Masterarbeit

Von Analog zu Digital

Digital Leadership als Managementkonzept im Zeitalter der digitalen Transformation

Frankfurt University of Applied Sciences·Leadership (M.A.)·Wintersemester 2024/2025

Abstract

Die vorliegende Masterarbeit untersucht die Bedeutung von „Digital Leadership“ als Managementkonzept im Kontext der digitalen Transformation. Ausgangspunkt ist die Fragestellung, wie sich die Rolle von Führungskräften in der modernen, durch Digitalisierung geprägten Arbeitswelt verändert und welche Kompetenzen sie benötigen, um den technologischen, sozialen und kulturellen Wandel erfolgreich zu gestalten.

Zur Beantwortung dieser Fragestellung wurde eine umfassende Literaturrecherche durchgeführt, ergänzt durch die Analyse aktueller Studien und theoretischer Modelle. Im Fokus stehen insbesondere ein sich wandelndes Führungsverständnis in Unternehmen und sich daraus ergebende Anforderungen. Darunter zählt auch die Einführung des Konzepts des „Digital Leadership“.

Die Ergebnisse zeigen, dass das Konzept des „Digital Leadership“ weit über die Einführung neuer Technologien hinausgeht. Es umfasst die Förderung von Innovationskraft, die strategische Nutzung technologischer Potenziale und die Entwicklung einer Unternehmenskultur, die Agilität und Zusammenarbeit priorisiert. Durch diese Maßnahmen werden die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen gestärkt und ihre Anschlussfähigkeit an moderne sozioökonomische und technologische Entwicklungen gefördert. In der Thesis werden der Entwurf eines idealtypischen „Digital Leaders“ als „Homo dux perfectus“ sowie dessen Kompetenzen und Qualifikationen vorgestellt.

Die Untersuchung zeigt die zentrale Rolle von „Digital Leadership“ als Antwort auf die Herausforderungen der digitalen Transformation und bietet konzeptionelle Orientierungen für die weitere Auseinandersetzung mit diesem Thema.

Inhaltsverzeichnis

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Bewertungsraster: Digital Leader

Selbstevaluation auf Basis des in dieser Arbeit entwickelten Idealtypus „Homo dux perfectus“. Bewerten Sie jede Teilkompetenz von −2 (wenig ausgeprägt) bis +2 (stark ausgeprägt). Die Auswertung erfolgt direkt im Browser und wird lokal gespeichert.

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