AI+ Chief AI Officer Practitioner™

Wer KI nicht nur nutzt, sondern versteht und steuert, gestaltet Organisationen aktiv. Das Training vermittelt die Kompetenzen, die es braucht, um KI strategisch zu planen, ethisch zu verankern und unternehmensweit wirksam einzusetzen.

Zentrale Themen

Wie KI-Initiativen mit den strategischen Zielen des Unternehmens verknüpft werden.
Generative KI als Motor für datengetriebene Entscheidungsprozesse nutzen.
Governance-Strukturen, Compliance und Sicherheitsrahmen für KI-Systeme etablieren.
KI-Prozesse skalieren und in bestehende Geschäftsmodelle integrieren.
Effektive Zusammenarbeit zwischen Führung, IT und Fachbereichen im KI-Umfeld aufbauen.

Voraussetzung
Ein gutes Gespür für digitale Geschäftsprozesse und Interesse an strategischen Methoden – tiefgehende IT-Kenntnisse sind nicht vorausgesetzt.

Zielgruppe
Das Training spricht Entscheidungsträger, Innovationsverantwortliche und Führungskräfte an, die KI nicht nur als technisches Werkzeug, sondern als strategischen Wertschöpfungsfaktor verstehen.

AI+ Chief AI Officer Practitioner™ – das Training für alle, die KI mit Führungsanspruch verantworten.

Kursinhalte

KI und Führung im digitalen Zeitalter

Einführung in künstliche Intelligenz und ihre Schlüsseltechnologien
Aufgaben und Verantwortung des Chief AI Officers
Herausforderungen der Cybersicherheit im KI-Betrieb
Abteilungsübergreifende Kooperation aufbauen und pflegen
Fallstudie

Entwicklung einer strategischen KI-Roadmap

KI-Vorhaben mit Unternehmenszielen in Einklang bringen
Messbare Erfolgskriterien definieren
Innovationspotenziale erkennen und priorisieren
Stakeholder aus unterschiedlichen Bereichen einbinden
Fortschritte verfolgen und Pläne anpassen
Fallstudie

Ein leistungsfähiges KI-Team aufbauen

Schlüsselrollen und Kompetenzen im KI-Team
Gewinnung und Bindung von KI-Talenten
Kollaborationskultur im Team fördern
Lernkultur und Weiterentwicklung verankern
Leistung des Teams messen und weiterentwickeln
Fallstudie

KI-Governance, Ethik und Risikomanagement

Ethische Grundsätze in der KI-Entwicklung verankern
Folgenabschätzungen für KI-Systeme durchführen
Strategien zur Risikominimierung entwickeln
Transparenz und Erklärbarkeit sicherstellen
Governance-Modelle und Rahmenwerke für KI
Fallstudie

Datenbasierte Entscheidungen und Business Impact

Bedeutung von Daten für KI-Initiativen
Methoden zur Bewertung von Geschäftsauswirkungen
KI-Investitionen messen und ROI nachweisen
Hypothesenprüfung in KI-Projekten
Ressourcen gezielt einsetzen und steuern
Fallstudie

KI im Unternehmen verankern: Change Management

Strategien für die Gestaltung von KI-Veränderungsprozessen
Den Nutzen von KI-Vorhaben intern kommunizieren
Widerstände erkennen und konstruktiv begegnen
Kennzahlen für den Transformationserfolg definieren
Fallstudie

Generative KI als Innovationstreiber

Potenziale und Grenzen generativer KI einschätzen
Innovationsfelder für generative KI identifizieren
Generative Lösungen in Geschäftsprozesse einbetten
Risiken generativer Anwendungen erkennen und managen
Abteilungsübergreifende Synergien schaffen
Fallstudie

Abschlussprojekt: Ergebnisse präsentieren

Projektrahmen und Zielsetzung besprechen
Gemeinsame Arbeitssitzungen und Austausch
Präsentationsfähigkeiten stärken
Abschlusspräsentationen mit konstruktivem Feedback
Reflexion der wichtigsten Lernerkenntnisse

Optionales Modul: KI-Agenten für Chief AI Officers

Grundlagen und Funktionsweise von KI-Agenten
Schlüsselfunktionen für die CAIO-Praxis
Anwendungsfelder und Zukunftstrends
Wie KI-Agenten arbeiten und entscheiden
Kernmerkmale und Typen von KI-Agenten

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Unsere Fördermaßnahmen gelten ausschließlich für Teilnehmende mit Wohn- oder Arbeitssitz in Deutschland.
Eine Förderung außerhalb Deutschlands ist nicht möglich.

Für Berufseinsteiger, Arbeitsuchende, Quereinsteiger, Startups, Berufserfahrene, Aufsteiger, Spezialisten …