Niklas Kühl
# Niklas Kühl

Niklas Kühl (* 1987) ist ein deutscher Wirtschaftsinformatiker und Universitätsprofessor an der Universität Bayreuth.

## Werdegang

Kühl besuchte die Alexander-von-Humboldt-Schule Wittmund, wo er 2007 sein Abitur ablegte. Er studiere Wirtschaftsingenieurwesen am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) im Bachelor und im Master. Danach promovierte er, ebenfalls am KIT, im Bereich Wirtschaftsinformatik zum Thema Needmining: Automated Analytical Support For Customer Need Elicitation. Nach seiner Promotion gründete er das Applied AI in Services Lab am KSRI, welches er bis Februar 2023 leitete. 2020 begann er bei IBM als Managing Consultant im Bereich Data Science. Seit März 2023 ist er Professor an der Universität Bayreuth und führt den Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und humanzentrische Künstliche Intelligenz. Er ist weiterhin in leitender Funktion am Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik tätig sowie Direktor am Kernkompetenzzentrum Finanz- und Informationsmanagement (FIM). In 2023 wurde er als Experte in den Ausschuss für Wissenschaft und Kunst im Bayrischen Landtag zum Thema „Chancen und Risiken von KI im Wissenschaftsbetrieb“ berufen.

## Forschung

In seinen Forschungsarbeiten beschäftigt sich Kühl mit der Schnittstelle von technischen Themen aus der Künstlichen Intelligenz (KI) und dem maschinellen Lernen mit relevanten Problemen aus Industrie und Gesellschaft. In seiner Promotion entwickelte er das Verfahren Needmining, eine Methode zur automatisierten Erkennung von Bedürfnissen in Social Media Daten. Dabei untersuchte er unter anderem den Unterschied zwischen der Verwendung von Twitterdaten im Vergleich zu traditionellen Forschungsmethoden bei der Erhebung von Kundenbedürfnissen. Nach seiner Promotion arbeitete er vor allem an gestalterischem Wissen für KI-Artefakte in verschiedenen Domänen wie Cloud Services, Internet-of Things, Nachhaltigkeit sowie der rigorosen Dokumentation von maschinellen Lernprozessen in der Wirtschaftsinformatik. Weiterhin beschäftigt er sich mit der Kollaboration von Menschen und KI, insbesondere mit Fairnessaspekten von KI-unterstützten Entscheidungsprozessen.

