Künstliche Intelligenz verändert Wirtschaft, Arbeit und Gesellschaft grundlegend - und das schneller, als viele Unternehmen Schritt halten können. In dieser Transformation braucht es Brückenbauer:innen zwischen Technologie, Strategie und Unternehmenskultur: KI Manager sind genau das. Sie erkennen Potenziale, denken in Lösungen und bringen Innovation verantwortungsvoll in die Praxis.
Als KI Manager steuern Sie die strategische Einführung von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen - wirtschaftlich, sicher und regelkonform. Diese Weiterbildung befähigt Sie, als KI Manager die Einführung, Steuerung und Skalierung von KI im Unternehmen verantwortungsvoll und wirtschaftlich wirksam umzusetzen. Sie lernen, strategische Anwendungsfelder zu identifizieren, technische Grundlagen fundiert einzuordnen und operative Maßnahmen zu koordinieren - unter besonderer Berücksichtigung regulatorischer Rahmenbedingungen wie dem EU AI Act. Im Mittelpunkt stehen Nutzenorientierung, Risikobewertung, Datenstrategie und der Aufbau tragfähiger KI-Governance-Strukturen, so dass KI als Chance und nicht als Bedrohung wahrgenommen wird.
Schwerpunkte der Weiterbildung zum KI Manager:
Grundlagen und strategischer Rahmen
- Künstliche Intelligenz im wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Kontext
- Technologieverständnis für Entscheider: KI, ML, LLM, Generative AI
- Chancen und Risiken im Unternehmensumfeld
- Wettbewerbsvorteile durch KI-Integration
Use Cases identifizieren und bewerten
- Methodik zur Auswahl sinnvoller Anwendungsfelder
- Wirtschaftlichkeit, Skalierbarkeit und Datenverfügbarkeit
- Quick Wins vs. strukturelle Transformation
- Best Practices aus Industrie und Dienstleistung
Datenstrategie, Infrastruktur & Generative KI
- Grundlagen der Datenarchitektur für KI
- Datenschutz, Datenqualität und Data Ownership
- Cloud, API-Schnittstellen & Systemintegration
- Generative KI & Prompt Engineering verstehen und einordnen
Governance, Ethik & EU AI Act
- Überblick über den EU AI Act und seine Relevanz für Unternehmen
- Risikoklassen, Transparenz- und Dokumentationspflichten
- Verantwortungsvolle KI: Ethik, Fairness und Nachhaltigkeit
- Aufbau eines unternehmensinternen KI-Governance-Frameworks
Umsetzung & Change Management
- Projektplanung, Stakeholdermanagement und Pilotierung
- Zusammenarbeit mit Tech-Teams und externen Partnern
- Change-Prozesse in Organisationen erfolgreich gestalten
- Akzeptanz schaffen durch Kommunikation und Befähigung
Anwendung & Praxistransfer
- Entwicklung einer KI-Roadmap im Unternehmenskontext
- Praxis-Workshop: Umsetzung am konkreten Fallbeispiel
- Praxisorientierte Ergebnispräsentation und Peer-Feedback