KI Strategie entwickeln

Nachhaltige Einführung Generativer KI

Seminar-Konfigurator

Detaillierte Beschreibung

Inhalte

• Zielbild und Strategierahmen
• Ziele, Erwartungsabgleich und Einordnung des Begriffs „KI-Strategie“
• Leitfragen: Wofür soll generative KI eingesetzt werden, wo liegen Grenzen, wer trägt Verantwortung?
• Orientierungsrahmen:
• Nutzen, Risiken, Governance, Kompetenzerwerb und Einführungs-Roadmap
• Grundlagen: KI, Machine Learning, Generative KI und LLMs
• Begriffsklärungen: KI, Machine Learning, generative KI, Large Language Models (LLMs)
• Typische Anwendungsfelder in Organisationen
• Potenziale, Risiken, Qualitätssicherung
• Quick-Win-Szenarien im Arbeitsalltag
• Kommunikation, Zusammenarbeit, Sitzungsmanagement
• Assistenz beim täglichen Arbeiten mit E-Mail & Kalender
• Recherchen, Content-Erstellung, Arbeit mit Office-Dokumenten
• Bild-, Design- und Videogenerierung
• Weiterbildung, Wissensmanagement und HR-nahe Szenarien (mit besonderer Rücksicht auf Datenschutz & Fairness)
• Generative KI-Assistenten & genAI-Tools im aktuellen Marktüberblick
• Funktionsweise, Möglichkeiten und Grenzen generativer KI-Assistenten
• Einordnung aktueller „All-in“-Lösungen: OpenAI ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini, Anthropic Claude, Mistral Le Chat
• aktuelle europäische und Open-Source-Anwendungen
• Überblick über Spezial-Lösungen für multimodale Inhalte (Bild, Video, Grafikdesign, Voice-over, Sound etc.)
• Prompting und produktives Arbeiten mit Chatbots am Beispiel ChatGPT
• Grundprinzipien für produktives Prompten
• Prompt-Techniken & Prompt-Typen
• aktuelle Anwendungsbereiche im Überblick
• Tool- und Plattformentscheidung strategisch vorbereiten
• Bewertungskriterien: Datensicherheit, Governance, Modellqualität & Modellwahl, UX & Usability, Integrationsfähigkeit (Datenquellen & Wissensbasen, Apps) & Skalierbarkeit, Leistungsumfang & Kosten
• Make-or-buy-Frage: Standardtools, M365-Integration, individuelle Lösung oder hybrider Ansatz
• Tool-Wildwuchs unterbinden: klare Freigabeprozesse, Toolportfolio und klare Nutzungsregeln
• MS Copilot-Chat und M365 Copilot im Organisationskontext
• Abgrenzung: MS Copilot Chat, M365-Umgebung, M365 Copilot, Copilot Studio
• Lizenzvarianten, Voraussetzungen, Berechtigungen und Datenqualität/-haltung
• Einordnung der Nutzung in Office-Apps, Chat-Modus, Online-Apps und Cloudspeicher
• KI-Agenten verstehen
• Was sind KI-Agenten, was sind ihre Stärken & Risiken?
• Ausblick: Agenten mit Wissensbasen verbinden (Typen, Szenarien, Best Practices)
• Ausblick: Handlungsfähige Agenten (Typen, Szenarien, Best Practices)
• Qualitätssicherung für Agenten (Freigaben, Monitoring, Human-in-the-Loop)
• Szenarien entwickeln: Welche Aufgaben könnten Agenten sinnvoll übernehmen?
• Rechtlicher Rahmen, Datensicherheit und Governance (Überblick)
• Nutzungsbedingungen, DLP / Datensicherheit und Urheberrecht
• EU AI Act, Compliance-Anforderungen und nationale Anlaufstellen
• Interne Governance: Datenklassifikation, Rollen, Verantwortlichkeiten und interne KI-Richtlinien
• Workshop: Einsatzszenarien priorisieren
• Use Cases für die eigene Organisation sammeln und clustern
• Quick-Wins identifizieren
• Priorisierung nach Nutzen/Gewinn, Umsetzbarkeit, Risiko, Verfügbarkeit von Datenstrukturen und strategischer Relevanz
• Auswahl von Pilotvorhaben und Definition erster Erfolgskriterien
• Roadmap, Change Management und nachhaltige Einführung
• Pilotierung, Skalierung und Governance in sinnvolle Einführungsschritte übersetzen
• Kompetenzen aufbauen: Schulungen, Supportmodell, Kommunikationsplan und Multiplikator:innen
• Erfolgsmessung: qualitative und quantitative Kriterien für Nutzen, Akzeptanz und Risikoreduktion
• Abschluss und nächste Schritte
• Ergebnisse & offene Fragen
• Bei Bedarf: Prozess für nächste Schritte klären

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