical and artistic skills among participants. Moreover, discussions and collaborative efforts in urban planning often lack practical visualization tools, making it difficult to imagine and debate future urban scenarios. Generative Artificial Intelligence (GenAI) has emerged as a promising technology capable of bridging these gaps. GenAI can generate natural language output and visual content from textual descriptions, offering a novel way to facilitate more inclusive and productive participation in urban planning processes. In this paper, we explore the application of GenAI in a participatory urban planning event utilizing the novel Prompt-a-thon format. We conducted a study involving 64 participants who utilized GenAI in small groups to envision, design, and discuss the future urban landscape of the metropolitan city of Hamburg in Germany. Through this process, we examined the human-AI collaboration, assessing the technology's ability to accommodate varying skills and improve visualization in planning discussions. Our findings indicate that GenAI contributes to leveling diverse skill sets of participants, enabling more people to contribute insights into urban planning discussions. The technology also proved effective in overcoming visualization barriers, thus facilitating more engaging and fruitful discussions about future urban scenarios. These results underscore the potential of GenAI as a valuable tool in the evolving landscape of urban planning and public participation.

ZusammenfassungDie 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.

Over recent years, employee-driven innovation (EDI) has emerged as a prominent topic in both practical and academic circles. Particularly in economic-oriented organizations seeking growth, there is an increasing trend to involve “ordinary” employees—those whose primary responsibilities do not traditionally include innovation tasks—in the innovation process. These employees are tapped for their creativity and experience in the hope that they will generate innovative ideas beneficial to the organization. Consequently, EDI is increasingly acknowledged as a significant source of competitive edge, with employees often seen as initiating innovators that complement traditional channels, such as formal research and development departments. Despite the growing body of research in the interdisciplinary field of EDI and the interplay of multiple perspectives and effect areas, a comprehensive overview remains elusive. In this article, we conduct a systematic literature review to expose the vast effect areas of EDI, focusing on the micro (employee) and meso (organizational) levels. We identified four effect areas at the micro-level and seven at the mesolevel. Our research enhances the understanding of the multi-layered components of EDI and provides insights and implications for academics and practitioners aiming to harness its potential.