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Erste KI-Projekte, die wirklich liefern
Von der Idee zum Pilot in Wochen: Quick Wins, messbarer Nutzen, kontrolliertes Risiko.
Kursdetails ansehenab 1.190,00 € zzgl. 19 % MwSt.
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Kursdetails
Das lernst Du
- KI-Use-Cases finden, die sich rechnen
- Datenrealität statt Bauchgefühl
- Pilotdesign: klein starten, sauber messen
- GenAI sicher einsetzen (ohne Eigentore)
- Umsetzung: Prototyp, MVP, Pilotbetrieb
- Business Case & Stakeholder-Management
Überblick
KI wird schnell teuer, wenn unklar ist, was genau verbessert werden soll und wie Erfolg gemessen wird. In diesem Seminar baust du deshalb KI-Projekte von Anfang an wie Experimente auf: mit Hypothesen, KPI, Baseline und klaren Abbruchkriterien. Du startest mit einer strukturierten Use-Case-Auswahl. Statt „wir brauchen KI“ formulierst du konkrete Prozessprobleme, bewertest Nutzenhebel wie Zeitersparnis oder Fehlerreduktion und prüfst Machbarkeit anhand von Datenzugang, Prozessstabilität und Integrationsaufwand. Dabei lernst du auch, wann klassische Automatisierung ausreicht und wann KI oder GenAI tatsächlich einen Vorteil bringt. Im Kern geht es um Pilotdesign: Du legst fest, welche Daten minimal nötig sind, wie du Datenschutz und Geheimhaltung pragmatisch berücksichtigst und wie du Risiken begrenzt, ohne das Projekt zu lähmen. Du erstellst eine Risikomatrix, definierst Fallbacks und entscheidest, wo Human-in-the-Loop sinnvoll ist. Für GenAI-Anwendungsfälle entwickelst du einen sicheren Einsatzrahmen: Prompting als standardisierter Prozess, Regeln für erlaubte Inhalte, Logging sowie Tests gegen typische Failure-Modes wie Halluzinationen oder unerwünschte Datenpreisgabe. RAG wird als Grundprinzip eingeordnet, wenn verlässliche Antworten auf Basis interner Dokumente benötigt werden. Zum Abschluss verdichtest du alles zu einem umsetzbaren Plan: MVP-Umfang, Pilotbetrieb, Monitoring von Qualität und Kosten, sowie eine Entscheidungsvorlage für Stakeholder. Damit gehst du mit einem Vorgehen nach Hause, das schnelle Quick Wins ermöglicht, ohne Blindflug und ohne unnötiges Risiko.
Kursinhalte
- KI-Use-Cases finden, die sich rechnen
- Quick-Win-Kriterien: Nutzen, Machbarkeit, Datenlage
- Use-Case-Canvas: Problem, Nutzer, Prozess, KPI
- Build vs. Buy: Standardtools, Plattformen, Eigenbau
- Abgrenzung: Automatisierung vs. KI vs. GenAI
- Datenrealität statt Bauchgefühl
- Data Readiness Check: Verfügbarkeit, Qualität, Zugriff
- Datenschutz und Geheimhaltung: pragmatische Leitplanken
- Labeling und Ground Truth: wann nötig, wann nicht
- Minimaler Datenbedarf für einen Pilot
- Pilotdesign: klein starten, sauber messen
- Hypothesen, Erfolgskriterien und KPI-Definition
- Baseline, A/B-Vergleich, Vorher-Nachher-Messung
- Risikomatrix: Fehlerkosten, Fallback, Human-in-the-Loop
- Scope-Management: was bewusst nicht gebaut wird
- GenAI sicher einsetzen (ohne Eigentore)
- Prompting als Prozess: Vorlagen, Rollen, Prüfregeln
- RAG-Grundprinzip: Wissensbasis statt Halluzination
- Red Teaming light: typische Failure-Modes testen
- Policy-Bausteine: erlaubte Daten, Logging, Freigaben
- Umsetzung: Prototyp, MVP, Pilotbetrieb
- Prototyping-Workflow: Demo in Tagen, nicht Monaten
- Integration in Prozesse: Schnittstellen und Handovers
- Monitoring: Qualität, Drift, Kosten, Durchlaufzeit
- Rollout-Entscheidung: skalieren, stoppen, nachschärfen
- Business Case & Stakeholder-Management
- ROI-Logik: Zeitersparnis, Fehlerreduktion, Umsatzhebel
- Entscheidungsvorlage für Management und Betriebsrat
- Kommunikation: Erwartungen, Grenzen, Verantwortlichkeiten
- Roadmap: 90-Tage-Plan für die nächsten Use-Cases
Zielgruppe & Voraussetzungen
Für wen der Kurs geeignet ist
- Produktverantwortliche und Projektleitende für Digitalisierung
- Fachbereichsverantwortliche, die Prozesse messbar verbessern wollen
- IT- und Data-Verantwortliche, die Piloten steuerbar aufsetzen
- Innovation- und Transformationsteams
- Alle, die KI-Pilotprojekte mit Quick Wins planen, entscheiden und verantworten wollen
Deine Vorteile
Garantierte TermineMarkierte Termine finden statt und bieten 10 % Preisvorteil.
Kleine GruppenMaximal 8 Teilnehmende für intensiven Austausch und nachhaltigen Lernerfolg.
Praxiserfahrene Trainer:innenBerufsrelevante Fachexpertise aus langjähriger Praxiserfahrung.
Keine HybridschulungenBewusst live online oder in Präsenz – für eine klare, fokussierte Lernumgebung.
FAQ
Was lerne ich in der Schulung „Erste KI-Projekte, die wirklich liefern“?
Von der Idee zum Pilot in Wochen: Quick Wins, messbarer Nutzen, kontrolliertes Risiko. Zu den Schwerpunkten gehören KI-Use-Cases finden, die sich rechnen, Datenrealität statt Bauchgefühl, Pilotdesign: klein starten, sauber messen, GenAI sicher einsetzen (ohne Eigentore), Umsetzung: Prototyp, MVP, Pilotbetrieb und Business Case & Stakeholder-Management.
Für wen ist die Schulung geeignet?
Die Schulung richtet sich an Produktverantwortliche und Projektleitende für Digitalisierung, Fachbereichsverantwortliche, die Prozesse messbar verbessern wollen, IT- und Data-Verantwortliche, die Piloten steuerbar aufsetzen, Innovation- und Transformationsteams und Alle, die KI-Pilotprojekte mit Quick Wins planen, entscheiden und verantworten wollen.
Welche Vorkenntnisse brauche ich für die Schulung?
Grundverständnis von Geschäftsprozessen und KPI im eigenen Umfeld. Keine Programmierkenntnisse erforderlich, technische Neugier hilft.
Welche Themen und Schwerpunkte werden behandelt?
Zu den Schwerpunkten gehören KI-Use-Cases finden, die sich rechnen, Datenrealität statt Bauchgefühl, Pilotdesign: klein starten, sauber messen, GenAI sicher einsetzen (ohne Eigentore), Umsetzung: Prototyp, MVP, Pilotbetrieb und Business Case & Stakeholder-Management.
Wie praxisnah ist die Schulung?
Die Inhalte werden bis zu konkreten Arbeitsschritten zu GenAI sicher einsetzen (ohne Eigentore), Umsetzung: Prototyp, MVP, Pilotbetrieb und Business Case & Stakeholder-Management geführt. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben übertragen.
Was kann ich nach dem Seminar in der Praxis umsetzen?
Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: KI wird schnell teuer, wenn unklar ist, was genau verbessert werden soll und wie Erfolg gemessen wird; In diesem Seminar baust du deshalb KI-Projekte von Anfang an wie Experimente auf: mit Hypothesen, KPI, Baseline und klaren Abbruchkriterien; Du startest mit einer strukturierten Use-Case-Auswahl; Statt „wir brauchen KI“ formulierst du konkrete Prozessprobleme, bewertest Nutzenhebel wie Zeitersparnis oder Fehlerreduktion und prüfst Machbarkeit anhand von Datenzugang,; Dabei lernst du auch, wann klassische Automatisierung ausreicht und wann KI oder GenAI tatsächlich einen Vorteil bringt.
Wird im Seminar auch „GenAI sicher einsetzen (ohne Eigentore)“ behandelt?
Ja. „GenAI sicher einsetzen (ohne Eigentore)“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Prompting als Prozess: Vorlagen, Rollen, Prüfregeln, RAG-Grundprinzip: Wissensbasis statt Halluzination, Red Teaming light: typische Failure-Modes testen und Policy-Bausteine: erlaubte Daten, Logging, Freigaben.
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