Beschreibung
KI-Projekte im Unternehmen initiieren: Ideengenerierung und Planung
In diesem Seminar lernen die Teilnehmer, wie sie AI-Projektideen entwickeln und deren Umsetzung in ihrem Unternehmen planen können. Die Teilnehmer erfahren, wie sie Use Cases identifizieren, AI-Technologien und -Frameworks bewerten, sowie strategische Roadmaps für die Umsetzung erstellen. Praxisorientierte Übungen bieten Einblicke in den Prozess der Ideengenerierung und Projektplanung.Kommende Starttermine
Wählen Sie aus 17 verfügbaren Startterminen
Inhalte / Module
- Einführung in Künstliche Intelligenz und Innovationsprozesse
- Überblick über die Grundlagen von AI, einschließlich Maschinellem Lernen
, Deep Learning
, Neuronale Netzwerke
, und ihre Anwendungsfelder in verschiedenen Branchen. - Warum AI für Unternehmen?
- Diskussion darüber, wie AI Wertschöpfung
, Prozessoptimierung und Innovationen in Unternehmen unterstützt. Erfolgsbeispiele aus Marketing
, Produktion
, Logistik und Kundendienst
. - Trends und Technologien in AI:
- Überblick über die neuesten Entwicklungen in AI wie Generative AI
, Natural Language Processing (NLP)
, Computer Vision
, Robotic Process Automation (RPA) und deren Relevanz für Unternehmensprojekte.
- Überblick über die Grundlagen von AI, einschließlich Maschinellem Lernen
- Methoden zur Identifizierung von AI-Projektideen
- Design Thinking für AI-Projekte:
- Anwendung der Design-Thinking-Methode
, um Probleme zu identifizieren, die mit AI gelöst werden können. Fokus auf Nutzerzentrierung und innovative Ansätze für Problemstellungen im Unternehmen. - Use-Case-Analyse:
- Wie analysiert man bestehende Geschäftsprozesse und identifiziert KI-fähige Anwendungsfälle
? Beispiele aus der Praxis, die verdeutlichen, wie AI bestehende Geschäftsprozesse effizienter gestalten kann. - Anwendungsbereiche von AI in verschiedenen Branchen:
- Besprechung potenzieller AI-Anwendungsfälle in Bereichen wie Finanzen
, Gesundheitswesen
, Einzelhandel
, Automobilindustrie und Versicherung
. Welche Arten von Prozessen sind prädestiniert für AI?
- Praxisübung 1: Entwicklung von AI-Projektideen
- Ziel der Übung
: Die Teilnehmer entwickeln eigene AI-Projektideen basierend auf den Bedürfnissen ihres Unternehmens oder ihrer Branche.- Projektbeschreibung
: Jeder Teilnehmer oder jede Gruppe identifiziert eine geschäftliche Herausforderung und entwickelt ein AI-basiertes Projekt zur Lösung dieses Problems. - Tools
: Ideation-Tools
, Mindmapping
, Design-Thinking-Methoden
. - Ergebnisse
: Jede Gruppe präsentiert eine AI-Projektidee, einschließlich einer Skizze der zu lösenden Geschäftsprobleme und der vorgeschlagenen AI-Ansätze.
- Projektbeschreibung
- Ziel der Übung
- Bewertung und Machbarkeit von AI-Projekten
- Technologische Machbarkeit:
- Welche Technologien sind notwendig, um die Projektideen umzusetzen? Überblick über die Auswahl geeigneter AI-Frameworks und Programmiersprachen (z.B. Python
, TensorFlow
, PyTorch
). - Datenverfügbarkeit und Qualität:
- Daten als Grundlage für AI-Projekte. Wie identifiziert man die richtigen Datensätze
, bewertet die Datenqualität und bereitet Daten für Training
, Modellierung und Analyse vor? - Wirtschaftliche Bewertung von AI-Projekten:
- Return on Investment (ROI) und andere wirtschaftliche Indikatoren zur Bewertung der Projektrentabilität. Wie erstellt man eine Kosten-Nutzen-Analyse für AI-Projekte?
- AI-Projekte strategisch planen und priorisieren
- AI-Projekt-Roadmap:
- Wie erstellt man eine strategische AI-Roadmap für das Unternehmen? Einführung in agile Methoden, um AI-Projekte in kurzen, iterativen Zyklen zu planen und zu realisieren.
- Ressourcenplanung:
- Welche technischen, personellen und finanziellen Ressourcen werden für AI-Projekte benötigt? Welche Rollen müssen in einem AI-Team besetzt werden (z.B. Data Scientists
, AI-Ingenieure
, Business-Analysten
)? - Umgang mit Risiken:
- Risikoanalyse und Risikomanagement bei AI-Projekten. Wie geht man mit Unsicherheiten um, die durch Datenverfügbarkeit
, Projektkomplexität oder technologische Herausforderungen entstehen?
- Praxisübung 2: Erstellung einer AI-Projekt-Roadmap
- Ziel der Übung
: Die Teilnehmer entwickeln eine strategische Roadmap zur Umsetzung ihrer AI-Projektideen.- Projektbeschreibung
: Entwicklung eines Zeitplans, der alle wichtigen Meilensteine und Ressourcen für die Implementierung des AI-Projekts abdeckt. Dazu gehören die Auswahl der AI-Tools, die Sicherstellung der Datenverfügbarkeit und die Planung der Teamzusammenstellung. - Tools
: Projektmanagement-Tools wie Trello
, Jira
, oder Asana
, sowie AI-Roadmap-Vorlagen
. - Ergebnisse
: Jede Gruppe stellt ihre AI-Projekt-Roadmap vor, die die notwendigen Schritte zur Umsetzung des Projekts und eine Priorisierung der Aufgaben beinhaltet.
- Projektbeschreibung
- Ziel der Übung
- Best Practices und Fallbeispiele erfolgreicher AI-Projekte
- Erfolgsfaktoren für AI-Projekte:
- Welche Best Practices haben sich bei der erfolgreichen Umsetzung von AI-Projekten bewährt? Fokus auf agile Entwicklung, enge Zusammenarbeit zwischen Business und IT sowie kontinuierliche Evaluierung.
- Fallstudien aus der Praxis:
- Beispiele aus Unternehmen, die erfolgreich AI-Projekte durchgeführt haben. Welche Hindernisse mussten überwunden werden? Was waren die entscheidenden Erfolgsfaktoren?
- Skalierung von AI-Projekten:
- Wie lassen sich erfolgreiche Pilotprojekte im Unternehmen skalieren? Strategien zur Integration von AI-Lösungen in bestehende Prozesse und die Etablierung einer AI-getriebenen Kultur
.
Zielgruppe / Voraussetzungen
Hinweis: Dieser Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus Unternehmen und Institutionen.
Für Privatpersonen ist dieser Kurs leider nicht geeignet.
Bitte beachten Sie: Bildungsgutscheine der Agentur für Arbeit werden für diesen Kurs NICHT anerkannt.
Abschlussqualifikation / Zertifikat
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