Sociology of AI

Ich starte mit Sociology of AI meinen neuen Blog, in dem ich soziologische Perspektiven auf Künstliche Intelligenz für Studierende, Praktiker:innen und die interessierte Öffentlichkeit zugänglich mache. Warum noch ein Blog? Weil KI unseren Alltag, unsere Organisationen und Berufsbilder so schnell verändert, dass ich eine verlässliche, didaktisch klare Anlaufstelle schaffen möchte – jenseits vom Hype und soziologisch fundiert.

Mit Sociology of AI öffne ich einen zweiten Raum: Hier fasse ich aktuelle Debatten, Forschungsergebnisse und Praxisbeispiele zusammen – immer mit dem Blick einer Soziologie, die Phänomene im sozialen Kontext versteht: Rollen, Regeln, Routinen, Macht, Märkte und Moral.

Warum ein eigener Blog neben dem KI Kompass?

Der KI Kompass bleibt meine Plattform für studierendennahe Tools, Leitfäden und Lehrformate. Sociology of AI ergänzt das, indem ich dort:

• theoretische Linien (z. B. Handlungstheorie, Techniksoziologie, Organisationssoziologie) konsequent auf KI-Anwendungen beziehe,
• längerfristige Argumentationsbögen entwickle (Serien zu Arbeit, Bildung, Gesundheit, Verwaltung, Kreativbranchen),
• englischsprachige Beiträge für ein internationales Publikum veröffentliche – mit einem Ton, der akademisch präzise und öffentlich zugänglich bleibt.

Für wen schreibe ich?

• Studierende, die KI praktisch einsetzen und dabei wissenschaftlich sauber bleiben wollen.
• Career Services & Lehrende, die didaktische und organisationale Impulse suchen.
• Praktiker:innen in Unternehmen/Verwaltung, die KI als soziale Innovation verstehen möchten – nicht nur als Technikpaket.

Qualitäts- und Transparenzstandards

• Ich schreibe in Ich-Form und beziehe Position,
• nutze APA-Kurzbelege und saubere Quellen,
• dokumentiere KI-Einsatz regelkonform (Prompt-Beispiele, Versionierung, Grenzen, Bias-Hinweise),
• und halte mich an die Publikations- und Linkstandards des Projekts (Prüfung der Zielseiten, klare Anker, keine toten Links).

Leitfragen

• Wie verändert KI Rollen, Routinen und Regeln in Studium und Arbeit?
• Welche Kompetenzen brauchen Studierende wirklich – jenseits von Tool-Hypes?
• Wie bleiben wir wissenschaftlich sauber, wenn wir KI produktiv nutzen?
• Wo liegen ethische Spannungen (Transparenz, Verantwortung, Gerechtigkeit) – und wie gehen wir praktikabel damit um?