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Schulungsübersicht
Tag 1 — Einführung in KI und Geschäftsanwendungen
Modul 1 — Einführung in künstliche Intelligenz
- Was KI ist und was sie nicht ist
- Arten von KI-Systemen
- Generative KI und Large Language Models (LLM)
- Mythen vs. Realität bei KI
- Aktuelle Geschäftstrends in der KI-Einführung
- Chancen und Grenzen von KI
Modul 2 — KI in modernen Geschäftsabläufen
- Wie Unternehmen heute KI nutzen
- KI-Anwendungen in Fertigung und Operations
- KI im Vertrieb und Kundenkontakt
- KI im Personalwesen und Rekrutierung
- KI im Einkauf und Logistik
- KI in Finanzen und Berichterstellung
- KI für Qualitätsmanagement und Compliance
Praktische Übung
Die Teilnehmer testen KI-Tools für:
- Zusammenfassung von Texten,
- Erstellung von Berichten,
- Entwurf von E-Mails,
- Unterstützung bei Arbeitsabläufen,
- Dokumentenanalyse,
- Zusammenfassung von Besprechungen,
- und operative Planung.
Tag 2 — Praktische KI-Produktivität und Automatisierung von Workflows
Modul 3 — KI-gestützte Produktivität
- KI-Assistenten für Führungskräfte
- Prompt Engineering für Geschäftsanwender
- Erstellung effektiver geschäftlicher Prompts
- Nutzung von KI für:
- Berichterstellung,
- Planung,
- Präsentationen,
- Dokumentation,
- Vorbereitung auf Besprechungen,
- Entscheidungsunterstützung
Modul 4 — Datenanalyse und Geschäftseinblicke
- Geschäftsanalyse mit KI
- Datenextraktion aus Dokumenten und Tabellenkalkulationen
- KI-unterstützte Prognosen und Trendanalysen
- Überwachung von KPIs und operative Erkenntnisse
- Umgang mit strukturierten und unstrukturierten Geschäftsdaten
Praktischer Workshop
Teams bearbeiten realistische Geschäftsszenarien:
- Produktionsberichterstattung,
- Vertriebsprognosen,
- Lieferantenanalyse,
- HR-Dokumentation,
- operative Dashboards,
- und Analyse von Qualitätsproblemen.
Die Teilnehmer entwickeln praxisnahe, KI-unterstützte Workflows für ihre jeweiligen Abteilungen.
Tag 3 — KI für Operations, Planung und Entscheidungsfindung
Modul 5 — KI im Operationsmanagement
- KI zur Steigerung der Operationseffizienz
- Workflow-Optimierung
- Unterstützung von Inventur und Lagerhaltung
- Konzepte für vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance)
- Prozessstandardisierung
- KI-unterstützte Entscheidungsfindung
Modul 6 — Abteilungsbezogene KI-Anwendungen
Fertigung und Operations
- Produktionsüberwachung
- Ursachenanalyse (Root-Cause Analysis)
- Erstellung von SOPs (Standard Operating Procedures)
- Operationale Berichterstattung
Vertrieb und Geschäftsentwicklung
- Qualifizierung von Leads
- Erstellung von Angebotsdokumenten
- Kundenkommunikation
- Wettbewerbsanalyse
HR (Personalwesen)
- Ausschreibungen für Stellen
- Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche
- Schulungspläne
- Interne Kommunikation
Finanzen und Rechnungswesen
- Zusammenfassungen finanzieller Kennzahlen
- Rechnungs-/Dokumentenanalyse
- Compliance-Unterstützung
- Automatisierung von Berichten
Qualitätsmanagement
- Analyse von Nichteinhaltungen
- Dokumentationsunterstützung
- Audit-Vorbereitung
- Risikoverfolgung
Praktischer Workshop
Die Teilnehmer entwerfen:
- einen KI-Anwendungsfall für ihre Abteilung,
- eine Automatisierungsmöglichkeit,
- und ein Initiativvorhaben zur messbaren Produktivitätssteigerung.
Tag 4 — KI-Governance, Risiko und Implementierung
Modul 7 — KI-Governance und Compliance
- Einsatz verantwortungsvoller KI
- Datenschutz und Vertraulichkeit
- Risiken generativer KI
- KI-Governance-Richtlinien
- Menschliche Aufsicht und Validierung
- Verständnis des EU AI Act
- Ethische und operative Überlegungen
Modul 8 — Praktische KI-Implementierung
- Wie man KI in einer Organisation einführt
- Identifizierung schneller Erfolge (Quick Wins)
- Auswahl geeigneter Tools und Prozesse
- Aspekte des Change Managements
- Messung der ROI von KI-Initiativen
- Erstellung eines Fahrplans für KI-Adoption
Gruppenübung
Teams bewerten:
- welche Prozesse KI nutzen sollten oder nicht,
- operative Risiken,
- Implementierungsprioritäten,
- und interne Herausforderungen der Adoption.
Tag 5 — Geschäftssimulation und KI-Strategieworkshop
Modul 9 — KI-Strategieworkshop
Die Teilnehmer arbeiten in Teams an:
- abteilungsbezogenen KI-Aktionsplänen,
- Implementierungsprioritäten,
- Risikobewertungen,
- und messbaren operativen Zielen.
Letztes praktisches Projekt
Teams stellen vor:
- einen realistischen KI-Implementierungsvorschlag,
- erwartete Geschäftsvorteile,
- operative Auswirkungen,
- Risiken,
- und die Strategie zur Adoption.
Letzte Diskussion und Empfehlungen
- Weiterführende Schritte für die KI-Adoption
- Interne KI-Champions
- Empfohlene Tools und Workflows
- Aufbau langfristiger KI-Kompetenzen
Voraussetzungen
Zielgruppe
- Produktionsleiter
- Manager für strategische Planung
- Vertriebs- und Entwicklungsleiter
- HR-Manager
- Einkaufs- und Lagerleiter
- Innovationsverantwortliche
- Fachkräfte aus Finanzen und Rechnungswesen
- Qualitätsmanager
- Operative Verwaltungsleiter
35 Stunden
