Neue Studie zu öffentlicher Wahrnehmung des Energieverbrauchs von KI in der Zeitschrift "Electronic Markets" erschienen
Professor für Personalcontrolling und Business Analytics
Fakultätsratsmitglied, Haushalts- und Investitionsbeauftragter der Fakultät
Forschung und Lehre
Prof. Messer erforscht, wie Individuen und Organisationen Informationstechnologie so einsetzen können, dass sie langfristig Mehrwert schafft und insgesamt positiv auf Mensch und Gesellschaft wirkt. Sein aktueller Fokus liegt auf der Schnittstelle zwischen Nutzer und KI-System, insbesondere auf der Frage, wie die Zusammenarbeit mit KI kreative Prozesse und Entscheidungen formt und wie Nutzer als mündige Akteure den Grad der KI-Beteiligung bewusst steuern können. Seine Forschung berührt auch Fragen der Offenlegung von Technologienutzung, des Vertrauens in Systeme und der Verantwortungszuschreibung beim algorithmischen Management.
Prof. Messer lehrt in verschiedenen Studiengängen unter anderem Statistik, Business- und People Analytics, Datenvisualisierung sowie Programmieren für Betriebswirte.
Laufbahn
Prof. Messer studierte Betriebswirtschaftslehre in Stuttgart und Bamberg und wurde 2016 an der Universität Bamberg zum Dr. rer. pol. promoviert. Vor seiner Berufung an die Universität der Bundeswehr München (2021) war er mehrere Jahre als Senior Business Analyst bei einem internationalen Konzern tätig.
Ausgewählte Publikationen
Klesel, M., & Messer, U. (2026). Public perceptions of AI energy consumption: Awareness, responsibility attribution, and strategies Electronic Markets, 36. VHB-B, IF 8,8
LinkKlesel, M., & Messer, U. (2026). Good for the planet, bad for me? Intended and Unintended Consequences of AI Energy Consumption Disclosure CHI '26, ACM. VHB-A 🎖 Honorable Mention
LinkKlöpper, M., & Messer, U. (2025). Empirical insights on perceived fairness violation in algorithm-supported managerial decisions. Journal of Business Analytics, 1–18.
LinkMesser, U. (2025). How do people react to political bias in generative AI? Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 3(3).
LinkMesser, U. (2024). Co-creating art with generative artificial intelligence. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 2(1).
LinkWeiler, J., Theissler, A., & Messer, U. (2023). From pixels to palate: Deep learning-based image aesthetics assessment. ICMLA 2023 (pp. 504–511). IEEE.
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