Kursbeschreibung
Dieses Seminar zeigt dir, wie du KI-Einführungen so aufsetzt, dass sie intern akzeptiert werden und operativ stabil laufen. Du beginnst mit einer klaren Entscheidungsgrundlage: Use Cases werden nach Wertbeitrag, Datenverfügbarkeit, Risiko und Integrationsaufwand bewertet. Du definierst KPIs, die echte Wirkung messen, und legst Abnahmekriterien fest, die späteren Streit über „fertig“ vermeiden. Danach baust du eine Roadmap, die Pilot, Skalierung und Rollout mit passenden Governance-Entscheidungen verbindet. Widerstände werden nicht wegmoderiert, sondern strukturiert bearbeitet. Du lernst, welche Einwände typisch sind, wie du sie diagnostizierst und welche Maßnahmen wirklich helfen: transparente Kommunikation, Rollen und Verantwortlichkeiten, Champions, zielgerichtete Trainingspfade und ein Setup, das Führungskräfte in die Lage versetzt, Nutzen und Grenzen von KI sauber zu erklären. Ein wichtiger Teil ist das Zusammenspiel mit IT-Security, Datenschutz und Betriebsrat, damit Compliance nicht als Blockade, sondern als Beschleuniger wirkt. Auf der Umsetzungsebene behandelst du Architektur- und Betriebsfragen: Identity & Access, Integration in bestehende Tools, Prozessdesign mit Human-in-the-Loop sowie RAG als Muster für interne Wissensarbeit. Du planst Qualitätssicherung über Testsets, Golden Answers und Red Teaming und setzt Monitoring für Qualität, Kosten und Latenz auf. Am Ende steht ein praxistauglicher Rollout-Blueprint inklusive Policies, Betriebsprozessen und Templates, mit denen du KI nachhaltig in den Arbeitsalltag bringst.
Die wichtigsten Themen im Überblick
- KI-Strategie mit Use Cases, Nutzen und Risiken schärfen
- Pilot, Skalierung und KI-Rollout belastbar planen
- Widerstände erkennen und Change wirksam gestalten
- EU AI Act, DSGVO und KI-Risiken sicher einordnen
- GenAI-Policies für Freigaben, Nutzung und Logging erstellen
- RAG, M365 und CRM/ERP praxisnah in Prozesse integrieren
- KI-Qualität mit Testsets, Golden Answers und Red Teaming sichern
- AI Ops für Monitoring, Kosten und Incidents aufsetzen
Zielgruppe
- IT- und Digitalverantwortliche, die KI in Prozesse bringen
- Fachbereichsleitungen und Product Owner mit KI-Backlog
- IT-Security, Datenschutz und Compliance in KI-Projekten
- Change Manager und Organisationsentwicklung
- Für alle, die KI-Einführungen beschleunigen und gleichzeitig Risiken kontrollieren wollen
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von Geschäftsprozessen und Projektarbeit.
- Erste Berührung mit KI-Tools oder KI-Projekten ist hilfreich, aber nicht zwingend.
Kursinhalte
- KI-Strategie, Nutzen und Scope
- Use-Case-Portfolio mit Wert und Risiko
- Build vs. Buy vs. Configure (SaaS, Copilots, RAG)
- Erfolgskriterien, KPIs und Abnahmekriterien
- Roadmap: Pilot, Skalierung, Rollout
- Stakeholder, Widerstände und Change-Design
- Widerstandsdiagnose: Gründe, Muster, Signale
- Kommunikationsarchitektur und Erwartungsmanagement
- Enablement: Rollen, Trainingspfade, Champions
- Betriebsrat, HR und Führung wirksam einbinden
- Governance, Recht und Risiko
- EU AI Act: Einordnung, Pflichten, Dokumentation
- Datenschutz (DSGVO): Datenflüsse, Rechtsgrundlagen
- Modellrisiken: Halluzinationen, Bias, Prompt Injection
- Policies für GenAI: Do’s/Don’ts, Freigaben, Logging
- Architektur und Integration in Prozesse
- RAG-Grundmuster: Datenquellen, Retrieval, Quellenangaben
- Identity & Access: Rollen, Berechtigungen, Mandanten
- Integration in M365, ServiceNow, CRM/ERP
- Prozessdesign: Human-in-the-Loop, Eskalationen
- Qualität, Sicherheit und Betrieb (AI Ops)
- Evaluation: Testsets, Golden Answers, Red Teaming
- Monitoring: Drift, Kosten, Latenz, Nutzungsmetriken
- Incident- und Problem-Management für KI
- Release-Management: Prompt/Policy/Model-Versionen
- Rollout-Planung und Skalierung
- Pilot sauber schneiden: Zielgruppe, Umfang, Dauer
- Adoption-Metriken und Nutzungsbarrieren abbauen
- Finanzierung: Business Case, Budget, Chargeback
- Blueprints und Templates für weitere Bereiche
