KI Strategie entwickeln

Nachhaltige Einführung Generativer KI

Seminar-Konfigurator

Detaillierte Beschreibung

Inhalte

• 1. Tag
• Orientierungsrahmen
• Nutzen, Risiken, Governance
• Kompetenzerwerb und Einführungs-Roadmaps
• Grundlagen
• 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
• Generative KI-Assistenten & genAI-Tools im aktuellen Marktüberblick
• Funktionsweise, Möglichkeiten und Grenzen
• Einordnung aktueller Lösungen
• aktuelle europäische und Open-Source-Anwendungen
• Überblick über Spezial-Lösungen für multimodale Inhalte
• Tool- und Plattformentscheidung strategisch vorbereiten
• Bewertungskriterien: Datensicherheit, Governance,
• Modellqualität & Modellwahl,
• UX & Usability, Integrationsfähigkeit
• Skalierbarkeit, Leistungsumfang & Kosten
• Tool-Wildwuchs unterbinden
• 2. Tag
• Copilot-Chat und M365 Copilot im Organisationskontext
• Lizenzvarianten, Voraussetzungen
• Berechtigungen und Datenqualität/-haltung
• KI-Agenten verstehen
• Was sind KI-Agenten, was sind ihre Stärken & Risiken?
• Ausblick: Agenten mit Wissensbasen verbinden
• Ausblick: Handlungsfähige Agenten
• Qualitätssicherung für Agenten
• Freigaben, Monitoring, Human-in-the-Loop
• Szenarien entwickeln
• Welche Aufgaben könnten Agenten sinnvoll übernehmen?
• Rechtlicher Rahmen, Datensicherheit und Governance
• Nutzungsbedingungen
• DLP, Datensicherheit und Urheberrecht
• EU AI Act, Compliance-Anforderungen
• 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
• 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
• Kriterien für Nutzen, Akzeptanz und Risikoreduktion

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