Diese Weiterbildung setzt sich aus folgenden Modulen zusammen: Agile Leadership Training, KI Consultant (v2.0), und KI Manager:in.

Agile Leadership TrainingLerninhalte:
  • Einführung in agile Führung
  • Agile Werte und Prinzipien
  • Rollen und Verantwortlichkeiten in agilen Teams
  • Agile Führungstechniken und -methoden
  • Kommunikationsstrategien für agile Führungskräfte
  • Förderung von Selbstorganisation und Eigenverantwortung
  • Entscheidungskompetenz und Delegation
  • Umgang mit Veränderungen und Unsicherheiten
  • Aufbau einer agilen Unternehmenskultur
  • Kontinuierliche Verbesserung und Lernen
  • Führung durch Servant Leadership
  • Konfliktmanagement in agilen Teams
  • Agiles Coaching und Mentoring
  • Metriken und Feedback in der agilen Führung
  • Skalierung agiler Führung
  • Agile Führung in der Praxi
KI Consultant (v2.0)Lerninhalte:
  • Einführung in den Kurs
  • Einführung in das KI Consulting
  • Unternehmensanalyse zur KI-Readyness
  • Identifikation von KI-Potentialen im Unternehmen
  • Konzeption eines KI-Pilotprojekts
  • Datenstrategie und Infrastruktur für KI
  • Change Management und Schulung
  • Erfolgsmessung und Skalierung
  • Flowise: LowCode Programmierung zur Erstellung von KI-Demos
  • API-Integration mit einem Foundation Model
  • Azure-basierte KI-Anwendungen
  • Self-hosted interne KI-Anwendung
  • Managementpräsentation vorbereite
KI Manager:inLerninhalte:
  • Einführung in Künstliche Intelligenz (KI)
  • Generative KI: Sprache, Bild und Sound
  • ChatGPT: Funktionsweise und Anwendungspotenziale
  • KI im Arbeitsalltag - Anwendungen und Beispiele
  • Weitere Sprachmodelle und Anwendungsbeispiele
  • Open-Source vs. proprietäre KI-Lösungen
  • Exkurs: Arbeit mit Bild, Video- und Sound-KI's
  • KI-Projekte planen und umsetzen
  • Sicherheit und Ethik in der KI
  • Future of Work - wie KI unseren Arbeitsplatz verändert
  • Exkurs: Kritisches Denke

KI-Agenten: zusätzliche Lerninhalte
  • Architektur agentenbasierter Systeme (Reasoning-Schleifen, Tool-Aufrufe, Speicher)
  • Praxisbeispiele für Agenten im Projekt- und Service-Management
  • Verantwortliche Steuerung von Agentic-AI-Initiativen in regulierten Umgebungen
  • Integration von KI-Agenten in bestehende ITIL- und Sicherheits-Frameworks