Kursbeschreibung
Die Diskussion um KI und Kündigungen wird oft emotional geführt, doch Unternehmen brauchen vor allem eine umsetzbare Antwort: Wie lässt sich KI so einführen, dass Wert entsteht, Risiken sinken und Mitarbeitende mitgehen. Genau daran arbeitest Du in diesen zwei Tagen. Du analysierst typische Bruchstellen in KI-Einführungen: unklare Ziele, fehlende Datenregeln, keine Qualitätskriterien, und ein Change, der zu spät startet. Daraus leitest Du eine klare Struktur ab: Use-Case-Canvas, Business Case, Priorisierung mit Impact-Risk-Matrix und eine Roadmap, die Pilotierung, Skalierung und Betrieb abdeckt. Du setzt Governance nicht als Bürokratie auf, sondern als Schutzgeländer: EU AI Act Anforderungen, Datenschutz, Vertraulichkeit, Logging, Aufbewahrung sowie Human-in-the-Loop-Freigaben und Eskalation. Damit Ergebnisse verlässlich werden, definierst Du Qualitätskriterien und baust Evaluation und Review-Routinen auf, ergänzt durch Guardrails und Red-Teaming. Ein weiterer Schwerpunkt ist Kommunikation und Skill-Building: Rollenprofile für Führung, Fachbereiche, IT, HR und Legal, Lernpfade und ein Champions-Modell, das Shadow AI reduziert. Am Ende hältst Du ein fertiges KI-Resilienz-Playbook in der Hand, inklusive Policy-Entwurf, Checklisten, KPIs und Rollout-Plan.
Die wichtigsten Themen im Überblick
- KI-Use-Cases mit Impact-Risk-Matrix sicher priorisieren
- EU AI Act, Datenschutz und Governance praxisnah umsetzen
- KI-Ergebnisse mit Guardrails und Reviews absichern
- Shadow AI, Datenabfluss und Halluzinationen begrenzen
- Rollen, Skills und Lernpfade für KI-Teams entwickeln
- 30-60-90-Tage-Roadmap für die KI-Einführung erstellen
- Betriebsrat und Führung früh in den KI-Change einbinden
- KI-Resilienz-Playbook für Pilot, Skalierung und Betrieb
Zielgruppe
- Führungskräfte und Bereichsleitungen mit KI-Verantwortung
- HR, Organisationsentwicklung und Learning Teams
- IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Legal
- Produkt- und Prozessverantwortliche in Fachbereichen
- Alle, die KI im Unternehmen einführen wollen, ohne Vertrauen, Qualität und Compliance zu riskieren
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von Unternehmensprozessen und Entscheidungswegen.
- Keine Programmierkenntnisse erforderlich.
Kursinhalte
- Realitätscheck: Was KI im Unternehmen wirklich verändert
- Automatisierung vs. Augmentation: geeignete Aufgaben erkennen
- Rollen, Skills und Teamzuschnitt neu denken
- Risiken: Halluzinationen, Datenabfluss, Shadow AI
- Messgrößen: Qualität, Durchlaufzeit, Risiko, Akzeptanz
- KI-Strategie, die nicht am Alltag scheitert
- Use-Case-Pipeline: von Idee zu belastbarem Business Case
- Priorisierung mit Impact-Risk-Matrix
- Make-or-Buy und Tool-Landschaft (Copilots, Chatbots)
- Roadmap: 30-60-90 Tage und 12 Monate
- Governance, Recht und Sicherheit praxisnah
- EU AI Act: Einordnung, Pflichten, Dokumentation
- Datenschutz und Vertraulichkeit: Regeln für Prompts und Daten
- Modell- und Anbieter-Risiken: Logging, Aufbewahrung, DPA
- Human-in-the-Loop: Freigaben, Vier-Augen-Prinzip, Eskalation
- Qualitätssicherung für KI-Ergebnisse
- Prompting als Prozess: Briefing, Kontext, Kriterien
- Guardrails: Vorlagen, Policies, Red-Teaming
- Evaluation: Tests, Benchmarks, Stichproben, Review-Routinen
- Fehlerkultur: Incident-Playbook für KI
- Change, Kommunikation und Skill-Building
- Skill-Matrix: Rollenprofile für Fachbereich, IT, HR, Legal
- Lernpfade: On-the-Job, Communities, Champions
- Kommunikation: Transparenz statt Angstspirale
- Betriebsrat und Führung: Leitplanken, Beteiligung, Vertrauen
- KI-Resilienz-Playbook zum Mitnehmen
- Policy-Entwurf: Do’s & Don’ts, Datenklassen, Tools
- Use-Case-Canvas und Risiko-Checkliste
- Rollout-Plan: Pilot, Skalierung, Betrieb
- KPIs und Reporting für Management und Audit
