Führungs-Schulung
KI für Management
KI-Schulung für Führungskräfte: KI-Strategie, Reifegradmodell, Change Management, ROI und Governance – 1 Tag kompaktes Executive-Training.
Schulungsziel
Teilnehmende bauen strategische KI-Kompetenz auf – von der KI-Vision bis zur konkreten Umsetzungsstrategie. Das Training befähigt Führungskräfte, KI-Initiativen zu bewerten, zu steuern und im Unternehmen erfolgreich zu verankern.
Agenda
- KI-Trends und strategische Relevanz für Unternehmen
- KI-Reifegradmodell: Standortbestimmung und Roadmap
- Build, Buy oder Partner: Entscheidungsrahmen für KI-Investitionen
- Change Management bei der KI-Einführung
- ROI-Berechnung und Erfolgsmessung von KI-Projekten
- Governance, Risikomanagement und KI-Regulierung
Was Sie mitnehmen
Interesse an dieser Schulung?
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Häufige Fragen
Wie bestimmen Führungskräfte den richtigen Startpunkt für ihre KI-Strategie?
Der Ausgangspunkt ist eine ehrliche Standortbestimmung anhand eines KI-Reifegradmodells: Welche Daten liegen vor, welche Prozesse sind digitalisiert, welche KI-Kompetenz existiert im Unternehmen? Auf dieser Basis lässt sich eine realistische Roadmap mit priorisierten Use Cases entwickeln, die messbare Wertschöpfung versprechen.
Wann sollte ein Unternehmen KI selbst entwickeln, kaufen oder mit einem Partner umsetzen?
Die Build-Buy-Partner-Entscheidung hängt von strategischer Differenzierung, Time-to-Market und verfügbaren Ressourcen ab. Eigene Entwicklung lohnt sich nur bei echter strategischer Kernkompetenz. Für die meisten Unternehmen sind SaaS-Lösungen oder Partnermodelle effizienter – die Schulung vermittelt einen strukturierten Entscheidungsrahmen für diese Abwägung.
Wie berechnet man den ROI eines KI-Projekts zuverlässig?
Ein belastbarer ROI umfasst direkte Kosteneinsparungen (z. B. Automatisierung), Umsatzpotenziale (z. B. bessere Conversion durch Personalisierung) und schwer messbare Faktoren wie Mitarbeiterzufriedenheit. Die Schulung zeigt Frameworks zur ROI-Quantifizierung und erklärt, welche KPIs für KI-Projekte besonders aussagekräftig sind.
Welche Governance-Strukturen braucht ein Unternehmen, bevor es KI im großen Maßstab einführt?
Unternehmen benötigen klare Verantwortlichkeiten (z. B. einen AI Officer oder ein KI-Steuerungsgremium), Richtlinien für Datenzugriff und Modellentscheidungen sowie ein Risikomanagement-Framework. Der EU AI Act schafft zusätzlich regulatorische Mindestanforderungen, die bereits in der Strategie berücksichtigt werden sollten.
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