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 Vertriebsassistenzen 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 Vertriebsassistenzen dienen als Beispiele in den Übungen; sie können in der Veranstaltung auf andere Tätigkeitsfelder übertragen werden:
- Angebots-Mappen
- CRM-Pflege
- Wochen-Reports
- Konditions-Pflege
- Auftrags-Eingabe
Die Weiterbildung gliedert sich in drei Kernbereiche:
- **KI für Projektmanager:innen:**
* Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
* Anwendungsfelder von KI im Projektmanagement
* Einsatz von Foundation Models und Open Source KI-Tools
* Integration von KI in den Projektalltag
* Implementierung von KI-Projekten
* Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Aspekte der KI-Nutzung
* Evaluation von KI-Lösungen
* Entwicklung von Soft Skills für KI-Projekte, einschließlich Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement
* Abschlussaufgabe und Ressourcensammlung
* Exkurs: Projektmanagement
* Zusatzthema: Arbeiten mit ChatGPT
* Vertiefung rechtlicher Rahmenbedingungen für KI
- **KI-gestützte Datenanalyse:**
* Nutzung von KI-gestützten Analyse-Cockpits und Co-Piloten
* Datenaufbereitung und -visualisierung
* Automatisierung von Code mit Werkzeugen wie GitHub Copilot
* Entwicklung von KI-Analyse-Pipelines von Rohdaten bis zur Business-Strategie
* Grundlagen des maschinellen Lernens, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen
* Datenbereinigung und Feature Engineering
* Deep Learning in der Datenanalyse
* Aufbau und Training eigener KI-Modelle mit lokalen Tools (z.B. Knime)
* Modellbewertung, Performance-Metriken und Interpretierbarkeit von KI-Modellen
* Ethik und Datenschutz in der KI-gestützten Datenanalyse
* Einsatz von KI-gestützten Analysetools und Softwarelösungen
* Praxisprojekt zur Umsetzung einer KI-gestützten Datenanalyse
- **Scrum Master:in (PSM I):**
* Grundlagen agiler Konzepte
* Definition, Rollen, Events und Praktiken nach dem Scrum Guide
* Planung, Schätzung und Monitoring in Scrum
* Skalierung von Scrum und Schaffung eines agilen Umfelds
* Prüfungsvorbereitung für die PSM I Zertifizierung
* Exkurs: Künstliche Intelligenz im agilen Kontext
* Optional vertiefendes Material
Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage:
- Grundlegende Konzepte der Künstlichen Intelligenz zu verstehen und deren Relevanz für das Projektmanagement und die Datenanalyse zu erkennen.
- KI-Werkzeuge und -Methoden zur Optimierung von Projektentscheidungen und -abläufen anzuwenden.
- Datenmuster zu entschlüsseln und handlungsrelevante Erkenntnisse durch KI-gestützte Analysen zu gewinnen.
- KI-Modelle für spezifische Aufgaben im Projektmanagement und in der Datenanalyse zu konzipieren und anzuwenden.
- Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Aspekte bei der Implementierung und Nutzung von KI zu berücksichtigen.
- Agile Methoden, insbesondere Scrum, anzuwenden und als Scrum Master:in Teams erfolgreich zu coachen.
- KI-gestützte Lösungen zu evaluieren und deren Performance zu bewerten.
- Die für KI-Projekte erforderlichen Soft Skills, wie Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement, zu entwickeln.
Berufsperspektiven
Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Tätigkeiten in den Bereichen Projektmanagement, IT-Management, Datenanalyse und agile Produktentwicklung. Absolvent:innen können Positionen in der Konzeption, Implementierung und Verwaltung von KI-gestützten Projekten und Systemen übernehmen. Die Weiterbildung bereitet auf Rollen vor, die eine Schnittstelle zwischen technologischen Entwicklungen, strategischen Projektzielen und datenbasierten Entscheidungen bilden. Die Scrum Master:in Qualifikation eröffnet Perspektiven im agilen Projektmanagement.