Kursbeschreibung
Dieses Seminar ist für dich, wenn du KI als Werkzeug für konkrete Prozessverbesserungen einsetzen willst und dabei schnell zu Ergebnissen kommen musst. Du erarbeitest ein Vorgehen, mit dem du innerhalb weniger Wochen von einer Use-Case-Idee zu einem Pilotprojekt kommst, das messbar bewertet werden kann. Der Einstieg beginnt mit einer sauberen Problemformulierung: Welche Entscheidung, welcher Arbeitsschritt oder welche Kommunikation soll besser werden, und woran erkennst du das? Darauf aufbauend priorisierst du Use-Cases nach Nutzen, Machbarkeit und Risiko und grenzt den Scope bewusst so ein, dass ein Pilot nicht zum Endlosprojekt wird. Danach folgt der Realitätscheck Daten und Governance. Du klärst, welche Daten tatsächlich vorhanden sind, wie du mit Qualität, Zugriff und Dokumentation umgehst und welche Datenschutz- und Geheimhaltungsfragen du früh adressieren musst. Für GenAI bekommst du einen sicheren Rahmen, der in der Praxis funktioniert: klare Regeln, welche Inhalte in Prompts dürfen, wie Ergebnisse geprüft werden und wie du mit RAG eine kontrollierte Wissensbasis aufsetzt. Du lernst außerdem, wie du typische Fehlerbilder testest, bevor ein Pilot in den Betrieb geht. Im Umsetzungsteil planst du Prototyp, MVP und Pilotbetrieb inklusive Monitoring: Qualität, Drift, Kosten und Durchlaufzeit. Du erstellst eine Entscheidungsvorlage mit Business Case, Verantwortlichkeiten und Rollout-Kriterien. Ergebnis: Du kannst KI-Piloten so aufsetzen, dass sie schnell Nutzen zeigen, Risiken begrenzen und eine klare Grundlage für Skalierung oder Stopp liefern.
Zielgruppe
- 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
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von Geschäftsprozessen und KPI im eigenen Umfeld
- Keine Programmierkenntnisse erforderlich, technische Neugier hilft
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
