In fünf Modulen erhalten Sie das Handwerkszeug, um KI-Anwendungen in Ihrer Organisation einzuführen und im laufenden Betrieb zu managen: Sie bekommen Wissen über künstliche neuronale Netze, maschinelles Lernen und Datenmanagement. Sie erfahren, wie Sie KI-Technologien praktisch anwenden, rechtssicher in Ihre Prozesse integrieren und ethische sowie datenschutzrechtliche Aspekte berücksichtigen.

Modul 1 (26./27.1.2026) Präsenz

Ihre Rolle als KI-Manager:in / Einführung in KI-Anwendungen

Im ersten Modul steht zunächst die Rolle von KI-Manager:innen in einer Organisation im Mittelpunkt. Dann steigen wir in die Funktionsweise von maschinellem Lernen und künstlichen neuronalen Netzen ein. Welche Rolle spielen Daten und Datenqualität? Und warum muss man alle Ergebnisse, die eine KI produziert, kritisch prüfen?

• Selbstverständnis: KI first – people second? KI-Manager:in als Schnittstelle zwischen IT, Compliance-Anforderungen, digitaler Transformation und Change Management
• Einführung in grundlegende Technologien und Algorithmen von künstlichen neuronalen Netzen und maschinellem Lernen
• Datenmanagement und -analyse: Warum Datenqualität das A und O ist
• Vorstellung von Tools zum Data Mining
• Vertraue keiner KI, auch nicht der eigenen: über Bias und Fabrications
• Überblick über sinnvolle KI-Tools für den Alltag: Contentproduktion, Bildgestaltung, Präsentationen, Recherche und Konzeption

Modul 2 (9.3.2026) Online

Best Practice: KI-Technologien in der Anwendung

KI-Expert:innen aus verschiedenen Organisationen berichten von ihren Erfahrungen mit der Einführung von KI-Tools. Sie zeigen, wie KI-Anwendungen ihnen bei ihrer täglichen Arbeit helfen. Und sie geben Einblick in den mitunter kniffligen Weg vom Prototypen bis zum Workflow. Erfahren Sie in diesem Modul Praktisches über:

• Anforderungsmanagement
• Prozessoptimierung
• Erfolgsmessung
• Change Management und digitale Transformation

Modul 3 (30./31.3.2026) Präsenz

KI in einer Organisation erfolgreich einführen

Im dritten Modul beschäftigen wir uns mit den praktischen Anforderungen an die Rolle von KI-Manager:innen: Entwickeln Sie ein Verständnis für die Herausforderungen bei der Einführung von KI-Systemen. Dabei geht es sowohl darum, die Einführungsprozesse von KI-Systemen auf den Weg zu bringen als auch um den Umgang mit Stolpersteinen und Widerständen.

• Einführung managen und Veränderungsprozesse verstehen: Grundzüge des Change Management, Umgang mit Konflikten, Ängsten und Widerständen
• Prozesse in der Organisationsentwicklung: mit Data Mesh solide Datenstrukturen etablieren
• Am Anfang ist das Ziel: Agiles vs. klassisches Projektmanagement

Modul 4 (4./5.5.2026) Online

KI-Technologie verantwortungsvoll und rechtssicher in einer Organisation verorten

Im vierten Modul beschäftigen wir uns mit den Rahmenbedingungen für die Einführung von KI-Systemen. Entwickeln Sie so die Grundzüge einer ethisch-verantwortungsvollen und rechtssicheren KI-Strategie.

• Schatten-KI als Risiko für Unternehmensdaten und IT-Sicherheit
• Compliance: Transparenz, Datenschutz, Haftung, Urheberrecht; Risikobewertung, Schulungspflicht – Einblick in den EU AI Act
• KI-Strategie als Governance-Instrument: Ethische und organisatorische Rahmenbedingungen, Anwendungsbereiche und Red Flags definieren

Modul 5

Ein eigenes KI-Projekt konzipieren (29./30.6.) Präsenz

Die Teilnehmenden erarbeiten auf der Basis des Gelernten eine Projektskizze für die Implementierung ihres ersten KI-Systems in der eigenen Organisation. Und sie erhalten Werkzeuge an die Hand, mit denen sie darüber hinaus ihren Projekterfolg messen können.

• Anforderungsmanagement: Bedarfe in einer Organisation erkennen und Stakeholder beteiligen
• Agil oder klassisch? Das eigene KI-Projekt starten -so entsteht Ihre Projektskizze
• Erfolge messbar machen: KPIs entwickeln
• Vorstellung und Diskussion der Projektskizzen / Sparring und Finetuning