Kursbeschreibung

Innovationsmanager sind Schlüsselfiguren, die für die Förderung und Umsetzung neuer Ideen und Strategien in einem Unternehmen zuständig sind. Ihre Aufgaben umfassen die Identifizierung von Innovationsmöglichkeiten, die Zusammenarbeit mit Teams zur Entwicklung neuer Produkte oder Prozesse und die Sicherstellung, dass das Unternehmen wettbewerbsfähig bleibt, indem es ständig neue Wege zur Weiterentwicklung suchen. Die wichtigsten Inhalte im Überblick:

Einführung in die Digitalisierung

Hintergrund und Grundlagen der Digitalisierung
Digitale Technologie
Auswirkungen der Digitalisierung auf die Arbeitswelt und ökonomische Modelle
Chancen und Herausforderungen der Digitalisierung für Gesellschaft und Individuen
Veränderte Bedingungen für Politik, Arbeit und Ökonomie

Digitale Transformation

Das Digital Transformation Management Framework
Elemente einer Transformationsstrategie
Managementrollen in der digitalen Transformation
Reifegradmodelle
Digitale Produkte, Dienste und Geschäftsmodelle
Besonderheiten von Projekten der digitalen Transformation
Unternehmenskultur digital transformieren

Digital Business Innovator

Bedeutung digitaler Kompetenzen für den Arbeitsmarkt
Das DVC Framework
Ziele digitaler Geschäftsmodelle
Entwicklungsstufen von Geschäftsmodellen
Core Values
Value Proposition Design

Kommunikation, Gesprächsführung und Präsentation

Feedback als Kommunikationsinstrument
Gespräche führen im Unternehmenskontext
Präsentation vorbereiten und gestalten
Nonverbale Kommunikation und ihre Bedeutung
Aufregung und Lampenfieber regulieren
Selbstmotivierung

Leadership

Zusammenhang zwischen Unternehmenserfolg und Führung
Motivationsmodelle
Die „Great-Man-Theory“ und die Charismatische Führung
Theoretischer Umgang mit komplexen Situationen
Monolog- und dialogorientierte Führungsinstrumente
Nicht-verbale und prozessorientierte Instrumente

Grundlagen Projektmanagement

Bewertung von Projekten und Entscheidungsfindung
Projektvorbereitung
Aufbau und Inhalt des Projektauftrags
Umfeldanalyse und Stakeholder Analyse
Steuerung und Reporting in Projekten
Projektabschlussbericht und Projektdokumentation

AI und Big Data

Big Data Technologien
Datenschutzrechtliche Aspekte
Big Data Analysen mit Programmiersprache R
Kategorien der Künstlichen Intelligenz
Praktische Anwendung von KI
KI in der Gesundheitsbranche

KI und Prompt Engineering in der Praxis

Moderne KI-Tools und KI-Sicherheit
Datenschutz und Urheberrechte
​Anwendungsszenarien moderner KI-Tools umsetzen
​KI und der Arbeitsmarkt
EU AI Act
AI Crime