KI-Management-Kompetenzen: Von der Idee bis zur Umsetzung von KI-Anwendungen in Unternehmen

Course offered by:	Prof. Dr. Torsten Eymann
Offering University:	Uni Bayreuth
Course Language:	German
Subject Area:	Information Systems	Free of Charge
Average Workload:	12 hours	Free of Charge	Enrol
Bildnachweis: Bild wurde mit ChatGPT erstellt

Was erwartet Sie in diesem Kurs?

Künstliche Intelligenz verändert schon heute Arbeitsprozesse, Entscheidungswege und Geschäftsmodelle über alle Branchen hinweg. In naher Zukunft werden immer mehr Mitarbeitende in den verschiedensten Unternehmensbereichen mit KI-Systemen arbeiten.

Um diese Technologien jedoch sinnvoll, ethisch und effektiv einzusetzen, sind spezifische Managementkompetenzen unverzichtbar. Da gerade kleinen und mittelständischen Unternehmen oft die Ressourcen für umfassende Weiterbildungen fehlen, droht ohne fundiertes Wissen eine fehlerhafte Nutzung von KI, die langfristig die Wettbewerbsfähigkeit gefährden kann.

Genau hier setzt dieser Kurs an: Es erwartet Sie ein Programm, das diese Lücke schließt und Ihnen – unabhängig von Ihrer Unternehmensgröße – Zugang zu fundiertem Wissen bietet. In diesem Kurs vermitteln wir Ihnen nicht nur die grundlegenden KI-Konzepte und regulatorischen Anforderungen, sondern vor allem praxisnahe Managementfähigkeiten, um KI-Projekte erfolgreich zu steuern.

Was können Sie in diesem Kurs lernen?

Technik & Implementierung
Welche technischen Grundlagen und mathematischen Algorithmen kennzeichnen die KI-Lernmethoden und wie werden diese in der Praxis verwendet?

Identifikation & Bewertung
Mit welchen methodischen Werkzeugen lassen sich potenzielle KI-Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen systematisch identifizieren und bewerten?

Organisation & Management
Welche organisatorischen Strukturen, Ressourcen und Monitoring-Prozesse sind erforderlich, um eine effektive Governance bei der Einführung von KI in Unternehmen sicherzustellen?

Ethik & Recht
Welche ethischen Standards und rechtlichen Rahmenbedingungen müssen bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI-Anwendungen berücksichtigt werden?

Gliederung

1. Kapitel: Einführung und Organisation

2. Kapitel: Einführung in Künstliche Intelligenz (KI)

3. Kapitel: Technologische Grundlagen der KI

4. Kapitel: KI-Ideation

5. Kapitel: KI-Strategie

6. Kapitel: Entwicklung von KI-Systemen

7. Kapitel: Einführung von KI-Systemen

8. Kapitel: Abschluss und Reflexion

Course offered by

Prof. Dr. Torsten Eymann ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik & digitale Gesellschaft an der Universität Bayreuth und CIO der Universität. Außerdem ist er Direktor des FIM Forschungsinstituts für Informationsmanagement und Gruppenleiter des Fraunhofer FIT. Seine Forschung fokussiert auf digitale Transformation, Digital Health, Digital Education, Nutzerakzeptanz digitaler Technologien und die Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle. Er ist im Rahmen dieses Kurses für die inhaltliche Struktur und Validierung zuständig.

Dr. Tobias Guggenberger ist Post-Doc an der Universität Bayreuth, Co-Fachbereichsleiter am FIM Forschungsinstitut für Informationsmanagement und Gruppenleiter des Fraunhofer FIT. Seine Forschung fokussiert auf die Entwicklung und das Management von Informationssystemen unter Nutzung emergenter Technologien wie KI und Blockchain, insbesondere auf deren sozio-technische Aspekte und Integration in Organisationen. Er ist für die inhaltliche Struktur und Validierung der Kapitel zuständig.

Further authors

Prof. Dr. Björn Steven Häckel ist Inhaber einer Forschungsprofessur für Chancen- und Risikomanagement in digitalen Wertschöpfungsnetzen an der Technischen Hochschule Augsburg. Zudem leitet er das Technologietransferzentrum Data Analytics in Donauwörth sowie das KI-Produktionsnetzwerk der THA und ist stellvertretender geschäftsführender Direktor des FIM Forschungsinstituts für Informationsmanagement. Im Rahmen dieses Kurses vertritt er die THA als Konsortialpartner zur praxisnahen Evaluation der Inhalte.

Valentin Mayer ist Doktorand in Wirtschaftsinformatik an der Universität Bayreuth und wissenschaftlicher Mitarbeiter am FIM Forschungsinstitut für Informationsmanagement und dem Fraunhofer FIT Generative AI Lab in Bayreuth. Seine Forschung konzentriert sich auf die organisationale Implementierung von KI in Organisationen. Er übernimmt die Projektleitung sowie die inhaltliche Aufbereitung des Kurses.

Markus Benedikt Meserth ist wissenschaftliche Hilfskraft am FIM Forschungsinstitut für Informationsmanagement in Bayreuth. Er befindet sich gerade in der Vorbereitung auf das Erste Juristische Staatsexamen und hat an der Universität Bayreuth zusätzlich einen Bachelor in Recht und Wirtschaft sowie ein Zusatzstudium der Informatik und Digitalisierung absolviert. Er ist vor allem für die ethische, soziale und rechtliche Einordnung zuständig.

Tim Jungk ist wissenschaftliche Hilfskraft am FIM Forschungsinstitut für Informationsmanagement in Bayreuth. Er studiert Wirtschaftsinformatik im Master an der Universität Bayreuth und ist für informationstechnischen Inhalte sowie die technische Umsetzung dieses Kurses zuständig.

Zielgruppe

Für die Teilnahme sind keine Vorkenntnisse erforderlich. Voraussetzung ist lediglich Interesse an Künstlicher Intelligenz, insbesondere an ihren Grundlagen, praktischen Anwendungen und Managementaspekten.

Die Inhalte sind so aufgebaut, dass sie auch ohne Vorerfahrung verständlich sind und Schritt für Schritt vermittelt werden.

Bescheinigung der Teilnahme

Sie können sich eine automatisch generierte Teilnahmebestätigung im PDF-Format herunterladen, wenn Sie mindestens 80 Prozent der erforderlichen Online-Selbsttests im Kurs bestanden haben.

License

Schlagworte

Künstliche Intelligenz, KI-Management-Kompetenz, KI-Kompetenz