Zielsetzung
Diese Weiterbildungsmaßnahme richtet sich an alle Interessierten, die ihre beruflichen Kenntnisse erweitern möchten. Die Praxisbeispiele und Übungsaufgaben sind so gewählt, dass sie besonders gut auf den Berufsalltag von HR-Business-Partner-Profile übertragbar sind; die Teilnahme steht ausdrücklich allen offen, unabhängig von der aktuellen beruflichen Tätigkeit. Vermittelt werden Methoden, Werkzeuge und Inhalte, die in unterschiedlichen Tätigkeitsfeldern eingesetzt werden können.
Die folgenden typischen Aufgaben aus dem Berufsalltag von HR-Business-Partner-Profile dienen als Beispiele in den Übungen; sie können in der Veranstaltung auf andere Tätigkeitsfelder übertragen werden:
- Workforce-Pläne
- Change-Coachings
- Talent-Reviews
- Strategie-Briefings
- Engagement-Pulse
Die Inhalte umfassen die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren spezifische Anwendungsbereiche im Projektmanagement. Vermittelt werden der Umgang mit Foundation Models und Open-Source-KI-Tools sowie die Integration von KI in den Projektalltag. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Implementierung von KI-Projekten, der Evaluation von KI-Lösungen sowie ethischen, datenschutzrechtlichen und rechtlichen Rahmenbedingungen. Themen wie die Kommunikation und Führung in KI-Projekten sowie Veränderungsmanagement werden ebenfalls behandelt.
Der Kurs zur KI und Automatisierung behandelt die Geschichte und Entwicklung der KI, Grundbegriffe und Schlüsseltechnologien der Automatisierung. Die Teilnehmer lernen den Aufbau und die Dokumentation von Automatisierungsprojekten, die Nutzung von Tools wie Make.com sowie Datenmanagement und die Automatisierung von Reports. Exkurse zu Daten als Grundlage von KI-Systemen und Large Language Models (LLMs) ergänzen die praktischen Aspekte der KI-Implementierung in der Prozessautomatisierung.
Der Kurs KI-gestützte Datenanalyse fokussiert auf die Aufbereitung und Visualisierung von Daten sowie die Anwendung von KI-Tools zur Mustererkennung. Inhalte sind Grundlagen des maschinellen Lernens, überwachtes und unüberwachtes Lernen, Deep Learning sowie Feature Engineering und Modellbewertung. Die Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von KI-Modellen, Ethik und Datenschutz in der KI-gestützten Datenanalyse sowie der Einsatz spezifischer Analysetools werden behandelt. Ein Praxisprojekt zur Umsetzung einer KI-gestützten Datenanalyse rundet das Modul ab.
Lernziele- Anwendung von KI-Tools zur Verbesserung von Projektentscheidungen und -prozessen.
- Implementierung von KI-Lösungen in Projekten und Arbeitsabläufen.
- Bewertung der Effektivität und der ethischen Aspekte von KI-Anwendungen.
- Erstellung und Management von Automatisierungsprojekten.
- Analyse von Daten mittels KI-gestützter Methoden.
- Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens und Deep Learnings.
- Kenntnis der rechtlichen und datenschutzrechtlichen Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI.
Berufsperspektiven
Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Tätigkeiten im Projektmanagement, in der IT-Projektleitung, im IT-Management und in der Prozessoptimierung. Absolvent:innen können KI-Initiativen in Organisationen begleiten, KI-gestützte Analysen durchführen und zur Automatisierung von Geschäftsprozessen beitragen. Die Weiterbildung unterstützt die Übernahme von Rollen, die die strategische und operative Anwendung von Künstlicher Intelligenz erfordern.