Was bietet mir der Workshop?
Dieser Workshop bereitet Teilnehmende auf die Rolle als KI-Manager bzw. AI-Manager im Unternehmen vor.
Im Fokus stehen KI-Strategien, KI-Projekte, KI-Governance und die Umsetzung von KI-Anwendungen.
Teilnehmende lernen, KI-Projekte von der Idee bis zur Umsetzung zu steuern.
Dazu gehören Use Cases, Budgets, Teams, Dienstleister und Anforderungen aus dem EU AI Act.
Was lernen die Teilnehmer?
Nachvollziehbare Ergebnisse
Nach dem Workshop können Teilnehmende:
- KI-Strategien für Unternehmen entwickeln
- geeignete KI-Use-Cases identifizieren und priorisieren
- KI-Projekte planen, steuern und kontrollieren
- KI-Tools aus Managementsicht bewerten
- Grundlagen von Prompt Engineering und Generative AI anwenden
- Anforderungen aus EU AI Act, Compliance und Nachweispflichten einordnen
- KI-Governance, Rollen und Verantwortlichkeiten aufbauen
- Risiken wie Bias, Ethik und Datenschutz berücksichtigen
- Change-Management für KI im Unternehmen begleiten
- KPIs zur Erfolgsmessung von KI-Projekten definieren
Für wen ist der Kurs geeignet?
Teilnahmevoraussetzungen
Der Kurs richtet sich an Personen, die KI im Unternehmen implementieren und strategisch steuern möchten.
Geeignet ist der Workshop für:
- Führungskräfte und Entscheider
- IT- und Datenverantwortliche
- Manager mit Verantwortung für KI-Strategien
- Business Development Manager
- Unternehmensstrategen
- Projektverantwortliche für KI-Projekte
Für die Übungen wird die Bezahlversion von ChatGPT oder eines anderen KI-Modells benötigt.
Teilnehmende sollten Grundkenntnisse in Künstlicher Intelligenz und praktische Erfahrung mit KI-Tools mitbringen.
Technisches Verständnis von Unternehmensprozessen ist von Vorteil.
Es ist jedoch nicht zwingend erforderlich.
Was erhalten Teilnehmer?
Teilnehmende erhalten eine Teilnahmebescheinigung der TÜV NORD Akademie.
Nach bestandener gesonderter Prüfung ist ein Personenzertifikat der TÜV NORD CERT möglich.
Das Zertifikat dient als Nachweis zum Erwerb von KI-Kompetenz im Sinne von Art. 4 der KI-Verordnung.
Für die Prüfung ist eine separate Anmeldung erforderlich.
Warum dieser Workshop?
Der Workshop verbindet KI-Management, KI-Strategien und praktische Umsetzung.
Teilnehmende lernen, KI-Projekte wirtschaftlich, organisatorisch und regulatorisch zu steuern.
Der Kurs behandelt sowohl Management-Themen als auch den praktischen Einsatz von KI-Tools, Prompt Engineering und Generative AI.
Damit eignet er sich für Unternehmen, die KI im Unternehmen strukturiert einführen und skalieren möchten.
Agenda
Tag 1: Einführung und Zielsetzung
- Strategische Grundlagen und Rahmenbedingungen
- Unternehmensstrategischer Nutzen von KI
- Warum KI für Führungskräfte, Entscheider und Projektleitende essenziell ist
- Wertschöpfung und ROI (Return on Investment) durch KI
- Beispiele für erfolgreiche KI-Initiativen im Management
- Rechtlicher Rahmen: EU AI Act
- Wichtige Eckpunkte zu Compliance und Nachweispflichten
- Rolle der Führungsebene bei der Umsetzung (Stakeholder-Kommunikation, Risikomanagement)
Tag 2: Praxis-Insights und Umsetzung
- KI-Tools aus Managementperspektive
- Marktübersicht von KI-Tools
- Kosten, Lizenzmodelle und Skalierbarkeit
- Einführung Prompt Engineering und Generative AI: strukturierte Erstellung von Eingaben (Prompts) für KI-Tools
- Generative KI für Text, Bild und Video (z. B. ChatGPT, Midjourney, Synthesia)
- Hands-on-Übung: Praxiseinstieg in Prompting, Feinjustierung von Prompts
- Computer Vision und KI-basierte Video-Erstellung
- Identifikation von Anwendungsfällen im Unternehmen
- Aufzeigen von Business-Potenzialen (z. B. Marketing, Kundenkommunikation)
- Vorstellung von Tools und Plattformen: Chancen und Grenzen
- KI-Automatisierungsmöglichkeiten im Betrieb
Tag 3: Organisationsentwicklung, Governance & Change-Management
- Analyse der Unternehmensprozesse und Identifikation von KI-Potenzialen in verschiedenen Abteilungen
- Methoden zur Bestandsaufnahme (Reifegradanalyse, GAP-Analyse)
- KI-Governance und Strategieentwicklung
- Aufbau einer tragfähigen Organisationsstruktur für KI-Projekte
- Verantwortlichkeiten und Rollenverteilung (KI-Team, Projektleitung, Fachabteilungen)
- Risikomanagement (Bias, Ethik, Datenschutz)
- Change- Management und Stakeholder-Einbindung
- Kommunikationsstrategien für Akzeptanz und Transparenz
- Schulungen und Lernangebote (z. B. interne Workshops, E-Learning)
- Umgang mit Widerständen und kulturellen Barrieren
Tag 4: Planung, Controlling und Umsetzung von KI-Projekten
- Projektmanagement-Methoden (agil vs. klassisch) für KI-Vorhaben
- Budget- und Ressourcenplanung (Tools, Personal, Infrastruktur)
- Qualitäts-, Risiko- und Zeitmanagement (Meilensteine, KPI-Tracking, Roadmap)
- Kriterien für die Auswahl externer KI-Dienstleister (z. B. Prompting-Spezialisten)
- Datenschutz und Service -Level -Agreements
- Zusammenarbeit mit Forschungseinrichtungen und Start-ups
- Controlling und Erfolgsmessung
- Entwicklung eines Kennzahlensystems (KPIs) zur Projektbewertung
- Laufende Optimierung und Skalierung erfolgreicher KI-Lösungen
Tag 5: Nachhaltige Integration von KI im Unternehmen
- Skalierung von Pilotprojekten auf andere Geschäftsbereiche
- Kontinuierliche Verbesserung (z. B. datenbasierte Entscheidungsfindung, Feedback-Schleifen)
- Corporate Digital Responsibility (CDR): verantwortungsvolle und ethische KI-Nutzung
