KI Manager (IHK) - online
KI-Manager (IHK) verstehen die strategische Bedeutung der KI für die zukünftige Entwicklung des Unternehmens und seiner Geschäftsprozesse. Sie können ...
- konkrete Anwendungsfelder von KI im eigenen Unternehmen identivizieren und bewerten.
- eine langfristige KI-Vision und Umsetzungsstrategie entwickeln.
- die Schlüsselfunktion als Berater/-innen, Initiator/-innen und Multiplikator/-innen für KI-Anwendungen übernehmen.
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IHK-Zertifikat KI Manager*in (IHK)
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Inhalt:
KI als transformative Technologie
- Der aktuelle Stand der KI und ihre Bedeutung für Wirtschaft, Arbeit und Gesellschaft
- Einfluss von KI auf Arbeit, Wirtschaft und Gesellschaft
- Rennen um die KI-Vorherrschaft: Deutschland im globalen Vergleich
- Was bedeutet KI für mich?
- Definition von KI
- Können Maschinen denken? Die Geschichte von KI
- Einordnung der KI-Berichterstattung
- KI-Trends und ein vorsichtiger Ausblick
Wie funktioniert KI?
- Maschinelles Lernen und Neuronale Netze als Kern der KI
- KI-Schlagwörter verstehen und einordnen
- Einführung in Maschinelles Lernen
- Unterschiede von ML zur klassischen Softwareentwicklung
- Überwachtes Lernen
- Logik hinter KI verstehen: unüberwachtes, halbüberwachtes, überwachtes und verstärkendes Lernen
- Funktionsweise von Neuronalen Netzen
- Stand der KI-Forschung
Innovationspotential von KI im bzw. für das Unternehmen
- Von Marketing und Logistik bis Finanzwesen, Forschung und Produktion
- Einsatzbereiche von KI im Unternehmen
- Fallstudien von KI in der Anwendung
Wettbewerbsvorteile durch eine KI-Strategie
- Elemente, Entwicklungsansätze, Organisation und Personal für eine wirkungsvolle KI-Strategie und eine weitblickende KI-Vision
- Lernen von Google & Co: Was ist eine KI-Strategie?
- Stufen der Adaption von KI im Reifegradmodell
- Elemente einer KI-Strategie
- Entwicklung einer KI-Strategie
- Entwicklung einer KI-Vision
- Organisatorische und personelle Voraussetzungen
- Herausforderungen bei der strategischen Ausrichtung
KI-Anwendungen finden und bewerten
- Roadmap von der KI-Vision zur Anwendung: Daten, Customer Journey, Geschäftsprozesse
- Schritte von der Vision zur Anwendung
- KI-Anwendungen beschreiben und analysieren
- Prioritätsmatrix zur systematischen Bewertung
- Entwicklung einer Umsetzungs-Roadmap
Markteinführung und Betrieb von KI-Anwendungen
- Gezielt zum Ergebnis, Hürden vorhersehen, Wachstum initiieren
- Prozessmodell zur Entwicklung von KI-Anwendungen
- Fragen zu Ethik, Sicherheit und Erklärbarkeit
- Vom Labor auf den Markt und was sich ändert
- Operative Herausforderungen
- Auf Wachstumskurs: KI skalieren
- Marktüberwachung und Schadensfälle