Master Class: AI4Business – Apply and Scale AI for Busines SuccessAI4BASMTMaster ClassMT-AI4BAS1.0<ul>
<li>KI-Grundlagen und relevante Begriffe verstehen (KI vs. ML vs. GenAI, LLMs, RAG, Agenten, Digitale Zwillinge)</li><li>Die Möglichkeiten für den Einsatz von KI in realen Business-Workflows verstehen und den konkreten ROI einschätzen können</li><li>Praktische Grundlagen wie Prompt Engineering und die Nutzung unterschiedlicher KI Anwendungen zur Unterstützung im Arbeitsalltag Hands-on erlernen</li><li>Verantwortungsvollen und sicheren KI-Einsatz im Arbeitsalltag umsetzen und regulatorische Rahmenbedingungen wie EU AI Act und DSGVO anwenden können</li><li>Eine persönliche KI-Produktivitäts-Toolbox aufbauen</li><li>Werthaltige KI-Use-Cases identifizieren, bewerten und priorisieren</li><li>Den KI-Produktlebenszyklus von der Idee bis zur Skalierung verstehen</li><li>Organisationale KI-Readiness anhand von 6 Dimensionen analysieren</li><li>Führung im KI-Zeitalter gestalten und neue Teamstrukturen entwickeln</li><li>Eine KI-Transformationsstrategie inklusive Roadmap erstellen und pitchen</li></ul><p>Es sind keine besonderen technischen Vorkenntnisse erforderlich. Offenheit für neue Technologien und die Bereitschaft, KI als Business-Skill zu erlernen, sind ausreichend.</p><p>Führungskräfte, Product Owner, Change Agents und Mitglieder von Transformationsteams, die KI-Wertschöpfung gezielt im Unternehmen vorantreiben wollen.</p><h5>Tag 1: KI-Grundlagen & Business-Verständnis</h5><ul>
<li>Welcome & Mindset-Shift: Warum AI Literacy die neue Kernkompetenz ist</li><li>Reverse Future Walk: Wie KI Arbeit verändert (ohne den Menschen zu ersetzen)</li><li>KI verständlich erklärt: KI vs. ML vs. GenAI, LLMs, RAG, Agenten, Digitale Zwillinge</li><li>Was KI kann – und was nicht</li><li>Übung: Warum Prompt Engineering entscheidend ist</li><li>KI in realen Business-Workflows: Anwendungsfälle, ROI, KI vs. RPA</li><li>Verantwortungsvolle & sichere KI: Datenschutz, IP, Halluzinationen, Bias, EU AI Act</li><li>Breakout: Wo KI im eigenen Arbeitsalltag unterstützen kann</li></ul><h5>Tag 2: Persönliche KI-Produktivität</h5><ul>
<li>Praktische KI für den Arbeitsalltag: E-Mails, Meetings, Analysen, Präsentationen</li><li>Rollenbasierte Prompting-Muster und Denken in "AI Tasks"</li><li>Breakout: Teams nutzen KI, um eigene Arbeitsprobleme zu lösen</li><li>Storytelling & Kommunikation mit KI: Präsentationen, Pitches, Storylines</li><li>Aufbau der persönlichen KI-Produktivitäts-Toolbox (Prompt-/Skill-Bibliothek, Workflow-Setup)</li></ul><h5>Tag 3: Von Ideen zu wirkungsvollen KI-Use-Cases</h5><ul>
<li>KI-Use-Case-Strategie: Was einen guten Use Case ausmacht (Wert, Machbarkeit, Risiko)</li><li>Use-Case-Checkliste: Business Value, Datenqualität, Regulatorik & Ethik</li><li>KI-Produktlebenszyklus: Von der Idee → PoC → MVP → Produkt → Skalierung</li><li>Methoden Deep Dive: AI Innovation Sprint, KI-Use-Case-Canvas</li><li>Breakout: Teams entwickeln reale KI-Use-Cases für ihr Unternehmen</li></ul><h5>Tag 4: KI skalieren & organisationale Readiness</h5><ul>
<li>Organisationale KI-Readiness: Die 6 KI-Readiness-Dimensionen, KI Operating Model</li><li>Rollen, Governance und Verantwortlichkeiten definieren</li><li>KI-Transformation: Good Practices & Lessons Learned</li><li>Breakout: AI Readiness Quick Check + Gestaltung Transformation Roadmap</li><li>Future of Work mit KI: Moderne Führungs-Skills, neue hybride Mensch-KI Teamstrukturen</li><li>Final Capstone: Elevator Pitch KI-Transformationsstrategie</li></ul>- KI-Grundlagen und relevante Begriffe verstehen (KI vs. ML vs. GenAI, LLMs, RAG, Agenten, Digitale Zwillinge)
- Die Möglichkeiten für den Einsatz von KI in realen Business-Workflows verstehen und den konkreten ROI einschätzen können
- Praktische Grundlagen wie Prompt Engineering und die Nutzung unterschiedlicher KI Anwendungen zur Unterstützung im Arbeitsalltag Hands-on erlernen
- Verantwortungsvollen und sicheren KI-Einsatz im Arbeitsalltag umsetzen und regulatorische Rahmenbedingungen wie EU AI Act und DSGVO anwenden können
- Eine persönliche KI-Produktivitäts-Toolbox aufbauen
- Werthaltige KI-Use-Cases identifizieren, bewerten und priorisieren
- Den KI-Produktlebenszyklus von der Idee bis zur Skalierung verstehen
- Organisationale KI-Readiness anhand von 6 Dimensionen analysieren
- Führung im KI-Zeitalter gestalten und neue Teamstrukturen entwickeln
- Eine KI-Transformationsstrategie inklusive Roadmap erstellen und pitchenEs sind keine besonderen technischen Vorkenntnisse erforderlich. Offenheit für neue Technologien und die Bereitschaft, KI als Business-Skill zu erlernen, sind ausreichend.Führungskräfte, Product Owner, Change Agents und Mitglieder von Transformationsteams, die KI-Wertschöpfung gezielt im Unternehmen vorantreiben wollen.Tag 1: KI-Grundlagen & Business-Verständnis
- Welcome & Mindset-Shift: Warum AI Literacy die neue Kernkompetenz ist
- Reverse Future Walk: Wie KI Arbeit verändert (ohne den Menschen zu ersetzen)
- KI verständlich erklärt: KI vs. ML vs. GenAI, LLMs, RAG, Agenten, Digitale Zwillinge
- Was KI kann – und was nicht
- Übung: Warum Prompt Engineering entscheidend ist
- KI in realen Business-Workflows: Anwendungsfälle, ROI, KI vs. RPA
- Verantwortungsvolle & sichere KI: Datenschutz, IP, Halluzinationen, Bias, EU AI Act
- Breakout: Wo KI im eigenen Arbeitsalltag unterstützen kann
Tag 2: Persönliche KI-Produktivität
- Praktische KI für den Arbeitsalltag: E-Mails, Meetings, Analysen, Präsentationen
- Rollenbasierte Prompting-Muster und Denken in "AI Tasks"
- Breakout: Teams nutzen KI, um eigene Arbeitsprobleme zu lösen
- Storytelling & Kommunikation mit KI: Präsentationen, Pitches, Storylines
- Aufbau der persönlichen KI-Produktivitäts-Toolbox (Prompt-/Skill-Bibliothek, Workflow-Setup)
Tag 3: Von Ideen zu wirkungsvollen KI-Use-Cases
- KI-Use-Case-Strategie: Was einen guten Use Case ausmacht (Wert, Machbarkeit, Risiko)
- Use-Case-Checkliste: Business Value, Datenqualität, Regulatorik & Ethik
- KI-Produktlebenszyklus: Von der Idee → PoC → MVP → Produkt → Skalierung
- Methoden Deep Dive: AI Innovation Sprint, KI-Use-Case-Canvas
- Breakout: Teams entwickeln reale KI-Use-Cases für ihr Unternehmen
Tag 4: KI skalieren & organisationale Readiness
- Organisationale KI-Readiness: Die 6 KI-Readiness-Dimensionen, KI Operating Model
- Rollen, Governance und Verantwortlichkeiten definieren
- KI-Transformation: Good Practices & Lessons Learned
- Breakout: AI Readiness Quick Check + Gestaltung Transformation Roadmap
- Future of Work mit KI: Moderne Führungs-Skills, neue hybride Mensch-KI Teamstrukturen
- Final Capstone: Elevator Pitch KI-Transformationsstrategie4 Tage5950.005950.005950.005950.005950.00