Dr. Václav Pechtor

Arbeit an der ZHAW

Tätigkeit

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Lehrtätigkeit in der Weiterbildung

• CAS Data Engineering
• CAS Data & Analytics for Business

Berufserfahrung

• Wissenschaftlicher Mitarbeiter
  ZHAW School of Management and Law
  08 / 2022 - heute
• Bereichsleiter Data Analytics, KI & Robotics
  Kanton Luzern
  11 / 2021 - 07 / 2023
• Bereichsleiter SAP & Analytics
  Kanton Luzern
  02 / 2020 - 09 / 2021
• Business Analyst/Consultant Robotics
  Würth ITensis AG
  04 / 2018 - 01 / 2020
• Team Leader SAP Development & Support
  Würth ITensis AG
  01 / 2016 - 03 / 2018
• Business Consultant
  Würth ITensis AG
  01 / 2014 - 12 / 2015

Aus- und Weiterbildung

Ausbildung

• PhD
  Prague University of Economics and Business
  09 / 2021 - 09 / 2026
• Master of Science / Wirtschaftsinformatik
  Otto-Friedrich-Universität Bamberg
  09 / 2012 - 09 / 2019

Netzwerk

ORCID digital identifier

ORCID ID: 0009-0001-9007-5449

Projekte

Digitale Ablösung der Matrikelnummer-Klebeetikette / Stellv. Projektleiter:in / laufend

Publikationen

Buchbeiträge, peer-reviewed

Pechtor, V. (2025) 'Agile Methoden zur Einführung von KI im öffentlichen Sektor', in Hegele, Y. and Stoll, A. (eds) Agiles Arbeiten im öffentlichen Sektor : Erfahrungen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz. Cham: Springer, pp. 141–166. doi: 10.1007/978-3-658-48296-1_7.

Schriftliche Konferenzbeiträge, peer-reviewed

• Pechtor, V. (2024) 'Towards explainable public sector AI : an exploration of neuro-symbolic AI and enterprise modeling', in Almeida, J. P. A., Di Ciccio, C., and Kalloniatis, C. (eds) Advanced information systems engineering workshops. Cham: Springer, pp. 109–114. doi: 10.1007/978-3-031-61003-5_10.
• Pechtor, V. and Basl, J. (2023) 'Unraveling the processes and challenges of artificial intelligence implementation in the Swiss public sector : a toe framework analysis', in Doucek, P., Sonntag, M., and Nedomova, L. (eds) Proceedings of the 31st Interdisciplinary Information Management Talks (IDIMT). Linz: Trauner, pp. 203–216. doi: 10.35011/IDIMT-2023-203.
• Pechtor, V. and Basl, J. (2022) 'Analysis of suitable frameworks for artificial intelligence adoption in the public sector', in Chroust, G., Doucek, P., and Oškrdal, V. (eds) IDIMT-2022 : digitalization of society, business and management in a pandemic : 30th Interdisciplinary Information Management Talks, Sept. 7-9, 2022, Prague, Czech Republic. Linz: Trauner, pp. 67–74. doi: 10.35011/IDIMT-2022-67.

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