ISHANDS auf der WI2026: Erweiterung der Privacy-Calculus-Theorie

Der Lehrstuhl präsentierte auf der 21. Internationalen Tagung Wirtschaftsinformatik den Beitrag „When Employees Share Sensitive Data with Generative AI Tools: A Dual-Uncertainty Privacy Calculus“. In dem Completed Research Paper von Christina Seibel, Jacob Facius und Christian Maier wird eine Weiterentwicklung der Privacy-Calculus-Theorie vorgestellt.

Der Beitrag erklärt, warum Beschäftigte trotz potenzieller Risiken sensible Daten mit generativen KI-Tools teilen. Grundlage der Untersuchung ist eine qualitative Studie, die unser Absolvent Jacob Facius im Rahmen seiner Masterarbeit durchführte.

Die WI2026 in Linz wird mit spannenden Präsentationen, zahlreichen Möglichkeiten zur Vernetzung, dem unterhaltsamen Karaoke-Abend und einem besonderen Konferenz-Dinner im Blau-Weiß-Stadion in bester Erinnerung bleiben.