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 Digitalisierungsverantwortliche 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 Digitalisierungsverantwortliche dienen als Beispiele in den Übungen; sie können in der Veranstaltung auf andere Tätigkeitsfelder übertragen werden:
- Digital-Roadmaps
- Tool-Stacks
- Adoption-Pfade
- Process-Mining-Audits
- Automation-Backlog
Die Inhalte der Weiterbildungsmaßnahme setzen sich aus drei Modulen zusammen:
- KI für Projektmanager:innen*
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und deren Anwendungsbereiche im Projektmanagement.
- Einführung in Foundation Models und Open-Source-KI-Tools.
- Integration von KI in den Projektalltag, einschließlich der Implementierung von KI-Projekten.
- Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI.
- Methoden zur Evaluation von KI-Lösungen.
- Entwicklung von Soft Skills für KI-Projekte, wie Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement.
- Vertiefung in die Arbeit mit ChatGPT und rechtliche Aspekte der KI-Nutzung.
- KI und Automatisierung*
- Grundlagen und Geschichte von KI und Automatisierung.
- Schlüsseltechnologien und Grundbegriffe der Automatisierung.
- Praktische Anwendung von Automatisierungstools wie Make.com.
- Datenmanagement und die Rolle von Daten als Grundlage für KI-Systeme.
- Dokumentation von Workflows, Fehlerbehebung und Automatisierung von Reports.
- Implementierung von KI-Lösungen in der Praxis, insbesondere in der Prozessautomatisierung.
- Fallstudien und Best Practices im Bereich KI und Automatisierung.
- Zukunftstrends und Innovationen.
- KI im agilen Projektmanagement*
- Prinzipien des agilen Projektmanagements und Grundlagen der Künstlichen Intelligenz.
- Schnittstellen und Synergien zwischen KI und agilen Methoden.
- Datenmanagement und Datenqualität für KI-Projekte.
- Einsatz von KI zur Automatisierung in agilen Projekten und im Teamkontext.
- Planung und Implementierung von KI-Projekten in agilen Strukturen.
- Change Management und Akzeptanzförderung von KI im Team.
- Risikomanagement und ethische Aspekte bei KI-Anwendungen.
- KI-gestützte Entscheidungsfindung und Prognosemodelle.
- Cyber Security im Kontext von KI-Systemen.
Lernziele
Nach Abschluss der Weiterbildungsmaßnahme sind die Teilnehmenden in der Lage:
- Die Grundlagen und Anwendungsbereiche von Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement zu verstehen.
- KI-Tools und -Technologien zur Effizienzsteigerung und Entscheidungsfindung einzusetzen.
- Automatisierungspotenziale in Arbeitsprozessen zu identifizieren und zu nutzen.
- KI-Lösungen in agilen Projektstrukturen zu planen, zu implementieren und zu evaluieren.
- Die ethischen, datenschutzrechtlichen und rechtlichen Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI zu berücksichtigen.
- Change Management und Akzeptanzförderung bei der Einführung von KI-Projekten zu gestalten.
- Die Bedeutung von Datenqualität und -management für KI-Systeme zu erkennen.
- Risiken im Zusammenhang mit KI-Anwendungen zu identifizieren und zu managen.
Berufsperspektiven
Die erworbenen Kenntnisse qualifizieren für Tätigkeiten im Projektmanagement, IT-Management und in der Prozessoptimierung. Absolvent:innen können KI-gestützte Projekte leiten, Automatisierungsstrategien entwickeln und die Integration von KI in bestehende Unternehmensstrukturen vorantreiben. Einsatzmöglichkeiten bestehen in verschiedenen Branchen, in denen die Steigerung von Effizienz und die Nutzung datengestützter Entscheidungsfindung im Vordergrund stehen.
ZusammenfassungDie Weiterbildungsmaßnahme vermittelt praxisorientiertes Wissen zur Anwendung von Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement und in der Automatisierung. Sie adressiert sowohl technische als auch methodische und organisatorische Aspekte und bereitet auf die Gestaltung und Umsetzung von KI-Projekten in unterschiedlichen Kontexten vor.