Kursbeschreibung
KI in Legacy-Systemen verlangt Entscheidungen, die weit über die Auswahl eines Modells oder Anbieters hinausgehen. Du prüfst, welche KI-Use-Cases sich in der vorhandenen Architektur umsetzen lassen, wo Datenqualität und Schnittstellen Grenzen setzen und welche Änderungen vor einer Umsetzung nötig sind. Das Seminar richtet sich an Führungskräfte, IT-Leitungen und Architekturverantwortliche, die Investitionen begründen, Risiken vor einer Projektfreigabe erkennen und den Weg vom Pilotprojekt zum Regelbetrieb planen müssen.
Du vergleichst Batch-Verarbeitung, Event-Streaming und API-basierte Anbindungen anhand ihrer Einsatzbedingungen. Auch zentrale und dezentrale KI-Services, Cloud-, On-Premises- und Hybrid-Betrieb sowie Build-, Buy- und Partnering-Entscheidungen bewertest du mit konkreten Kriterien. Datenschutz, Security, Compliance, Betriebsverantwortung und Vendor-Lock-in fließen in die Architekturentscheidung ein. Mit Bewertungsmatrizen und Roadmap-Ansätzen machst du technische Abhängigkeiten sichtbar und begründest Entscheidungen gegenüber Management, IT und Fachbereichen.
Du entwirfst eine priorisierte KI-Roadmap mit Integrationsoptionen, Entscheidungskriterien und nächsten Schritten. Kleine Gruppen von 2 bis 8 Personen lassen Raum für die Diskussion unterschiedlicher Systemlandschaften. Einen Überblick über angrenzende Themen bietet die Kategorie KI-Schulungen. Die Schulung zur KI-Datenstrategie vertieft anschließend die Steuerung von Datenquellen und Verantwortlichkeiten. Wenn du die passende Durchführung für dich oder dein Team klären möchtest, kannst du eine Beratung zur Seminarbuchung anfragen.
Die wichtigsten Themen im Überblick
- KI-Use-Cases fundiert bewerten
- Integrationsmuster vergleichen
- Betriebsmodelle auswählen
- Architekturrisiken früh erkennen
- KI-Roadmap priorisieren
Zielgruppe
- Geschäftsführung und Bereichsleitungen mit Investitions- und Risikoverantwortung
- IT-Leitungen und CIOs in gewachsenen Systemlandschaften
- Enterprise-Architecture-Verantwortliche für KI-Integrationsentscheidungen
- Projektverantwortliche nach ersten KI-Piloten bei der Planung des Regelbetriebs
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis für IT-Systeme und digitale Prozesse
- Erfahrung mit Projektsteuerung, Systemverantwortung oder Investitionsentscheidungen hilfreich
- Keine Programmierkenntnisse erforderlich
- Die KI-Schulung für Entscheider vermittelt vorab KI-Grundbegriffe
Kursinhalte
KI-Potenziale in gewachsenen IT-Landschaften
- Ausgangslagen in Legacy-IT
- Hybrid-Cloud und bestehende Fachanwendungen
- KI-Use-Cases entlang von Prozessen
- Automatisierung in Bestandsprozessen
- Analytics und Machine Learning
- Generative KI im Anwendungskontext
- Nutzen-Risiko-Abwägung
- Reifegrad von KI-Use-Cases
Datenflüsse und Datenqualität
- Datenquellen und Datenformate
- Datenverantwortung in Bestandssystemen
- Datenqualität und Aktualität
- Datenherkunft und Datenlinie
- Batch-Verarbeitung und Event-Streaming
- API-basierte Datenbereitstellung
- Datenschutz und Zugriffskonzepte
Schnittstellen und Integrationsmuster
- API-Strategien für KI-Services
- Integration von SaaS-Lösungen
- On-Premises- und Cloud-Anbindungen
- Middleware und Message-Broker
- Entkopplung über Integrationsplattformen
- Instabile Schnittstellen und Fehlerbilder
- Veraltete Datenmodelle als Risiko
Architekturentscheidungen für KI
- Build, Buy oder Partnering
- Zentrale KI-Plattformen
- Dezentrale KI-Services
- Domänenspezifische Lösungsarchitekturen
- Cloud-, On-Premises- und Hybrid-Betrieb
- Skalierbarkeit und Wartbarkeit
- Kosten und technische Schulden
Governance, Sicherheit und Betrieb
- Rollen und Verantwortlichkeiten
- Entscheidungswege für KI-Vorhaben
- Security für Modelle und Daten
- Schnittstellensicherheit und Zugriffsschutz
- Monitoring und Logging
- Modell-Lebenszyklus und Betriebsübergabe
- Compliance-Anforderungen
- Ausfallrisiken und Vendor-Lock-in
Entscheidungsvorlagen und Roadmap
- Bewertungsmatrix für KI-Use-Cases
- Vergleich geeigneter Integrationsoptionen
- Architekturprinzipien für KI-Initiativen
- Roadmap vom Pilotprojekt zum Regelbetrieb
- Entscheidungsvorlagen für das Management
- Abstimmung zwischen IT und Fachbereichen
