Organisationen stehen vor der Herausforderung, KI-Anwendungen sicher in Prozesse zu integrieren und gleichzeitig Projekte unter hoher Dynamik verlässlich zu steuern. Diese Weiterbildung verbindet fortgeschrittene Künstliche Intelligenz, agiles Projektmanagement und Evidence-Based Management, um Innovationsvorhaben strukturiert und messbar umzusetzen.
Du arbeitest an praxisnahen Methoden für Machine Learning, Automatisierung und Prompting und ergänzt diese Kompetenzen um IPMA-orientierte Projektarbeit sowie Scrum-basierte Steuerung. So stärkst du Entscheidungsfähigkeit, Transparenz und Wertorientierung in digitalen Projekten.
Inhalte der Weiterbildung
Anwendung von künstlicher Intelligenz
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI) und ihrer Bedeutung für Unternehmen.
- Anwendung von Prompting-Techniken für Textgenerierung, NLP und Chatbot-Entwicklung.
- Nutzung von KI für Bilderkennung, Bilderzeugung und Deepfake-Anwendungen.
- Evaluierung und Optimierung von KI-Modellen durch Datenvorbereitung und Tools.
- Zukunftstrends und Best Practices in der KI-gestützten Automatisierung und Generierung.
Anwendung von künstlicher Intelligenz - Aufbaukurs
- Vertiefung in Machine Learning, Deep Learning und Automatisierungstechniken.
- Entwicklung, Implementierung und Testing von KI-Modellen zur Prozessoptimierung.
- Management und Skalierung von KI-Projekten mit Tools wie ComfyUI.
- Ethische und rechtliche Aspekte: Datenschutz, Sicherheit und gesetzliche Rahmenbedingungen.
- Praxisorientierte Abschlussprojekte mit Fokus auf Risiko- und Performance-Management.
Projektmanagement mit IPMA®
- Grundlagen des Projektmanagements und Einführung in IPMA Level D.
- Strategisches Projektumfeld: Governance, Compliance, Kultur und Werte.
- Persönliche Kompetenzen: Führung, Kommunikation, Teamarbeit und Konfliktmanagement.
- Methodisches Wissen: Projektdesign, Planung, Steuerung, Risiko- und Ressourcenmanagement.
- Vorbereitung und Unterstützung zur erfolgreichen Zertifizierung.
Scrum® PAL EBM
- Einführung in Scrum, Agile und das Evidence-Based Management (EBM)-Framework.
- Bewertung von Produktwerten und Umgang mit Unsicherheit durch Hypothesen und Experimente.
- Detaillierte Analyse der vier Schlüsselwertbereiche (KVAs): Current Value, Unrealized Value, Time to Market, Ability to Innovate.
- Entwicklung kundenorientierter Ziele und Metriken zur Maximierung des Geschäftswerts.
- Vorbereitung und Unterstützung zur erfolgreichen Zertifizierung.
Praxisanwendung Projektmanagement - Kompakt
- Einführung in Agile, Scrum und Projektmanagement-Grundlagen.
- Nutzung von Jira und Confluence für Projektplanung und -durchführung.
- Durchführung von Projekten mit Fokus auf Daily Scrum, Analysen und Zieldefinition.
- Sprint Review, Retrospektive und Steuerung von Projektphasen.
- Präsentation und Abschlussdiskussion zur Reflektion der Projektergebnisse.
Nach der Weiterbildung kannst du
- KI-Anwendungen mit Prompting, NLP und Modellbewertung praxisorientiert entwickeln und optimieren.
- KI-Projekte unter Berücksichtigung von Datenschutz, Sicherheit sowie Risiko- und Performance-Aspekten planen und skalieren.
- Projekte nach IPMA-orientierten Methoden strukturiert aufsetzen, steuern und Risiken sowie Ressourcen professionell managen.
- Produktwert mit Evidence-Based Management über Ziele, Metriken und Experimente messbar erhöhen und Entscheidungen datenbasiert ableiten.
Für wen ist die Weiterbildung geeignet
- Projektleiterinnen und Projektleiter, die KI und agiles Projektmanagement für Innovationsprojekte kombinieren möchten.
- Product Owner, Scrum Master und Agile Leaders, die Evidence-Based Management und wertorientierte Steuerung im Scrum-Kontext einsetzen wollen.
- Fach- und Führungskräfte aus Digital, IT und Innovation, die Machine Learning und Automatisierung in Organisationen verantworten oder einführen.