Kursbeschreibung
Du willst KI liefern, aber ohne teure Umwege: Dieses Seminar zeigt Dir, wie Du Make, Buy und Partner als wiederholbaren Entscheidungsprozess etablierst. Statt Einzelfall-Diskussionen baust Du ein Vorgehen auf, das Use Cases vergleichbar macht und Entscheidungen dokumentierbar absichert. Du arbeitest mit einem Kriterienkatalog, der technische, wirtschaftliche und regulatorische Aspekte verbindet. Dazu gehören Gesamtkosten über 24 Monate, Time-to-Value, Betriebsfähigkeit, Abhängigkeiten, Sicherheitsanforderungen, Datenresidenz und die Frage, wie gut sich eine Lösung später austauschen lässt. Du lernst außerdem, welche Governance nötig ist, damit Verantwortlichkeiten für Daten, Modelle, Freigaben und Betrieb nicht zwischen Teams verschwinden. Im Make-Track planst Du realistisch: Welche Rollen braucht es, welche Architekturbausteine sind Pflicht, und wie sieht MLOps im Tagesgeschäft aus. Im Buy-Track bewertest Du Plattformen und Standardlösungen anhand von Integrations- und Compliance-Fähigkeiten, nicht anhand von Demo-Eindrücken. Im Partner-Track entwickelst Du ein Steuerungs-Setup mit RACI, SLAs, KPIs, Tests, Abnahme und Red-Teaming sowie klaren Regeln zu IP, Nutzungsrechten und Trainingsdaten. Regulatorik wie EU AI Act und Datenschutz wird in konkrete Nachweise und Pflichten übersetzt, damit Entscheidungen revisionsfest werden. Am Ende kannst Du eine Entscheidungsvorlage erstellen, die Business Case, Risiken und Roadmap so aufbereitet, dass Einkauf, Legal, IT und Fachbereich gemeinsam entscheiden können, ohne das Projekt auszubremsen.
Die wichtigsten Themen im Überblick
- Make/Buy/Partner-Entscheidungen per Scorecard absichern
- KI-Use-Cases nach Reifegrad, Risiko und Nutzen bewerten
- KI-Eigenentwicklung mit MLOps, Betrieb und Kosten planen
- KI-Plattformen auf Integration, Sicherheit und Lock-in prüfen
- Dienstleister mit RACI, SLAs, KPIs und Abnahmen steuern
- Pflichten aus EU AI Act, Datenschutz und Security ableiten
- KI-Business-Cases mit ROI und Sensitivität erstellen
- Roadmap von Pilot bis Betriebsübergabe belastbar planen
Zielgruppe
- IT- und Digitalverantwortliche, die KI-Programme steuern
- Produktverantwortliche und Projektleitende für KI-Use-Cases
- Einkauf, Vendor Management und Sourcing-Verantwortliche
- Compliance, Datenschutz und Informationssicherheit als Sparringspartner für KI
- Für alle, die Make/Buy/Partner-Entscheidungen für KI belastbar begründen wollen
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von IT-Projekten, Daten und Schnittstellen
- Hilfreich: erste Berührung mit KI-Use-Cases oder Plattformauswahl
Kursinhalte
- Entscheidungsrahmen für KI-Initiativen
- Use-Case-Reifegrad: Daten, Prozesse, Nutzen
- Build-vs-Buy-vs-Partner als Portfolio-Entscheidung
- Entscheidungskriterien: Time-to-Value, Risiko, Lock-in
- Governance: Rollen, Freigaben, Verantwortlichkeiten
- Eigenentwicklung realistisch planen (Make)
- Zielarchitektur: Datenpipeline, Feature Store, MLOps
- Teamzuschnitt: Product, Data, ML, Plattform
- Betrieb: Monitoring, Drift, Incident-Prozesse
- Kostenblöcke: Build, Run, Change über 24 Monate
- Plattformen und Standardlösungen bewerten (Buy)
- LLM- und AI-Plattformen: Abgrenzung, Stärken, Grenzen
- Integrationsaufwand: Identity, Datenzugriff, APIs
- Sicherheit und Compliance: Logging, Datenresidenz
- Exit-Strategien: Portabilität und Vertragshebel
- Partner- und Dienstleistermodelle steuern (Partner)
- Liefermodelle: Projekt, Produktteam, Managed Service
- RACI, SLAs, KPIs: messbar statt vage
- IP, Nutzungsrechte, Trainingsdaten, Prompt-Artefakte
- Qualitätssicherung: Abnahme, Tests, Red-Teaming
- Risiko, Recht und Regulatorik in Entscheidungen
- EU AI Act: Risikoklassen und Pflichten ableiten
- Datenschutz: Zweckbindung, TOMs, Auftragsverarbeitung
- Security by Design: Secrets, Zugriff, Supply Chain
- Modellrisiken: Halluzinationen, Bias, Prompt Injection
- Business Case und Entscheidungsvorlage
- ROI-Logik: Nutzenarten, Annahmen, Sensitivität
- Make/Buy/Partner-Scorecard und Gewichtungen
- Roadmap: Pilot, Skalierung, Betriebsübergabe
- Vorlage: Entscheidungsvorlage für Steering Committees
