Kursbeschreibung
KI wird schnell austauschbar, wenn sie nur als generische Funktion „oben drauf“ gesetzt wird. In diesem Seminar entwickelst du deshalb eine KI-Positionierung, die in deinem Geschäftsmodell verankert ist. Du erarbeitest zuerst, welche Kundensegmente und Jobs-to-be-done sich für KI-gestützte Differenzierung eignen und wie du Nutzen, Aufwand und Risiko so bewertest, dass daraus eine klare Priorisierung entsteht. Du lernst, welche Signale zeigen, dass ein Use-Case nur ein kurzfristiger Effizienzgewinn ist, und welche Signale auf nachhaltige Differenzierung hindeuten. Danach baust du die Grundlage: Daten. Du klärst, welche Datenquellen du kontrollierst, wie du Datenrechte und Einwilligungen sauber regelst und wie du Datenqualität, Labeling und Feedback-Loops organisatorisch absicherst. Anschließend übersetzt du das in Prozesse: Du definierst, wo KI Entscheidungen vorbereitet, wo sie automatisiert und wo sie bewusst nicht automatisiert. Human-in-the-Loop, Eskalationen und Monitoring werden so gestaltet, dass Qualität messbar bleibt und Verantwortlichkeiten eindeutig sind. Im Produktteil entwirfst du KI-Features, die Kunden tatsächlich nutzen und die Wechselkosten erhöhen, ohne die Komplexität zu sprengen. Du triffst eine Build-vs.-Buy-vs.-Partner-Entscheidung anhand von Differenzierung, Time-to-Value, Kosten und Risiko. Für den Markterfolg entwickelst du Packaging und Pricing, sowie eine Sales-Story, die mit Belegen statt mit Schlagworten überzeugt. Abschließend integrierst du Governance: EU AI Act, Datenschutz und Security-Risiken wie Datenabfluss oder Prompt Injection werden in konkrete Guardrails und Dokumentation übersetzt. Du verlässt das Seminar mit Roadmap, KPI-Set und einem klaren Umsetzungsplan für die nächsten 90 Tage.
Zielgruppe
- Geschäftsführung und Bereichsleitungen, die KI-Strategie in messbare Marktvorteile übersetzen wollen
- Produktmanagement und Innovationsteams, die KI-Features priorisieren und validieren
- Leitung Vertrieb, Marketing und Go-to-Market, die KI-Angebote überzeugend positionieren müssen
- IT- und Data-Verantwortliche, die Daten, Governance und Risiken in die Umsetzung bringen
- Für alle, die KI als Differenzierung aufbauen wollen, statt nur einzelne Automatisierungen zu starten
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von Geschäftsmodell, Prozessen und Kennzahlen im eigenen Bereich.
- Erste Berührung mit KI-Use-Cases ist hilfreich, aber nicht erforderlich.
Kursinhalte
- Wettbewerbsvorteile mit KI richtig definieren
- KI-Use-Cases vs. echte Differenzierung: Was zählt im Markt?
- Value Proposition, Nutzenhypothesen, Messgrößen
- „Copyable“ vs. „Defensible“: Wo KI wirklich schützt
- Daten als Burggraben: Verfügbarkeit, Qualität, Rechte
- Welche Daten machen deinen Vorteil einzigartig?
- Datenzugriff, Einwilligungen, IP und Verträge
- Data Quality, Labeling, Feedback-Loops
- Prozesse, die KI besser machen und KI, die Prozesse verändert
- End-to-End Prozessanalyse: Reibung, Kosten, Durchlaufzeit
- Human-in-the-Loop und Verantwortlichkeiten
- Automatisierung mit Guardrails und Eskalationen
- Produktstrategie: KI-Features, die Kunden behalten
- Feature-Priorisierung nach Nutzen, Risiko, Aufwand
- Build vs. Buy vs. Partner: Entscheidungslogik
- Experimentdesign: MVP, A/B-Tests, Adoption-Metriken
- Go-to-Market und Preislogik für KI-Angebote
- Packaging: Add-on, Tiering, Usage-based
- Sales-Enablement: Einwände, Proof, Referenzen
- Wettbewerbsvergleich: Positionierung ohne Buzzwords
- Risiken, Compliance und Vertrauen als Differenzierung
- EU AI Act, Datenschutz, Sicherheit: was du wirklich organisieren musst
- Model Risk, Halluzinationen, Prompt Injection, Datenabfluss
- Transparenz, Dokumentation, Monitoring
