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 IT-Beratungsprofile 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.

Praxisbezug für IT-Beratungsprofile

Die folgenden typischen Aufgaben aus dem Berufsalltag von IT-Beratungsprofile dienen als Beispiele in den Übungen; sie können in der Veranstaltung auf andere Tätigkeitsfelder übertragen werden:

  • Architektur-Reviews
  • Use-Case-Maps
  • Proof-of-Concept-Bewertungen
  • TCO-Modelle
  • Vendor-Bewertungen
Inhalte

Die Weiterbildung gliedert sich in drei thematische Schwerpunkte:

KI für Projektmanager:innen
  • Einführung in Künstliche Intelligenz und ihre Relevanz für das Projektmanagement.
  • Anwendungsbereiche von KI zur Optimierung von Projektentscheidungen und -prozessen.
  • Verständnis von 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 KI-Anwendungen.
  • Methoden zur Evaluation von KI-Lösungen.
  • Entwicklung von Soft Skills für die Führung und Kommunikation in KI-Projekten sowie für das Veränderungsmanagement.
  • Praktische Anwendung von KI-Tools wie ChatGPT.
  • Vertiefung rechtlicher Rahmenbedingungen für die KI-Nutzung.
  • Grundlagen des Projektmanagements im Kontext von KI.

KI und Automatisierung
  • Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und Automatisierung, inklusive historischer Entwicklung.
  • Schlüsseltechnologien und Grundbegriffe der KI-gestützten Automatisierung.
  • Praktische Anwendung von Automatisierungsplattformen wie Make.com.
  • Datenmanagement und Automatisierung von Workflows, Berichten und Fehlerbehebung.
  • Die Rolle von Daten als Grundlage für KI-Systeme.
  • Implementierung von KI-Lösungen in der Praxis, insbesondere in der Prozessautomatisierung.
  • Einführung in Large Language Models (LLMs).
  • Analyse von Fallstudien und Best Practices.
  • Zukunftstrends und Innovationen im Bereich KI und Automatisierung.

KI im Arbeitsalltag
  • Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und technologische Konzepte.
  • Bedeutung von Datenqualität und -management für KI-Systeme.
  • Rechtliche Rahmenbedingungen, einschließlich des AI Acts.
  • Einsatzmöglichkeiten von KI zur Transformation von Routinen und Prozessen.
  • Überblick über KI-Tools und Softwarelösungen.
  • Unterstützung des Projektmanagements und des Change Managements durch KI.
  • Implementierungsstrategien für KI-Projekte.
  • Identifikation und Bewältigung von Risiken, Herausforderungen und ethischen Aspekten.
  • Kontinuierliche Weiterentwicklung und Zukunftstrends im Bereich KI.

Lernziele

Nach Abschluss der Weiterbildungsmaßnahme sind die Teilnehmenden in der Lage:

  • Die Grundlagen und Anwendungsbereiche von Künstlicher Intelligenz im Projektmanagement und Arbeitsalltag zu verstehen.
  • KI-Tools und -Technologien zur Optimierung von Prozessen und Entscheidungen einzusetzen.
  • KI-Projekte zu planen, zu implementieren und zu evaluieren.
  • Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Aspekte der KI-Nutzung zu berücksichtigen.
  • Automatisierungslösungen zur Steigerung der Effizienz zu entwickeln und anzuwenden.
  • Die Potenziale von KI für den organisatorischen Wandel und die persönliche Arbeitsweise zu erkennen und zu nutzen.
  • Kommunikations- und Führungsstrategien für KI-gestützte Projekte anzuwenden.

Berufsperspektiven

Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Fach- und Führungskräfte in den Bereichen Projektmanagement, IT-Management, Prozessoptimierung und strategische Unternehmensentwicklung. Die Weiterbildung bereitet auf Tätigkeiten vor, die die Integration und Steuerung von KI-Lösungen in betriebliche Abläufe umfassen. Dies schließt Positionen ein, die sich mit der datengestützten Entscheidungsfindung, der Automatisierung von Geschäftsprozessen und der strategischen Nutzung von KI zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit befassen.