KI-Implementierungen im Unternehmensumfeld

Seminarziel

Das Seminar zielt darauf ab, den Teilnehmern ein fundiertes Verständnis der Kernkonzepte und praktischen Anwendungen von Künstlicher Intelligenz im Unternehmensalltag zu vermitteln. Die Teilnehmer sollen lernen, wie sie KI-Technologien zur Optimierung von Geschäftsprozessen einsetzen, fundierte Entscheidungen auf Basis von Datenanalysen treffen und Risiken effektiv managen können. Durch den Vergleich alternativer Technologien und praxisorientierte Übungen werden die individuellen Einsatzmöglichkeiten und strategischen Vorteile von KI klar herausgearbeitet.

Inhalt

• Einführung in Künstliche Intelligenz im Business
  • Überblick über die Grundlagen der KI und deren historische Entwicklung.
  • Bedeutung und strategische Relevanz von KI für moderne Geschäftsmodelle.
  • Darstellung aktueller Trends und zukünftiger Perspektiven.
  • Erste Einblicke in erfolgreiche KI-Implementierungen im Unternehmensumfeld.
• Vergleich mit alternativen Technologien
  • Gegenüberstellung von KI mit klassischen Datenanalysemethoden und Automatisierungslösungen.
  • Analyse von Machine Learning, Deep Learning und regelbasierten Systemen im direkten Vergleich.
  • Bewertung der Effizienz und Skalierbarkeit der einzelnen Ansätze.
• Datenstrategie und -infrastruktur
  • Bedeutung einer soliden Datenbasis als Voraussetzung für KI-Projekte.
  • Einführung in Data Warehousing, Data Lakes und ETL-Prozesse.
  • Methoden zur Datenaufbereitung und -bereinigung.
  • Best Practices für die Integration von KI in bestehende IT-Infrastrukturen.
• Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen
  • Vorstellung gängiger KI-Tools und Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn.
  • Phasen der KI-Entwicklung: Von der Idee über Prototyping bis hin zur produktiven Anwendung.
  • Techniken der Modellvalidierung und kontinuierlichen Optimierung.
  • Einbindung von KI in Geschäftsprozesse und die damit verbundene Change-Management-Strategie.
• Anwendungsfelder im Unternehmensalltag
  • Automatisierung von Routineaufgaben und Verbesserung der Prozessabläufe.
  • Einsatz von Chatbots und virtuellen Assistenten im Kundenservice.
  • Optimierung von Supply Chain Management, Logistik und Prognoseverfahren.
  • Personalisierung von Marketingmaßnahmen und Vertriebsstrategien durch KI-gestützte Analysen.
• Integration von KI in Entscheidungsprozesse
  • Einsatz von Predictive Analytics und Business Intelligence zur strategischen Entscheidungsfindung.
  • Visualisierung von Daten und Ergebnissen durch Dashboards und Reporting-Tools.
  • Diskussion von ethischen und regulatorischen Rahmenbedingungen bei der Nutzung von KI.
• Risikomanagement und Sicherheit
  • Identifikation und Bewertung von Risiken bei der Implementierung von KI.
  • Strategien zur Sicherstellung von Datenqualität, Datenschutz und Compliance.
  • Implementierung von Monitoring-Systemen und kontinuierliche Modellüberwachung.
  • Entwicklung von Notfallplänen und Maßnahmen zur Risikominimierung.
• Schulung, Change Management und Kulturwandel
  • Konzepte zur Schulung und Qualifizierung von Mitarbeitern im Umgang mit KI.
  • Förderung einer innovationsfreundlichen Unternehmenskultur.
  • Maßnahmen zur Förderung der interdisziplinären Zusammenarbeit zwischen IT, Data Science und Fachbereichen.
  • Strategien zur kontinuierlichen Verbesserung und Akzeptanz neuer Technologien im Unternehmen.
• Abschließende praktische Gruppenübung
  • Die Teilnehmer erarbeiten in Kleingruppen ein Konzept zur Integration von KI-Lösungen in einen realen Geschäftsprozess. Dabei sollen konkrete Anwendungen, technische Anforderungen und Change-Management-Maßnahmen berücksichtigt werden. Anschließend werden die Konzepte präsentiert und in einer moderierten Diskussion kritisch reflektiert.