Kursbeschreibung
KI-First Leadership ist weniger eine Technologiefrage als eine Führungsfrage: Wer entscheidet, wer haftet, wer betreibt, und wie wird aus Experimenten ein skalierbarer Vorteil. In diesem Seminar arbeitest du an genau diesen Punkten und bringst sie in eine Form, die für Geschäftsführung, Vorstand und Aufsichtsrat entscheidbar ist. Du startest mit der Frage, wie KI Wert erzeugt: Prozessautomatisierung mit klaren Qualitätsgrenzen, GenAI im Wissensmanagement mit überprüfbaren Quellen, und KI in Produkten als Differenzierungs- und Pricing-Hebel. Dabei lernst du, welche Use Cases sich für schnelle Wirkung eignen und welche erst nach Plattform- und Datenarbeit sinnvoll sind. Anschließend geht es um die Machtverschiebung im Management: KI stärkt Rollen, die Plattformen, Datenprodukte, Security und Compliance steuern. Du definierst neue Entscheidungsrechte und Verantwortlichkeiten, zum Beispiel Model Ownership und Policy Ownership, und setzt ein Operating Model auf, das Geschwindigkeit und Kontrolle in einem nachvollziehbaren Mechanismus ausbalanciert. Regulatorik und Risiko werden als Teil der Strategie behandelt. Du übersetzt EU AI Act, Haftungsfragen und Audit-Anforderungen in konkrete Governance-Artefakte: AI Policy, Logging, Human Oversight, Vendor Due Diligence und Incident Response. Du adressierst typische Angriffs- und Fehlermuster wie Prompt Injection und Data Leakage und legst fest, welche Guardrails und Evaluations im Betrieb verpflichtend sind. Zum Abschluss erstellst du eine investierbare Roadmap mit klaren Gates, KPI-Sets für Wert und Risiko und einem Reporting-Format, das im Board Diskussionen verkürzt und Entscheidungen belastbar macht.
Die wichtigsten Themen im Überblick
- KI-First Strategie mit klarer Portfolio-Logik entwickeln
- KI-Portfolios nach Wert, Risiko und Machbarkeit bewerten
- Build, Buy oder Partner für GenAI und ML entscheiden
- AI Governance und EU AI Act prüfbar umsetzen
- Rollen, Ownership und Human Oversight für KI definieren
- KI-Piloten in skalierbare Wirkung überführen
- Token-Kosten, Modellwahl und KI-FinOps steuern
- 90/180/365-Tage-Roadmap mit klaren Gates aufbauen
Zielgruppe
- Geschäftsführerinnen und Geschäftsführer, Vorständinnen und Vorstände
- C-Level und Bereichsleitungen (Strategie, Operations, Produkt, IT)
- Leitungen von Transformation, Digitalisierung, PMO
- Head of Data, Head of AI, AI Product Owner im Führungskontext
- Alle, die KI-Entscheidungen im Management verantworten und Skalierung statt Experimente erreichen wollen
Voraussetzung für die Schulung
- Erfahrung in Führung, Budget- oder Strategieentscheidungen
- Grundverständnis von Daten, Cloud oder IT-Organisation ist hilfreich, aber nicht zwingend
Kursinhalte
- KI-First Strategie, die wirklich entscheidbar ist
- Von Use-Case-Sammlung zu Portfolio-Logik (Wert, Risiko, Machbarkeit)
- „Build, Buy, Partner“ für GenAI, klassische ML und Agenten
- Strategische Abhängigkeiten: Cloud, Daten, Modelle, Anbieter
- Messgrößen: Time-to-Value, Adoption, Risiko-KPIs
- Management-Machtverschiebung durch KI
- Welche Rollen gewinnen, welche verlieren: Product, Data, Security, Legal
- Neue Entscheidungsrechte: Model Ownership, Prompt/Policy Ownership
- Operating Model: KI als Plattform statt Projekt
- Konfliktfelder: Geschwindigkeit vs. Kontrolle
- AI Governance, EU AI Act und Haftungsrealität
- Risikoklassen, Pflichten, Dokumentation, Aufsicht
- AI Policy, Human Oversight, Logging und Auditierbarkeit
- Vendor Due Diligence: SLAs, Datenflüsse, Subprozessoren
- Incident Response für KI: Prompt Injection, Data Leakage
- Werthebel: Prozess, Produkt, Kundenerlebnis
- Automatisierung mit Qualitätsgrenzen: wo KI nicht hin darf
- GenAI im Wissensmanagement: RAG, Quellenpflicht, Halluzinationen
- KI in Produkten: Differenzierung, Pricing, Bundling
- Customer Operations: Service, Sales Enablement, Marketing Ops
- Skalierung: Von Pilotitis zu verlässlicher Wirkung
- AI Factory: Intake, Priorisierung, Delivery, Betrieb
- FinOps für KI: Token-Kosten, Caching, Modellwahl
- Qualitätssicherung: Evaluations, Red Teaming, Guardrails
- Change: Upskilling, Anreize, Kommunikationsdesign
- Board-Entscheidungen: Invest, Stop, Pivot
- Business Case ohne Fantasie: Annahmen, Sensitivitäten, Optionen
- Make-or-Break Fragen für M&A, Partnerschaften, Outsourcing
- Roadmap 90/180/365 Tage mit klaren Gates
- Reporting ans Board: Ampellogik, Risiko-Heatmap
