KI in der Praxis - Einstieg und Umsetzung (IHK)

Überblick

Die rasante Entwicklung Künstlicher Intelligenz (KI) verändert nachhaltig unsere Arbeitswelt. Um in dieser dynamischen Landschaft wettbewerbsfähig zu bleiben, ist es entscheidend, die Potenziale der KI zu verstehen und effektiv zu nutzen.

Dieser umfassende Kurs bietet Managern, Entscheidern und Anwendern ohne Vorkenntnisse im Bereich der KI eine fundierte Weiterbildung. Sie lernen, wie KI-gestützte Tools und Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Gemini und Claude in den Arbeitsalltag integriert werden können, um Prozesse zu optimieren, innovative Lösungen zu entwickeln und strategische Entscheidungen zu treffen.

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Manager, Entscheider und Anwender ohne Vorkenntnisse im Bereich der KI, welche die Möglichkeiten und das Potenzial Künstlicher Intelligenz für ihre tägliche Arbeit und strategische Entscheidungen verstehen und nutzen möchten.

Abschluss

Der Kurs endet mit einem Abschlusstest in Form einer individuellen Konzeptarbeit zur Einführung von KI in einem Unternehmen. Das Konzept wird jeweils eigenständig von den Teilnehmenden erstellt. Für die Ausarbeitung sind etwa 10 Stunden vorgesehen. Die Teilnehmenden werden hierbei tutoriell durch den Dozenten unterstützt. Zum Abschluss und als Voraussetzung für die Ausstellung des IHK-Zertifikats „KI in der Praxis – Einstieg und Umsetzung (IHK)“ findet ein individuelles Fachgespräch mit dem Trainer im Rahmen einer Online-Konferenz statt.

Zur individuellen Identifikation und zum Fachgespräch wird vom Teilnehmer eine Webcam oder ein Smartphone mit Kamera benötigt.

Die Teilnehmenden erhalten nach Abschluss des Lehrgangs und bestandenem Abschlusstest das IHK-Zertifikat „KI in der Praxis - Einstieg und Umsetzung (IHK)“.

Hinweis: Das IHK-Zertifikat ist nicht einem öffentlich-rechtlichen Zeugnis gleichzusetzen und stellt keine Personen-Zertifizierung dar.

Für die Zulassung zur Konzepterarbeitung mit Fachgespräch werden weder ein bestimmter Bildungsabschluss noch eine entsprechende Berufserfahrung vorausgesetzt.

Kursstruktur und Inhalte

Modul 1: Grundlagen der KI und LLMs (16 UStd.)

• Grundlegende Kenntnisse zur Funktionsweise von KI:
  • Einführung in die Kernkonzepte der KI (maschinelles Lernen, Deep Learning, neuronale Netze)
  • Überblick über verschiedene KI-Anwendungen in Unternehmen
  • Ethik in der KI: Herausforderungen und Lösungsansätze
• Stärken und Schwächen verschiedener LLMs:
  • Vergleich von Large Language Models (LLMs) wie z.B. ChatGPT, Gemini, Claude
  • Anwendungsbereiche und Grenzen von LLMs
  • Auswahl des geeigneten LLMs für spezifische Aufgaben
• Vergleich der Angebote für Mitarbeiterteams:
  • KI-Plattformen und -Tools für die Zusammenarbeit
  • Funktionen und Kosten verschiedener Anbieter
  • Auswahlkriterien für die Implementierung von KI-Lösungen im Team
• Datenschutz bei der Verwendung:
  • Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) und KI
  • Sicherer Umgang mit Daten in KI-Anwendungen
  • Anonymisierung und Pseudonymisierung von Daten

Modul 2: KI-Anwendungen im Arbeitsalltag (24 UStd.)

• Spracherkennung und Sprachgenerierung:
  • Anwendungen von Spracherkennung und Sprachgenerierung in Unternehmen
  • Transkription, Diktierfunktionen, Sprachsteuerung
  • Erstellung von Texten, Zusammenfassungen und Übersetzungen
• Einarbeitung in neue Themen mit LLMs:
  • Effektive Recherchestrategien mit LLMs
  • Nutzung von KI-gestützten Wissensmanagement-Tools
  • Strukturierung und Zusammenfassung von Informationen
• Unterstützung bei konzeptioneller Arbeit und Grundlagenrecherchen:
  • KI-gestützte Tools für Brainstorming und Ideenfindung
  • Analyse von Daten und Trends mit KI
  • Erstellung von Berichten und Präsentationen mit KI-Unterstützung

Modul 3: EU-AI Act und Compliance (16 UStd.)

• Grundlagen des AI-Acts:
  • Ziele und Anwendungsbereich des EU-AI Acts
  • Definitionen und Schlüsselbegriffe
  • Rechtliche Rahmenbedingungen für KI-Systeme
• Überblick über Klassifizierung von KI-Systemen:
  • Risikobasierter Ansatz des EU-AI Acts
  • Kategorisierung von KI-Systemen nach Risikograd
  • Anforderungen an verschiedene Risikoklassen

Modul 4: Changemanagement und KI-Strategie (16 UStd.)

• Changemanagement bei der Einführung von KI:
  • Bedeutung des Changemanagements für KI-Projekte
  • Identifizierung von Stakeholdern und deren Bedürfnisse
  • Entwicklung einer Change-Strategie
• Wie nehme ich Mitarbeitende mit?
  • Kommunikation und Information der Mitarbeitenden
  • Einbindung der Mitarbeitenden in den Veränderungsprozess
  • Förderung von Akzeptanz und Motivation

Abschlusstest: Präsentation

• Präsentation und Diskussion des KI-Einführungskonzepts