Prof. Dr. Kai Reinhardt

Portrait von Prof. Dr. Kai Reinhardt
 +49 30 5019-2512
Kai.Reinhardt@HTW-Berlin.de
Campus Treskowallee
TA Gebäude C , 735
Treskowallee 8
10318 Berlin

Lehr- und Forschungsgebiet

Allgemeine Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt auf Organisationsdesign, strategischem Kompetenzmanagement und KI-gestützter Entscheidungsarchitektur

Schwerpunkte

Organisationale Intelligenz und Entscheidungsfähigkeit
KI-gestützte Entscheidungs- und Governance-Architekturen
Kompetenz-, Wissens- und Lernsysteme unter Automatisierung
Digitale Experimente und kausale Organisationsanalyse

Homepage

http://www.kaireinhardt.de

Forschungsaktivitäten

Werdegang

Prof. Dr. Kai Reinhardt lehrt und forscht an der HTW Berlin zu Organisationsdesign, strategischem Kompetenzmanagement und KI-gestützter Entscheidungsarchitektur. Seine Arbeit verbindet organisationsökonomische und arbeitswissenschaftliche Perspektiven mit empirischer Forschung in realen Organisationen unter Transformationsdruck.

Ein zentraler Fokus seiner Forschung liegt auf organisationaler Intelligenz: der Fähigkeit von Unternehmen und Institutionen, unter Bedingungen von Automatisierung, Fachkräfteschwund und Unsicherheit lern-, entscheidungs- und handlungsfähig zu bleiben. In über 90 Forschungs- und Transferprojekten mit Unternehmen und öffentlichen Institutionen untersucht er, wie Wissen, Kompetenzen und Entscheidungslogiken wirksam in Organisationen verankert werden können.

Vor seiner Berufung war Kai Reinhardt über 15 Jahre in leitenden Positionen tätig, u. a. bei eBay, Vodafone, Swisscom und Jenoptik, mit Verantwortung für internationale Strategie-, Digitalisierungs- und Transformationsprogramme. Diese Erfahrung prägt seine Forschung ebenso wie seinen transferorientierten Ansatz in der Lehre.

Als Autor mehrerer Fachbücher und Herausgeber der Springer-Reihe „HR und Führung im digitalen Wandel“ steht seine Arbeit für evidenzbasierte, theoretisch fundierte und zugleich operativ anschlussfähige Organisationsgestaltung.

Infos zur Lehre

  • Leitung des Masterstudiengangs "Arbeits- und Personalmanagement" (MAP)
  • Lehrveranstaltungen in Bachelor-, Master- und MBA-Programmen zu Themen wie:
    • Digitale Transformation
    • Strategisches Management
    • HR-Technologien und eHR/HRIS
    • Zukunftsorientiertes Personalmanagement

Sprechzeiten

Bitte buchen Sie Ihren Termin im Voraus über meine Online-Buchungsseite (siehe unten unter „Weitere Hinweise“).
Die Gespräche finden online über Microsoft Teams statt.

Weitere Hinweise

Studierenden-Sprechstunde
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Bei kurzfristigen Absagen bitte per E-Mail Bescheid geben.

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Prüfungseinsicht
Laut § 18 RStPO besteht vier Wochen nach Notenveröffentlichung Anspruch auf Einsicht. Bitte stellen Sie Ihre Anfrage schriftlich per E-Mail, nach Eintrag im LSF, an. Erforderliche Angaben sind: Matrikelnummer, Modulname, Studiengang.: 📧 mareike.feseker@htw-berlin.de

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Abschlussarbeiten
Ich betreue pro Semester bis zu zehn Abschlussarbeiten, sofern das Thema in mein Lehr- und Forschungsprofil passt und eine Betreuung im Rahmen meiner Kapazitäten möglich ist. Die Vergabe erfolgt nach dem Prinzip „First Come, First Served“. Anfragen für das Sommersemester 2026 sind ab dem 15. Januar 2026 möglich.

Ab diesem Zeitpunkt werden alle verfügbaren Plätze wieder nach dem bewährten Bewerbungsprinzip vergeben. Der Vorschlag für die Zweitbetreuung muss immer zuerst mit mir als Erstbetreuer abgestimmt werden, bevor potenzielle Zweitbetreuer*innen angesprochen werden. Bitte vereinbaren Sie dafür rechtzeitig einen Termin.

Bitte beifügen: Kurzprofil, Studiengang, geplantes Semester sowie 1–2 Themenvorschläge.
👉 Prüfen Sie vorab meine Forschungsbereiche auf dieser Website.

Funktion und Organisationseinheit

  • Arbeits- und Personalmanagement (M)
    Studiengangssprecher*in, Hochschullehrer*in, Studienfachberater*in
  • Fachbereich 3: Wirtschafts- und Rechtswissenschaften
    Hochschullehrer*in
  • General Management (M) FW
    Dozent*in, Prüfungsausschuss - Vorsitzende*r
  • Zentrum für berufsbegleitendes und weiterbildendes Studium (ZE ZbwS)
    Dozent*in