Master Class: AI Sales ExpertAISEMTMaster ClassMT-AISE1.0<p>Warum sollten Sie sich für dieses Schulungsprogramm entscheiden?</p>
<ul>
<li>Praktische Fertigkeiten: Gehen Sie über die Theorie hinaus mit praktischen Übungen, Rollenspielen und Lernen im Workshop-Stil.</li><li>Branchenrelevante Inhalte: Gewinnen Sie Einblicke, wie KI Sektoren wie das Gesundheitswesen, das Finanzwesen, den Einzelhandel und viele mehr verändert.</li><li>Fachkundige Anleitung: Geführt von erfahrenen Fachleuten mit jahrelanger Erfahrung im Bereich KI-Vertrieb und Technologie.</li></ul><p>Diese Schulung ist ideal für Vertriebsprofis, Kundenbetreuer und Geschäftsentwicklungsteams, die ihre KI-Kenntnisse vertiefen und ihre Fähigkeit verbessern möchten, KI-bezogene Produkte und Dienstleistungen zu verkaufen.</p><h5>Tag 1:</h5><ul>
<li>Grundlagen der KI und generativen KI: Gewinnen Sie ein klares Verständnis von KI und GenAI, erkunden Sie aktuelle Trends und lernen Sie, Marktchancen zu erkennen.</li><li>KI-Technologien und -Tools: Entdecken Sie die Kerntechnologien, die hinter KI stehen, die notwendigen Hardware- und Softwareanforderungen und wie man KI-Lösungen in Kundenumgebungen integriert.</li></ul><h5>Tag 2:</h5><ul>
<li>Vertrieb von KI-Produkten und -Dienstleistungen: Entwickeln Sie Strategien, um KI-Angebote überzeugend zu präsentieren, auf Kundenbedenken einzugehen und die greifbaren Vorteile von KI-Lösungen hervorzuheben.</li><li>Bewährte Verkaufstechniken und Best Practices: Lernen Sie, wie Sie überzeugende Angebote erstellen, langfristige Kundenbeziehungen aufbauen und eine erfolgreiche AI-Vertriebsstrategie umsetzen.</li></ul><h4>Tag 1: Grundlagen und Anwendungsfälle</h4><h5>Modul 1: Einführung in KI und GenAI</h5><h6>Inhalt:</h6><ul>
<li>Definitionen und Konzepte:
<ul>
<li>KI: Überblick über verschiedene Arten von KI, von regelbasierten Systemen bis zum Deep Learning.</li><li>GenAI: Erläuterung von generativen Modellen, die Inhalte wie Text, Bilder oder Musik produzieren.</li><li>KI-Agenten: Interaktive Systeme, die selbstständig Aufgaben auf der Grundlage von Benutzerinteraktionen und Umgebungsdaten ausführen.</li></ul></li><li>Historische Entwicklung:
<ul>
<li>Wichtige Meilensteine in der KI-Entwicklung.</li><li>Von symbolischer KI zu maschinellem Lernen und dem Zeitalter der GenAI.</li></ul></li><li>Marktpotenzial und aktuelle Trends:
<ul>
<li>Globale Marktgrösse und Wachstumsraten im KI-Sektor.</li><li>Relevante Branchen: Gesundheitswesen, Einzelhandel, Finanzdienstleistungen, Fertigung.</li><li>Neue Technologien: Transformationsmodelle, multimodale KI-Systeme, AutoML.</li></ul></li></ul><h6>Aktivität/Bewegung:</h6><ul>
<li>Gruppenarbeit:
<ul>
<li>Die Teilnehmer analysieren die häufigsten Anwendungsfälle in ihren jeweiligen Branchen.</li><li>Erstellung einer kurzen Präsentation: Wie können KI/GenAI/KI-Agenten konkrete Verbesserungen bringen?</li></ul></li></ul><h5>Modul 2: Technologien und Tools für AI-Lösungen (3 Stunden)</h5><h6>Inhalt:</h6><ul>
<li>Grundlagen der KI-Technologie:
<ul>
<li>Unterschied zwischen überwachten, unüberwachten und verstärkenden Lernmethoden.</li><li>Struktur neuronaler Netze und wie sie Muster in Daten erkennen.</li><li>Funktionsweise generativer Modelle wie GANs (Generative Adversarial Networks) und Transformator-Architekturen (z. B. GPT).</li></ul></li><li>Hardware- und Software-Ressourcen:
<ul>
<li>GPUs, TPUs und andere spezialisierte Hardware für KI-Training und Inferenz.</li><li>Cloud-Dienste (z. B. AWS, Azure, Google Cloud) für KI-Projekte.</li><li>Open-Source-Bibliotheken: TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers.</li></ul></li><li>Integrationen und APIs:
<ul>
<li>Überblick über RESTful APIs und SDKs.</li><li>Möglichkeiten zur Integration von KI-Modellen in bestehende Software-Landschaften.</li><li>Überlegungen zu Sicherheit und Datenschutz bei der Nutzung von KI-Diensten.</li></ul></li></ul><h6>Aktivität/Bewegung:</h6><ul>
<li>Praktische Demonstration:
<ul>
<li>Die Teilnehmer arbeiten in Gruppen mit einer einfachen generativen Modellanwendung, z. B. einem Text- oder Bildgenerator.</li><li>Sie vergleichen die Ergebnisse und erörtern Möglichkeiten und Herausforderungen der Umsetzung.</li></ul></li></ul><h4>Tag 2: Vertrieb und Kundenorientierung</h4><h5>Modul 3: Verkauf von KI-Produkten und -Dienstleistungen</h5><h6>Inhalt:</h6><ul>
<li>Produkte und Dienstleistungen verstehen:
<ul>
<li>Unterschiede zwischen KI-Dienstleistungen (z. B. APIs, Beratung), Softwareprodukten (z. B. vorgefertigte KI-Lösungen) und Hardwarelösungen (z. B. KI-optimierte Hardware).</li><li>Anwendungsfälle und Vorteile für verschiedene Zielgruppen.</li></ul></li><li>Kommunikation des Kundenwerts:
<ul>
<li>Präsentation von Erfolgsgeschichten und Fallstudien.</li><li>Umgang mit häufigen Kundenbedenken (z. B. Datenhoheit, Implementierungskosten) und wie man damit umgeht.</li></ul></li><li>Beispiele aus der Industrie:
<ul>
<li>Einsatz von GenAI in Marketingkampagnen.</li><li>KI-Agenten für die Prozessautomatisierung in Callcentern.</li><li>Hardware-Lösungen für KI-gestützte Bildanalyse im Gesundheitswesen.</li></ul></li></ul><h6>Aktivität/Bewegung:</h6><ul>
<li>Rollenspiele:
<ul>
<li>Die Teilnehmer üben Verkaufsgespräche mit verschiedenen Kundentypen.</li><li>Peers fungieren als Kunden, die typische Fragen und Einwände vorbringen.</li><li>Feedback-Sitzung: Stärken und Verbesserungsmöglichkeiten.</li></ul></li></ul><h5>Modul 4: Strategien und Best Practices für den KI-Vertrieb</h5><h6>Inhalt:</h6><ul>
<li>Entwicklung von Verkaufsstrategien:
<ul>
<li>Marktsegmentierung: Wie man potenzielle Kunden identifiziert.</li><li>Gezielte Ansprache: Personalisierung von Angeboten auf der Grundlage von Kundenprofilen.</li><li>Up-Selling und Cross-Selling: Aufbau eines Portfolios, das über eine einzelne Lösung hinausgeht.</li></ul></li><li>Aufbau von Kundenbeziehungen:
<ul>
<li>Kontinuierliche Zusammenarbeit mit den Kunden: Sammeln von Feedback und Ableitung von Verbesserungen.</li><li>Langfristige Kundenbindung durch Schulung und Support.</li></ul></li><li>Bewährte Praktiken:
<ul>
<li>Fallstudien über erfolgreiche KI-Implementierungen.</li><li>Die wichtigsten Dos und Don'ts im Verkaufsprozess.</li><li>Anpassung an den technologischen Wandel und kontinuierliche Lernstrategien für Vertriebsteams.</li></ul></li></ul><h6>Aktivität/Bewegung:</h6><ul>
<li>Workshop:
<ul>
<li>Die Teilnehmer erstellen ein kurzes Pitch Deck für ein KI-Produkt oder eine Dienstleistung.</li><li>Präsentation vor der Gruppe, gefolgt von einer Feedback-Runde.</li><li>Ziel: Entwicklung einer überzeugenden Verkaufspräsentation, die praxisnah und ansprechend ist.</li></ul></li></ul><h5>Zusammenfassung und Wrap-Up</h5><ul>
<li>Offene Diskussion über die gemachten Erfahrungen.</li><li>Beantwortung aller noch offenen Fragen.</li><li>Die Teilnehmer erhalten eine kurze Zusammenfassung der besprochenen Themen und Links zu weiteren Ressourcen.</li></ul><p><em>Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <span class="cms-link-marked"><a class="fl-href-prod" href="/swisscom/en/course/masterclass-aise"><svg role="img" aria-hidden="true" focusable="false" data-nosnippet class="cms-linkmark"><use xlink:href="/css/img/icnset-linkmarks.svg#linkmark"></use></svg>hier</a></span>.</em></p>Warum sollten Sie sich für dieses Schulungsprogramm entscheiden?
- Praktische Fertigkeiten: Gehen Sie über die Theorie hinaus mit praktischen Übungen, Rollenspielen und Lernen im Workshop-Stil.
- Branchenrelevante Inhalte: Gewinnen Sie Einblicke, wie KI Sektoren wie das Gesundheitswesen, das Finanzwesen, den Einzelhandel und viele mehr verändert.
- Fachkundige Anleitung: Geführt von erfahrenen Fachleuten mit jahrelanger Erfahrung im Bereich KI-Vertrieb und Technologie.Diese Schulung ist ideal für Vertriebsprofis, Kundenbetreuer und Geschäftsentwicklungsteams, die ihre KI-Kenntnisse vertiefen und ihre Fähigkeit verbessern möchten, KI-bezogene Produkte und Dienstleistungen zu verkaufen.Tag 1:
- Grundlagen der KI und generativen KI: Gewinnen Sie ein klares Verständnis von KI und GenAI, erkunden Sie aktuelle Trends und lernen Sie, Marktchancen zu erkennen.
- KI-Technologien und -Tools: Entdecken Sie die Kerntechnologien, die hinter KI stehen, die notwendigen Hardware- und Softwareanforderungen und wie man KI-Lösungen in Kundenumgebungen integriert.
Tag 2:
- Vertrieb von KI-Produkten und -Dienstleistungen: Entwickeln Sie Strategien, um KI-Angebote überzeugend zu präsentieren, auf Kundenbedenken einzugehen und die greifbaren Vorteile von KI-Lösungen hervorzuheben.
- Bewährte Verkaufstechniken und Best Practices: Lernen Sie, wie Sie überzeugende Angebote erstellen, langfristige Kundenbeziehungen aufbauen und eine erfolgreiche AI-Vertriebsstrategie umsetzen.Tag 1: Grundlagen und Anwendungsfälle
Modul 1: Einführung in KI und GenAI
Inhalt:
- Definitionen und Konzepte:
- KI: Überblick über verschiedene Arten von KI, von regelbasierten Systemen bis zum Deep Learning.
- GenAI: Erläuterung von generativen Modellen, die Inhalte wie Text, Bilder oder Musik produzieren.
- KI-Agenten: Interaktive Systeme, die selbstständig Aufgaben auf der Grundlage von Benutzerinteraktionen und Umgebungsdaten ausführen.
- Historische Entwicklung:
- Wichtige Meilensteine in der KI-Entwicklung.
- Von symbolischer KI zu maschinellem Lernen und dem Zeitalter der GenAI.
- Marktpotenzial und aktuelle Trends:
- Globale Marktgrösse und Wachstumsraten im KI-Sektor.
- Relevante Branchen: Gesundheitswesen, Einzelhandel, Finanzdienstleistungen, Fertigung.
- Neue Technologien: Transformationsmodelle, multimodale KI-Systeme, AutoML.
Aktivität/Bewegung:
- Gruppenarbeit:
- Die Teilnehmer analysieren die häufigsten Anwendungsfälle in ihren jeweiligen Branchen.
- Erstellung einer kurzen Präsentation: Wie können KI/GenAI/KI-Agenten konkrete Verbesserungen bringen?
Modul 2: Technologien und Tools für AI-Lösungen (3 Stunden)
Inhalt:
- Grundlagen der KI-Technologie:
- Unterschied zwischen überwachten, unüberwachten und verstärkenden Lernmethoden.
- Struktur neuronaler Netze und wie sie Muster in Daten erkennen.
- Funktionsweise generativer Modelle wie GANs (Generative Adversarial Networks) und Transformator-Architekturen (z. B. GPT).
- Hardware- und Software-Ressourcen:
- GPUs, TPUs und andere spezialisierte Hardware für KI-Training und Inferenz.
- Cloud-Dienste (z. B. AWS, Azure, Google Cloud) für KI-Projekte.
- Open-Source-Bibliotheken: TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers.
- Integrationen und APIs:
- Überblick über RESTful APIs und SDKs.
- Möglichkeiten zur Integration von KI-Modellen in bestehende Software-Landschaften.
- Überlegungen zu Sicherheit und Datenschutz bei der Nutzung von KI-Diensten.
Aktivität/Bewegung:
- Praktische Demonstration:
- Die Teilnehmer arbeiten in Gruppen mit einer einfachen generativen Modellanwendung, z. B. einem Text- oder Bildgenerator.
- Sie vergleichen die Ergebnisse und erörtern Möglichkeiten und Herausforderungen der Umsetzung.
Tag 2: Vertrieb und Kundenorientierung
Modul 3: Verkauf von KI-Produkten und -Dienstleistungen
Inhalt:
- Produkte und Dienstleistungen verstehen:
- Unterschiede zwischen KI-Dienstleistungen (z. B. APIs, Beratung), Softwareprodukten (z. B. vorgefertigte KI-Lösungen) und Hardwarelösungen (z. B. KI-optimierte Hardware).
- Anwendungsfälle und Vorteile für verschiedene Zielgruppen.
- Kommunikation des Kundenwerts:
- Präsentation von Erfolgsgeschichten und Fallstudien.
- Umgang mit häufigen Kundenbedenken (z. B. Datenhoheit, Implementierungskosten) und wie man damit umgeht.
- Beispiele aus der Industrie:
- Einsatz von GenAI in Marketingkampagnen.
- KI-Agenten für die Prozessautomatisierung in Callcentern.
- Hardware-Lösungen für KI-gestützte Bildanalyse im Gesundheitswesen.
Aktivität/Bewegung:
- Rollenspiele:
- Die Teilnehmer üben Verkaufsgespräche mit verschiedenen Kundentypen.
- Peers fungieren als Kunden, die typische Fragen und Einwände vorbringen.
- Feedback-Sitzung: Stärken und Verbesserungsmöglichkeiten.
Modul 4: Strategien und Best Practices für den KI-Vertrieb
Inhalt:
- Entwicklung von Verkaufsstrategien:
- Marktsegmentierung: Wie man potenzielle Kunden identifiziert.
- Gezielte Ansprache: Personalisierung von Angeboten auf der Grundlage von Kundenprofilen.
- Up-Selling und Cross-Selling: Aufbau eines Portfolios, das über eine einzelne Lösung hinausgeht.
- Aufbau von Kundenbeziehungen:
- Kontinuierliche Zusammenarbeit mit den Kunden: Sammeln von Feedback und Ableitung von Verbesserungen.
- Langfristige Kundenbindung durch Schulung und Support.
- Bewährte Praktiken:
- Fallstudien über erfolgreiche KI-Implementierungen.
- Die wichtigsten Dos und Don'ts im Verkaufsprozess.
- Anpassung an den technologischen Wandel und kontinuierliche Lernstrategien für Vertriebsteams.
Aktivität/Bewegung:
- Workshop:
- Die Teilnehmer erstellen ein kurzes Pitch Deck für ein KI-Produkt oder eine Dienstleistung.
- Präsentation vor der Gruppe, gefolgt von einer Feedback-Runde.
- Ziel: Entwicklung einer überzeugenden Verkaufspräsentation, die praxisnah und ansprechend ist.
Zusammenfassung und Wrap-Up
- Offene Diskussion über die gemachten Erfahrungen.
- Beantwortung aller noch offenen Fragen.
- Die Teilnehmer erhalten eine kurze Zusammenfassung der besprochenen Themen und Links zu weiteren Ressourcen.Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.2 Tage1950.001950.001950.001950.001690.001950.00