Ihr Nutzen:
Sie können
- konkrete Anwendungsfelder von KI im eigenen Unternehmen identifizieren und bewerten.
- eine langfristige KI-Vision und eine Roadmap zur Implementierung entwickeln.
- die Schlüsselfunktion als Berater, Initiatoren und Multiplikatoren für KI-Anwendungen übernehmen.
1. Was ist KI? Künstliche Intelligenz als transformative Technologie
- Definition von KI
- Stand der Technik: was heute mit KI möglich ist
- Paradigmenwechsel Generative KI
- Einfluss von KI auf Arbeit, Wirtschaft und Gesellschaft
- Können Maschinen denken? Die Geschichte von KI
- OpenAI, Aleph Alpha & Co. So entwickelt (sich) das KI-Ökosystem
- KI-Trends und ein vorsichtiger Ausblick
2. Wie funktioniert KI? Maschinelles Lernen und Neuronale Netze
- KI-Schlagwörter verstehen und einordnen
- Einführung in Maschinelles Lernen
- Lernformen unterscheiden können: überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen
- Funktionsweise von Neuronalen Netzen
- Der Weg zur Künstlichen Allgemeinen Intelligenz, Stand der Forschung
3. Innovationspotenzial von KI in Unternehmen
- Einsatzbereiche von KI in Unternehmen
- Fallstudien von KI in der Anwendung, zum Beispiel:
- Vertrieb und Marketing
- Einkauf und Logistik
- Finanz- und Rechnungswesen
- Personalwesen
- Forschung und Entwicklung
- Produktion und Qualität
- Ethische KI als Innovationstreiber. Vertrauen schaffen durch Trustworthy AI.
- Neue KI-Risiken: synthetischer Content, Prompt Injection, Über-Automatisierung
- Grundlagen der KI-Regulierung – Was bedeutet der "EU AI Act" für mich?
4. Generative KI im Unternehmen
- Generative KI-Tools im Unternehmen: Was gibt es, wie komme ich zum Handeln?
- Wie bediene ich gekonnt generative KI-Tools?
- Möglichkeiten, große Sprachmodelle für das eigene Unternehmen anzupassen – der erste Generative-KI-Anwendungsfall
- Unterschiede zur herkömmlichen KI-Entwicklung
- Lebenszyklus eines Generativen KI-Projekts
5. Planung der systematischen Einführung von KI im Unternehmen
- Welche Hindernisse gibt es bei der Einführung von KI?
- Der Weg zu einem ersten KI-Anwendungsfall
- Wissensaufbau im Unternehmen
- Definieren einer Zielsetzung für die Einführung von KI
- Anwendungsfälle finden – Einführung
- Wird ein Anwendungsfall gekauft oder intern entwickelt?
- Welche weiteren Voraussetzungen müssen geschaffen werden, um KI nachhaltig ins Unternehmen einzuführen?
6. KI-Anwendungsfälle finden, bewerten und priorisieren
- Methoden zur Identifikation von Anwendungsfällen
- Daten
- Kundeninteraktion (Customer Journey)
- Geschäftsprozesse
- richtige Dokumentation von Anwendungsfällen
- KI-Anwendungen bewerten in Bezug auf die Aspekte „Strategischer Wert” und „Komplexität der Umsetzung”
- Methode zur Priorisierung von Anwendungsfällen
7. Implementierung und Betrieb von KI-Anwendungen
- Prozessmodell zur Entwicklung von KI-Anwendungen
- operative Herausforderungen bei der Implementierung von KI
- Welche KI-Projektmanagement-Methoden gibt es?
