Artificial Intelligence and Business Analytics Workshop 2023

Theodoros Evgeniou ist seit 2001 Professor für Entscheidungswissenschaften und Technologiemanagement am INSEAD und beschäftigt sich seit 25 Jahren mit maschinellem Lernen und KI in Bereichen, die von neuen Methoden und Theorien des maschinellen Lernens bis hin zu KI-Risiken und -Vorschriften, Verhaltensökonomie und KI reichen Innovationen in Wirtschaft und Finanzen. Er hat vier Abschlüsse vom MIT, zwei BSc-Abschlüsse gleichzeitig, Informatik und Mathematik, einen Master und einen PhD-Abschluss in Informatik. Seine Arbeiten wurden in mehreren Fachzeitschriften veröffentlicht, darunter im Science Magazine, Nature Machine Intelligence, Machine Learning, Lancet Digital Health, Management Science, Marketing Science, Journal of Corporate Finance, Harvard Business Review, Trends in Cognitive Sciences und anderen. Er war Mitglied des OECD-Expertennetzwerks für KI, Berater des BCG Henderson Institute, akademischer Partner des Weltwirtschaftsforums für künstliche Intelligenz und Mitbegründer von Tremau, einem Technologieunternehmen für digitale Regulierungen.

Sebastian ist Assistenzprofessor an der Rotterdam School of Management der Erasmus-Universität, Co-Direktor des Erasmus Center for Optimization of Digital Experiments und Praxisexperte für Einzelhandels- und Kundenanalysen am Erasmus Center of Data Analytics. Seine Forschung ist an der Schnittstelle von maschinellem Lernen, Feldexperimenten und Ökonometrie angesiedelt und er entwickelt neue Methoden zur Modellierung des Verhaltens einzelner Kunden. Sebastians Arbeiten werden in führenden Marketingzeitschriften veröffentlicht, darunter im Journal of Marketing Research and Management Science. Vor seinem Eintritt in die akademische Welt war Sebastian ein Serienunternehmer, der Start-ups für KI-Einzelhandelsmedien aufbaute. Seine Startups wurden von einem globalen Fintech-Unternehmen und einem globalen Lebensmitteleinzelhändler übernommen.

Kevin Leyton-Brown ist Professor für Informatik und Distinguished University Scholar an der University of British Columbia. Er hat außerdem einen Canada CIFAR AI Chair am Alberta Machine Intelligence Institute inne und ist assoziiertes Mitglied der Vancouver School of Economics. Er erhielt einen Ph.D. und einen M.Sc. von der Stanford University (2003; 2001) und einem B.Sc. von der McMaster University (1998). Er untersucht künstliche Intelligenz, hauptsächlich an der Schnittstelle von maschinellem Lernen und (1) dem Design und Betrieb elektronischer Märkte und (2) dem Design heuristischer Algorithmen.

Copyright Christian Kielmann

Max Klimm ist Assistenzprofessor für Diskrete Optimierung an der Technischen Universität Berlin. Sein Interesse gilt der Analyse und Optimierung von Multiagentensystemen in den Bereichen Verkehr, Telekommunikation und Wirtschaft unter Verwendung von Werkzeugen aus der mathematischen Optimierung, der Spieltheorie und dem Mechanismusdesign. Bevor er 2020 an die TU Berlin kam, war er Assistenzprofessor für Operations Research an der Humboldt-Universität zu Berlin. Von 2014 bis 2016 war er Leiter der Nachwuchsgruppe „Optimierung unter Unsicherheit“ am Einstein-Zentrum für Mathematik. Er promovierte 2012 in Mathematik an der Technischen Universität Berlin.

Oded Netzer

Professor Netzer ist Vizedekan für Forschung und Arthur J. Samberg-Professor für Betriebswirtschaft an der Columbia Business School, einer Tochtergesellschaft des Columbia Data Science Institute, und Autor des Buches „Decisions over Decimals“. Professor Netzer ist ein weltweit anerkannter Experte für datengesteuerte Entscheidungsfindung und die Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse aus Daten. Er verfasste Dutzende Artikel, die in führenden Fachzeitschriften veröffentlicht wurden. Seine preisgekrönten Forschungsergebnisse werden viel gelesen und häufig zitiert. Er ist ein preisgekrönter Lehrer an den MBA-, Executive MBA-, Ph.D.- und Executive Education-Programmen der Columbia Business School.