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 die ethische und verantwortungsvolle Nutzung thematisiert.

Künstliche Intelligenz: Manager:in für angewandte KI-Transformation

Einführung und Zielsetzung (ca. 2 Tage)
Strategische Grundlagen und Rahmenbedingungen
Erfolgreiche KI-Initiativen aus Managementsicht
Bedeutung von KI für Führung und Management
Rechtlicher Rahmen: Übersicht EU AI Act und DSGVO
EU AI Act: Risikoeinstufung, GPAI-Modelle und KI-Governanceanforderungen
Compliance und Nachweispflichten

Strategische Use-Case Auswahl (ca. 4 Tage)
KI-Tools aus Managementperspektive
Marktübersicht von KI-Tools (Chancen und Grenzen)
Generative KI und Prompt Engineering: Grundlagen, Anwendung und Praxis
KI-Modelle für jeweilige Einsatzbereiche, wie Textgenerierung, Programmierung, Rekrutierung, Bilderstellung, Videoerstellung, KI-Automatisierungsmöglichkeiten im Betrieb
Ableitung von Anwendungsfällen im Unternehmen: Kennzahlentreiberbaum 
GAP-Analyse und Prozessauswahl
Strategieentwicklung (OKR, Wettbewerbsanalyse)
Analyse von Unternehmensprozessen (Makigami) und Reifegradanalyse
Unternehmensstrategischer Nutzen von KI
Use-Case-Identifikation und Bewertung 
Auswahl externer KI-Dienstleister: Kosten, Lizenzmodelle, Anforderungskatalog, Service Level Agreement und Skalierbarkeit
Zusammenarbeit mit Forschungseinrichtungen und Start-ups

Planung, Controlling und Umsetzung von KI-Projekten (ca. 4 Tage)
Entwicklung einer KI-Roadmap
Risikomanagement: Identifikation und Analyse
Risikomanagement: Maßnahmen und Dokumentation
Pilotierung
Wertschöpfung und ROI durch KI
Budget- und Ressourcenplanung
Kostenblöcke, Rollen, Kapazitäten und Datenqualität
Zeitmanagement und Fördermittelresearch
Projektmanagement-Methoden für KI-Vorhaben
KPI-Entwicklung
Controlling und Erfolgsmessung
Qualitätsmanagement
Laufende Optimierung und Skalierung

Organisationsentwicklung, Governance und Changemanagement (ca. 5 Tage)
KI-Governance: Aufbau einer tragfähigen Organisationsstruktur
Verantwortlichkeiten und Rollenverteilung
Corporate Digital Responsibility (CDR): verantwortungsvolle und ethische KI-Nutzung
Changemanagement: Organisation, Kultur und Führung
Kommunikationsstrategien 
Schulung von Mitarbeiter:innen
Umgang mit Widerständen

Nachhaltige Integration von KI im Unternehmen (ca. 2 Tage)
Skalierung von Pilotprojekten auf andere Geschäftsbereiche
Kontinuierliche Verbesserung (z. B. datenbasierte Entscheidungsfindung, Feedback-Schleifen)

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.