Entwicklung einer AI Strategy for Business Growth richtet sich gezielt an Unternehmen, die durch AIConsulting und KIConsulting datengetriebene Geschäftsmodelle entwickeln und ihren Wettbewerbsvorsprung im Bereich Artificial Intelligence und Künstliche Intelligenz nachhaltig ausbauen möchten. Im Fokus steht die systematische Ausarbeitung individueller KIStrategie und AIIntegration, sodass Sie zentrale AIUse Cases sowie moderne LLM- und GenerativeAI-Technologien passgenau auf Ihre Geschäftsprozesse anwenden lernen. Der Kurs beleuchtet, wie ResponsibleAI und AIEthik im Rahmen der AIGovernance umzusetzen sind und wie Sie sowohl APIs als auch No-Code- und Python-basierte Lösungen (z. B. n8n, AgenticAI, RAG) in bestehende Systeme übertragen. Diese Weiterbildung legt besonderen Wert auf regulatorische Anforderungen (EUAIACT), und verknüpft für Einsteiger im Digital Transformation-Bereich ein nachvollziehbares Framework für eine BusinessAI-getriebene Tech-Karriere.
Grundlagen von AIConsulting- AIConsulting und KIConsulting: Begriffsdefinitionen, Relevanz und geschäftlicher Mehrwert
- Überblick über Künstliche Intelligenz und Artificial Intelligence in Unternehmen
- Rolle von AIBeratung bei der Entwicklung von KIStrategie
- Rahmenbedingungen aus EUAIACT, AIEthik, ResponsibleAI und Governance
- Verantwortlichkeiten, Organisation und wichtige Stakeholder in AI-Projekten
- Typische AIUse Cases, Tool-Stacks und Schnittstellen (APIs, n8n)
- Best Practices bei der Initialisierung von AIBusiness-Projekten
Technologien und Implementierungsstrategien
- Auswahl und Bewertung relevanter LLM- und GenerativeAI-Technologien
- Python, No-Code-Plattformen, Automatisierung und AgenticAI
- Integration von RAG-Mechanismen zur Datenanreicherung und Wissensbereitstellung
- Sicherheit, Compliance und AIGovernance in AIIntegration-Projekten
- Schnittstellen, Cloud-Lösungen und hybride Ansätze für die AIImplementierung
- Rollout und Skalierung von BusinessAI-Lösungen im Unternehmenskontext
- Technische Grundlagen für Digital Transformation-Projekte inklusive Monitoring
Praktische Anwendung und Best Practices
- Eigene Entwicklung von AIUse Cases im Unternehmensalltag
- Nutzung branchenspezifischer AIConsulting-Fallstudien
- Umsetzung von AIBeratung, Incident Response und Governance-Prozessen
- Integration von AIIntegration-Frameworks mit Python, n8n und APIs
- Durchführung von KPI-basiertem Monitoring und Business Case Evaluierung
- Verwaltung von Change Management und kontinuierlicher Verbesserung
- Dokumentations- und Qualitätssicherungsprozesse in AI-Projekten
Monitoring, Optimierung und Governance
- Einsatz von Analyse-Tools zur Erfolgskontrolle Ihrer AI-KIStrategie
- Identifikation von Optimierungspotenzial, Reporting und KPIs
- Durchführung von Sicherheitsaudits, Budgetplanung und Ressourcenmanagement