Vielen Dank für die Zusendung Ihrer Anfrage! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Vielen Dank, dass Sie Ihre Buchung abgeschickt haben! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Schulungsübersicht
Grundlagen und Anwendungen der Generativen KI
- Einführung in die Generative KI
- Was ist GenAI und wie funktioniert es?
- Sprachmodelle und ihre Grenzen
- Die Rolle des Menschen in der KI-unterstützten Arbeit
2. GenAI für den Business Analysten
- Unterstützung bei der Problemanalyse
- Informationsstrukturierung
- Erstellung von Dokumententwürfen und Berichten
3. Prompting in der Praxis
- Wie formuliert man effektive Prompts?
- Kontext, Ziele und Einschränkungen
- Iterative Verfeinerung der Ausgaben
4. Unterstützung des Business Analysing
- Definition von Geschäftsproblemen
- Formulierung von Hypothesen
- Szenarioanalyse
5. KI-unterstützte analytische Dokumentation
- Geschäftsanforderungen
- Prozessbeschreibungen
- Workshop-Notizen und Zusammenfassungen
Integration von KI in den täglichen Arbeitsablauf
- GenAI als Denkwerkzeug, nicht als Ersatz
- Kritische Bewertung von KI-Ausgaben
- Inhaltsprüfung und Validierung
- Vermeidung von gedankenloser Automatisierung
2. KI in der Stakeholder-Kommunikation
- Vorbereitung von Kommunikationsmitteln und Updates
- Vereinfachung komplexer Inhalte
- Anpassung von Botschaften für verschiedene Zielgruppen
3. Risiken und Verantwortung
- Datenschutz und Vertraulichkeit
- Verantwortlichkeit für KI-generierte Inhalte
- Ethische Überlegungen
4. Aufbau eines individuellen BA-Arbeitsablaufs mit KI
- Praktische Use-Case-Szenarien
- Integration mit Produktivitäts-Tools
- Bewährte Praktiken im Team
Voraussetzungen
- Berufliche Erfahrung in einer Rolle im Zusammenhang mit Datenanalyse, Reporting oder Unterstützung der Geschäftsprozesse.
- Technische Fähigkeiten: Kenntnisse in MS Excel (Suchfunktionen, Pivot-Tabellen, grundlegende Diagrammerstellung).
- Domänenkenntnisse: Grundlegendes Verständnis von Key Performance Indicators (KPIs) im eigenen Geschäftsbereich und Vertrautheit mit dem Datenlebenszyklus in einer Organisation.
Zielgruppe
- Business- und Systemanalyst:innen.
- Product Owner und Produktmanager:innen.
- Business-Berater:innen.
- Spezialist:innen für Anforderungsingenieurwesen (Requirements Engineering).
14 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
der praktische Teil
Daniela Mirevska
Kurs - Business Process Modelling in BPMN 2.0
Maschinelle Übersetzung
Der Trainer teilte sein Wissen und schuf eine großartige Atmosphäre.
Agnieszka Dubanska - Narodowy Fundusz Zdrowia
Kurs - Modelowanie procesów biznesowych z wykorzystaniem UML i BPMN
Maschinelle Übersetzung