Datum und Uhrzeit der Durchführung

24.02.2026, 9-17 Uhr
25.02.2026, 9-17 Uhr
26.02.2026, 9-17 Uhr

Unternehmensbeschreibung:
OPTANO entwickelt intelligente Softwarelösungen zur Optimierung komplexer Strukturen und Prozesse in Unternehmen. Mithilfe mathematischer Optimierung, Predictive Analytics und Prescriptive Analytics ermöglicht die Plattform fundierte Entscheidungen in Bereichen wie Netzwerk-, Logistik-, Produktions- und Personalplanung. Die Lösungen sind branchenübergreifend einsetzbar und zeichnen sich durch hohe Flexibilität und Anpassungsfähigkeit aus. 

OPTANO kombiniert technologische Exzellenz mit praxisnaher Beratung auf Augenhöhe. Ziel ist es, Planungsprozesse effizienter, transparenter und nachhaltiger zu gestalten – unabhängig von der Komplexität der Herausforderungen.

Themenschwerpunkte:
Qualitätssicherung von AI-Ausgaben, Validation und Testing, AI (Artificial Intelligence) und OR (Operations Research)

Ausgangssituation und Problembeschreibung:
Aktuell ist unsere Benutzeroberfläche sehr komplex und schwierig zu verstehen, wenn man kein Vorwissen hat. Dafür haben wir bereits ein prototypisches AI-Feature implementiert, welches ausreichend validiert und getestet worden ist. Aktuell fehlen uns konkrete Methoden / Test Cases mit denen wir sicherstellen können, dass das AI-Feature seinen Zweck erfüllt.

Unser AI-Features ermöglicht es, eine komplexe Anwendung für Nutzer*innen ohne fachliche Vorkenntnisse zugänglicher zu machen und gestaltet die Interaktion intuitiver und benutzerfreundlicher. 

Zum einen, hilft das KI-Feature den Nutzer*innen ihr spezifisches Problem mit natürlicher Sprache zu beschreiben und die KI“ übersetzt” dies in das Datenmodell. Zum anderen unterstützt das KI-Feature die Nutzer*innen bei der Interpretation des Resultats der Optimierung. 

Damit die Experience der Nutzer*innen gut ist, müssen diese Funktionen gezielt validiert, getestet und sichergestellt werden.

Zielformulierung:

• Das Projekt verfolgt das Ziel, systematische und messbare Verfahren zur Sicherstellung der Qualität des KI-Features zu entwickeln. Dadurch soll gewährleistet werden, dass auch Nutzer*innen ohne spezielle Vorkenntnisse die komplexe Anwendung einfach und zuverlässig nutzen können. Im Fokus steht die nachhaltige Demokratisierung des Zugangs zur Software.

• Es sollen innovative Methoden zur Validierung und zum Testen des KI-Outputs sowohl auf Softwareebene (z. B. Entwicklung und Implementierung von spezifischen Unit-Tests für AI-Komponenten) als auch auf Textebene (z. B. Evaluationskriterien für die Verständlichkeit und Korrektheit der von der KI generierten Texte) konzipiert und erprobt werden.

Aufgabenbereiche:

• Analyse der Software-Komplexität: Verstehen, welche Aspekte unserer bestehenden Anwendung für Nicht-Expert*innen besonders herausfordernd sind – sowohl technisch als auch konzeptionell. 

• KI-gestützte Vereinfachung: Herausfinden, welche Informationen und Kontexte der KI mitgegeben werden müssen, damit sie die Komplexität der Anwendung reduzieren und verständlich vermitteln kann.

• Validierung der KI-Ausgaben: Entwicklung und Anwendung konkreter Methoden und Bewertungskriterien zur Überprüfung der von der KI generierten Antworten. Im Fokus stehen dabei die Korrektheit, Verständlichkeit und Vertrauenswürdigkeit der KI-Ausgaben, um sicherzustellen, dass das KI-Feature seinen Zweck erfüllt und die Nutzung der Software für alle Anwender*innen zuverlässig und nachvollziehbar gestaltet wird.

Zielgruppe:
Studierende der Fachrichtungen

• Betriebswirtschaftslehre
• Informatik
• International Business Studies
• International Economics and Management]
• Mathematik
• Wirtschaftsinformatik
• Wirtschaftswissenschaften

Erwünschte (Vor-)Kenntnisse:

• Erfahrung im Operations Research (OR) Bereich

• Interesse an KI