KI Strategie entwickeln

Nachhaltige Einführung Generativer KI

Ihr Nutzen

Dieser Workshop bietet Ihnen eine tragfähige Grundlage für die nachhaltige Einführung generativer KI: Use Cases priorisieren, Tool-Entscheidungen vorbereiten, Governance klären und nächste Schritte planen. Zusätzlich präsentieren wir Ihnen mögliche Szenarien, die in einem Organisations-, bzw. Geschäftsumfeld sinnvoll sind. Nach dem Workshop sind Sie in der Lage zu entscheiden, wie der Einsatz der KI in Ihrer Organisation umzusetzen ist.

4,79

Zielgruppe

Führungskräfte, Projektverantwortliche, Fachbereiche, IT, Datenschutz/Compliance und Multiplikator:innen

Voraussetzungen

keine

Dauer und Investition

Seminardauer: 1 Tag(e)
Auf Anfrage

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Termine
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Hinweis

Nach dem Workshop erhalten Sie ein detailliertes Protokoll mit dem Ergebnis aus Konzeption und Planung als auch einen KI Leitfaden zur Anwendung in Ihrer Organisation.

Inhalte
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  • 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

Beschreibung

KI ist zu einem Sammelbegriff für Anwendungen geworden, die komplexe Aufgaben ausführen, für die in der Vergangenheit menschliche Eingriffe erforderlich waren; beispielsweise die Erstellung von Texten, Bildern, Videos, der Online-Kommunikation, der Datenanalyse u.v.a.m.