KI-Projekte erfolgreich umsetzen

1-Tag Online-Schulung

Von der Planung bis zur Implementierung

KI-Projekte erfolgreich umsetzen

Künstliche Intelligenz ist derzeit in aller Munde und wird die Arbeitswelt nachhaltig verändern. Die Potentiale sind nahezu unbeschränkt und die Anwendungsfelder für Unternehmen erweitern sich täglich. Die Herausforderung ist jedoch, den Transfer von der Theorie in die Praxis erfolgreich zu gestalten. Viele Unternehmen scheitern bei der effektiven Umsetzung von Projekten zur analytischen KI-Implementierung.
In diesem praxisorientierten Training erhalten Sie umfassende Einblicke, wie Sie die Rahmenbedingungen für eine erfolgreiche Integration von KI-Produkten schaffen und nachhaltig die KI-Offensive in Ihrem Unternehmen begleiten können. Sie lernen, welche Fragestellungen für eine nachhaltige Implementierung von KI-Produkten entscheidend sind und wie Projektrollen sowie KI-Projektphasen effizient gemanagt werden. Sie erfahren, wie Sie KI-Projekte effektiv planen und umsetzen, typische Stolperfallen bei der Implementierung bewältigen und erfolgreiche Change-Management-Prozesse gestalten.

Die Schwerpunkte Ihrer Weiterbildung

• Notwendigen Voraussetzungen und Standards für erfolgreiche Data-Science-Projekte
• Herausforderungen und Potenziale in der Datenanalyse durch Menschen und Maschinen
• Beurteilungskompetenz: Möglichkeiten und Grenzen im Bereich Machine Learning
• Relevante Kennzahlen zur Messung des Projekterfolgs
• Prozessstandards und Ressourcenmanagement

Details zu Ihrer Weiterbildung

Inhalte

Einstieg in den Bereich Data Analytics: Mensch vs. Maschine

• Potentiale der Datenanalyse: Menschen und Maschinen
• Herausforderungen in der Datenanalyse
• Klärung von Buzzword im Bereich KI
  • Big Data
  • Deep Learning
  • Künstlich Neuronale Netze
  • Cloud/Data Lake
  • Predictive Analytics

Voraussetzungen für die erfolgreiche Durchführung von Data-Science-Projekten

• Die vier Methoden im Bereich Data Science und deren Anwendungsfelder
  • Exploration
  • Klassifikation
  • Regression
  • Clustering
• Vorstellung eines Prozessstandards zur Durchführung eines Datenanalyse-/KI-Projektes (CRISP-DM)
• Projektinitiierung bis zum Deployment & Monitoring
• Unterschied zwischen analytischen KI-Systemen und generativen KI-Systemen
• Management von Ressourcen - Organisation, Zeit, Daten - in einem Data Science Projekt
• Stolperfallen und Quality Gates
• Rolle von Führungskräften im Change-Management-Prozess

Case Study: Aufbau eines analytischen KI-Systems z.B. Customer Churn- oder Predictive Maintenance-Analyse

• Kennenlernen der entscheidenden Fragestellungen
• Aufbau einer Beurteilungskompetenz
• Evaluation der Vorhersagegüte von Data Products
• Entwicklung eines Machine Learning Modelles
• Aufbau eines Rollen-/Aufgaben-Verständnisses
• Aufzeigen von Methoden zur Kalkulierung eines Business Cases

Vergleich zu KI-Projekten im Bereich der generativen KI

Ihr Nutzen

• Sie lernen, welche Voraussetzungen und Standards für erfolgreiche Data-Science-Projekte existieren
• Sie verstehen Grenzen, Herausforderungen und Potenziale der „analytischen KI“
• Sie erlangen Kenntnis über wichtige Konzepte und Buzzwords bei der Projektumsetzung
• Sie entwickeln ein Rollen- und Aufgabenverständnis für Data Science Projekte
• Sie wissen Ressourcen optimal zu nutzen und Fallstricke zu vermeiden

Zielgruppe

• Mitglieder der Geschäftsführung und Führungskräfte, die KI-Projekte im Unternehmen initiieren wollen
• Projektleiter/-innen & Projektmanager/-innen
• Projektteams
• Projektcontroller/-innen
• Projektauftraggeber/-innen
• Mitarbeitende, die an der erfolgreichen Umsetzung von KI-Projekten mitwirken