Kursbeschreibung

HR-Aufgaben profitieren stark von Automatisierung und klaren Prozessen. Teilnehmende lernen, KI-Agenten einzusetzen, um Abläufe effizienter zu gestalten und HR-Ziele zu erreichen.
ICDL Microsoft 365 - Digitale Zusammenarbeit, IT-Sicherheit und Datenschutz (Dauer: ca. 4 Wochen)

• Digitale Zusammenarbeit
• Effiziente kollaborative Produktion
• Grundlagen der IT-Sicherheit
• Sicherheitskonzepte und Strategien
• Sicheres Datenmanagement in der Praxis
• Überblick über die DSGVO
• Rechte der Betroffenen bei personenbezogenen Daten
• Praktische Umsetzung und Implementierung
• Einhaltung rechtlicher Vorgaben

KI-Engineering: KI-Agenten und Workflow-Automatisierung (Dauer: ca. 4 Wochen)

• Einsatzfelder und Konzepte von KI und Automatisierung
• Funktion und Integration von KI-Agenten in Geschäftsprozesse
• Automatisierte Workflows und Prozessoptimierung mit KI
• Verbindung von KI, Agentenlogik und Workflow-Steuerung

Personalentwicklung: HR-/Personalcontrolling (Dauer: ca. 4 Wochen)

• Modernes Personalmanagement und Controlling
• Strategien der Personalentwicklung
• Analyse und Nutzung von Personalkennzahlen
• Einsatz von Controlling-Instrumenten in der Personalplanung
• HR-Risikomanagement und Personalkosten-Controlling
• Steuerung durch digitale Softwarelösungen
• KI und Cloud Computing im Personalwesen unter rechtlichen Aspekten
• Praktische Anwendung: Personalinformationssysteme, People Analytics und Best Practices

Personalorganisation: Personalwesen/Personalmanagement (Dauer: ca. 12 Wochen)

• Aufbau und Steuerung moderner Personalstrukturen
• Mitarbeitermotivation und attraktive Vergütungsmodelle
• Gewinnung und Entwicklung von Fachkräften
• Strategisches Personalmanagement und Controlling
• Personelle Neuausrichtung im Rahmen von Veränderungsprozessen

Personalrecruiter: Dispositionsmanagement (Dauer: ca. 4 Wochen)

• Marktanalysen
• Aktives Zuhören/Fragetechniken
• Personalbedarfsanalyse
• Unternehmensprofile etc.

Prompt Engineering: KI-gestützte Analyse, Visualisierung inkl. Daten-Mapping und Reporting (Dauer: ca. 4 Wochen)

• Datenanalyse, Mapping und Transformation
• Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Datenarbeit
• Automatisierung, Visualisierung und Reporting
• Prognosemodelle, Mustererkennung und Datenaugmentation
• Ethik, Transparenz und Erklärbarkeit in KI-Systemen