Das Seminarziel ist es, den Teilnehmern ein fundiertes Verständnis für die praktischen Anwendungen von KI in Unternehmen zu vermitteln. Durch die Teilnahme werden sie in die Lage versetzt, die Technologien hinter KI zu begreifen, deren relevante Anwendungen in verschiedenen Geschäftsbereichen zu erkennen und Strategien für die Implementierung in ihren eigenen Unternehmen zu entwickeln.
Es wird erwartet, dass die Teilnehmer am Ende des Seminars die Bedeutung von KI für Geschäftsmodelle und -prozesse klarer erkennen und informierte Entscheidungen über den Einsatz von KI in ihrem beruflichen Umfeld treffen können.
Unterschiede zwischen KI, Maschinellem Lernen und Deep Learning
Klassifizierung von KI-Anwendungen
Bedeutung von KI für Unternehmen
Wettbewerbsvorteile durch KI
ROI von KI-Projekten
Branchenspezifische Anwendungsfälle
Risiken und Herausforderungen
Datengrundlagen für KI
Arten von Datenquellen
Wichtigkeit von Datenqualität
Datenreinigung und -aufbereitung
Datenethik und Datenschutz
Grundlagen des Maschinellen Lernens
Überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen
Einfache Algorithmen und Modelle
KI in der Kundeninteraktion
Einführung in Chatbots
Personalisierungsmethoden im E-Commerce
KI-gesteuerte Kunden-Supportsysteme
Analyse von Kundenfeedback mittels KI
KI in Produktion und Logistik
Vorausschauende Wartung
KI-gesteuerte Automatisierung von Produktionsabläufen
Optimierung der Lieferkette mittels KI
Anwendungsfälle für Robotik und KI
KI im Finanz- und Rechnungswesen
Anwendungen im Kreditwesen
Betrugserkennung mittels KI
Risikomanagement und -prognose
Automatisierte Finanzberichterstattung
KI in Human Resources
KI-gesteuerte Rekrutierung und Auswahlverfahren
Vorhersage von Mitarbeiterfluktuation
Automatisierung von HR-Prozessen
Personalentwicklung mittels Datenanalyse
Workshops und Hands-on Sessions
Einfache KI-Projekte mit gängigen Tools
Herausforderungen bei der Implementierung von KI
Mangelnde Datenqualität
Integration in bestehende Systeme
Change Management und Akzeptanz bei Mitarbeitern
Kostenaufwand und ROI-Berechnung
Ethik und KI
Bias und Diskriminierung in KI-Systemen
Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen
Verantwortung und Haftung
Regulatorische Anforderungen und Compliance
Zukunft von KI in Unternehmen
Weiterentwicklungen in der KI-Technologie
Potenzielle Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt
KI als Treiber von Geschäftsmodell-Innovationen
Zielgruppe:
IT-Abteilung
IT-Manager, Systemadministratoren und Softwareentwickler, die an der Implementierung und Verwaltung von KI-Systemen beteiligt sein könnten
Produktmanagement und -entwicklung:
Teams, die neue Produkte oder Dienstleistungen entwickeln und von KI-Technologien profitieren könnten.
Marketing und Vertrieb
Marketinganalysten und Vertriebsmitarbeiter, die Kundenverhalten besser verstehen und personalisierte Marketingstrategien mithilfe von KI entwickeln könnten
Finanz- und Rechnungswesen
Mitarbeiter, die automatisierte Berichterstattung, Betrugserkennung oder andere KI-getriebene Finanzanalysen nutzen könnten
Human Resources
HR-Manager und -Mitarbeiter, die KI-Tools zur Talentakquise, Mitarbeiteranalyse oder zur Vorhersage von Mitarbeiterfluktuation verwenden könnten
Produktion und Logistik
Mitarbeiter, die sich mit Lieferkettenoptimierung, Predictive Maintenance oder automatisierten Steuerungssystemen befassen
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