Kursbeschreibung

Der Kurs vermittelt umfassendes Wissen zur strategischen Einführung von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen. Zu den Inhalten gehören die strategischen Grundlagen von KI, die Analyse von Unternehmensprozessen sowie die Identifikation von Anwendungsfällen. Du lernst, KI-Tools aus Managementperspektive zu bewerten und anzuwenden, eine KI-Governance und -Strategie zu entwickeln und erfährst, wie man Veränderungsprozesse und Organisationsstrukturen erfolgreich gestaltet. Zudem werden Methoden für das Projektmanagement von KI-Vorhaben vermittelt, einschließlich der Auswahl externer Dienstleister, Budgetplanung und Controlling. Abschließend wird die nachhaltige Integration von KI sowie ethische und verantwortungsvolle Nutzung thematisiert.

Künstliche Intelligenz: Manager:in für angewandte KI-Transformation

Einführung und Zielsetzung (ca. 2 Tage)
Strategische Grundlagen und Rahmenbedingungen
Unternehmensstrategischer Nutzen von KI
Bedeutung von KI für Führung und Management
Wertschöpfung und ROI durch KI
Erfolgreiche KI-Initiativen im Management
Rechtlicher Rahmen: EU AI Act
Compliance und Nachweispflichten

KI-Anwendungen und Tools (ca. 4 Tage)
KI-Tools aus Managementperspektive
Marktübersicht von KI-Tools (Chancen und Grenzen)
Kosten, Lizenzmodelle und Skalierbarkeit
Generative KI und Prompt Engineering: Grundlagen, Anwendung und Praxis
KI-Modelle für jeweilige Einsatzbereiche, wie Textgenerierung, Programmierung, Rekrutierung, Bilderstellung, Videoerstellung
Identifikation von Anwendungsfällen im Unternehmen 
KI-Automatisierungsmöglichkeiten im Betrieb
Erstellen eines KI-Agenten

Organisationsentwicklung, Governance und Change-Management (ca. 4 Tage)
Analyse von Unternehmensprozessen
Reifegradanalyse, GAP-Analyse
KI-Governance und Strategieentwicklung
Aufbau einer tragfähigen Organisationsstruktur
Verantwortlichkeiten und Rollenverteilung
Risikomanagement (Bias, Ethik, Datenschutz)
Kommunikationsstrategien
Schulung von Mitarbeiter:innen
Umgang mit Widerständen

Planung, Controlling und Umsetzung von KI-Projekten (ca. 4 Tage)
Projektmanagement-Methoden für KI-Vorhaben
Use-Case-Identifikation und Bewertung
Entwicklung einer KI-Roadmap
Budget- und Ressourcenplanung
Auswahl externer KI-Dienstleister
Zusammenarbeit mit Forschungseinrichtungen und Start-ups
Integration von KI-Agenten in Projekte
Qualitäts- und Zeitmanagement
Controlling und Erfolgsmessung
KPI-Entwicklung
Laufende Optimierung und Skalierung

Nachhaltige Integration von KI im Unternehmen (ca. 3 Tage)
Skalierung von Pilotprojekten auf andere Geschäftsbereiche
Kontinuierliche Verbesserung (z. B. datenbasierte Entscheidungsfindung, Feedback-Schleifen)
Corporate Digital Responsibility (CDR): verantwortungsvolle und ethische KI-Nutzung

Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung „Manager:in für angewandte KI-Transformation mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation“ (ca. 3 Tage)



Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.