Modul 1: Design Thinking mit KI
- Einführung in Design Thinking als Innovationsrahmen für KI-Manager:innen: Nutzerzentrierung, Prototyping & Kollaboration
- Anwendung des Design Thinking Prozesses in sechs Phasen: Verstehen, Beobachten, Definition, Ideenfindung, Prototyping, Testing
- KI-gestützte Methoden zur Nutzerforschung: GPT-Prompts für Persona-Entwicklung, Empathy Maps, User Journey Mapping
- Entwicklung nutzerzentrierter Lösungen mit KI-Unterstützung: ChatGPT, DALL·E, Claude, Perplexity & Gemini im Designprozess
- Praxisnahe Mini-Challenges & Haupt-Challenge: Entwicklung eines KI-Produktberaters für den E-Commerce oder eines eigenen Use Cases
- Business Model Canvas & Lean Canvas: Strukturierung von Ideen zu marktfähigen Konzepten
- Prototyping-Formate: Storyboards, Wireframes, Click-Dummies, Fake Ads, Erklärvideos & KI-generierte Szenarien
- Testing & Iteration: Feedbackmethoden wie Think-Aloud, Peer-Tandems, "Ich mag / Ich wünsche mir / Was wäre wenn"
- Förderung von Growth Mindset & kreativer Teamkultur: Empathie, Offenheit, Fehlerfreundlichkeit & Co-Kreation
- Tools & Plattformen für KI-gestütztes Design: Uizard, Landing.so, WIX, Midjourney, ElevenLabs, Sora
Modul 2 Agile Methoden mit KI
- Status Quo & Herausforderungen in KI-Projekten (Unsicherheit, Datenqualität, interdisziplinäre Teams)
- Einführung agiler Prinzipien & Frameworks (Agiles Manifest, Scrum, Kanban, Design Thinking)
- Lean Startup & MVP-Entwicklung (Hypothesen, A/B-Tests, iteratives Lernen)
- Einführung in Scrum, Scrum Events im Detail, Backlog Management, User Stories schreiben, Scrum-Tools
- User Story Mapping & Priorisierung (Customer Journey, MoSCoW, WSJF, Planning Poker)
- Rollen & Prozesse im agilen Projektmanagement (Product Owner, Scrum Master, UX Designer, Entwickler)
- Tools & Methoden für agile Steuerung (Jira, Trello, etc.)
- Moderation & Workshopgestaltung (Liberating Structures, systemische Fragen, Devils Facilitation Playground)
- KI & Agilität - Synergien & Besonderheiten (Explainable AI, ML-Ops, Data Drift, ethische Reflexion)
Modul 3: KI-Strategie & -Implementierung
- KI im Unternehmen: Definition von Potenzialen, Technologien & Herausforderungen / Effektive Prompting-Frameworks
- KI-Readiness & Unternehmensanalyse: KI-Reifegrad erfassen / Fragebogen zur Use-Case-Identifizierung / GAP- & SWOT-Analyse für KI-Projekte / Trends in der
- KI-Nutzung und Benchmarking
- Projekt-Implementierung & ROI-Ermittlung: Projektsteckbrief und Business Case Entwicklung / ROI-Berechnung für KI-Investitionen / Vendor Selection & Make-or-Buy-Entscheidungen
- Change-Management bei KI-Projekten: Menschliche Reaktionen auf Veränderung verstehen / Elemente für erfolgreiche Change-Strategien / Nachhaltigen Wandel bei KI-Einführung gestalten / Stakeholder-Management und Kommunikationsstrategien
- KI-Ethik & Governance: Definition von Ethik & Governance im KI-Kontext / Recht, Compliance, Bias, Fairness, Transparenz & Sicherheit / Der Governance-Baukasten für verantwortliche KI-Nutzung / Organisationsstrukturen und Verantwortlichkeiten definieren
Modul 4: KI-Agenten und Automatisierung
- Grundlagen & Typen von KI-Agenten: Definition & Architektur von KI-Agenten, Einsatzszenarien in Unternehmen, Produktivität & Automatisierung
- Copilot Studio & No-/Low-Code Entwicklung: Einführung in Microsoft Copilot Studio & Power Platform, Visuelle Agentenentwicklung ohne Programmierkenntnisse, FAQ-, Sprach-, autonome & Flow-Agenten
- Prompt Engineering & Agenten-Logik: Strukturierte Prompts für KI-Agenten (Identity, Self-Reflection, Iterative Refinement), Trigger, Aktionen, Variablen & Bedingungen im Agenten-Flow
- Debugging & Weiterentwicklung: Besonderheiten des KI-Debuggings (OODA-Loop Framework), Einsatz von LLMs als Debugging-Partner
- Tools, Flows & Trigger in Copilot Studio: Connector, Flow, Model Context Protocol, Integration externer Systeme & Datenquellen (Excel, SharePoint, APIs), unterschiedliche Trigger-Arten
- Agenten-Flows & Automatisierung: Aufbau & Komponenten von Agent-Flows, Praxis: Erstellung eines Agenten mit Flow, Trigger & Tool-Anbindung
- Multi-Agenten-Systeme & Orchestrierung: Unterschiede zwischen Single-Agent & Multi-Agent-Systemen (MAS), MAS-Strukturen, Best Praxisbeispiele
- Abschlussprojekt & Zukunftsperspektiven: Entwicklung eines voll funktionsfähigen KI-Agenten mit Business Use Case, Anwendung von Growth Mindset in der Agentenentwicklung
Täglich praktische Übungen & praxisbewährte Templates zu den o.g. Inhalten
WAS DU VON UNS ERWARTEN KANNST:
- Vermittlung von aktuellem und praxisnahem Know-how
- Dozierende mit angewandter Berufserfahrung
- Praktische Übungen, Diskussionen und Tipps & Tricks der Dozierenden
- Teilnahmezertifikat und zusätzliche Zertifizierung durch eine Abschlussprüfung (für KI Manager)
- Individuelle Coachingstunde zur Orientierung bei der Jobwahl
- Auf Wunsch Verleih von Schulungsequipment, wie z. B. Laptop, Monitor, Kamera