Detaillierte Informationen zum Seminar
Inhalte:
Der berufsbegleitende Zertifikatslehrgang zum KI-System Manager entwickelt Teilnehmende vom KI-Anwender zum operativen Entscheider entlang eines durchgängigen Rahmens: dem AI Operating Model. Dieses Modell bildet den roten Faden des gesamten Kurses. Es wird an Tag 1 als konzeptionelles Fundament eingeführt und in jedem Folgetag mit konkreten Inhalten befüllt: RAG-Architekturen, Assistenz-Anwendungen, Private LLMs, Evaluationskonzepte, Security und schließlich das unternehmensweite Target Operating Model. Die Teilnehmenden verlassen den Kurs nicht mit einer losen Sammlung von Themen, sondern mit einem kohärenten Systemverständnis, das sie direkt auf ihre eigene Organisation anwenden können.
Teilnehmende sind ausdrücklich eingeladen, eigene Use Cases aus ihrem Unternehmenskontext mitzubringen. Diese werden vom ersten Tag an in das AI Operating Model eingeordnet, im Kursverlauf strukturiert weiterentwickelt und am Abschlusstag als individueller Leistungsnachweis präsentiert. Wer noch keinen konkreten Anwendungsfall mitbringt, wird im Kurs dabei unterstützt, einen geeigneten Fall zu identifizieren und zu schärfen. Die für praktische Übungen benötigten Technologien werden bereitgestellt.
Dauer/zeitlicher Ablauf:
8 Tage
Ziele/Bildungsabschluss:
- Sie entwickeln Sie sich vom KI-Anwender und Early Adopter zum operativen Entscheider.
- Sie lernen fundiert zu beurteilen, ob ein Chatbot, ein komplexes RAG-System, autonome Agenten oder Eigenentwicklungen via Vibe Coding die adäquate Lösung für eine spezifische geschäftliche Herausforderung darstellt – auch anhand eigener Use Cases aus Ihrem Unternehmenskontext, sowie die Vor- und Nachteile der jeweiligen Ansätze abzuwägen.
- Sie erwerben die Kompetenz, Qualitätsstandards zu definieren, die auf messbaren Metriken (Evals) und robusten Sicherheitskontrollen basieren.
- Sie verstehen, wie Governance-Strukturen etabliert werden, die den regulatorischen Anforderungen (z. B. AI Act) genügen, ohne die Innovationsfähigkeit einzuschränken.
- Sie können nach Abschluss des Kurses das AI Operating Model Ihrer eigenen Organisation beschreiben, Lücken identifizieren und einen konkreten Entwicklungspfad formulieren.
- Sie sind in der Lage, komplexe KI-Vorhaben technisch zu planen, wirtschaftlich zu begründen und organisatorisch so abzusichern, dass ein nachhaltiger Mehrwert entsteht.
Teilnahmevoraussetzungen:
Der Lehrgang wird in Zusammenarbeit mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) entwickelt und durchgeführt und verbindet aktuelle Forschungsperspektiven mit erprobten industriellen Best Practices. Ein weiteres besonderes Merkmal dieses Lehrgangs ist der konsequente Hands-on-Ansatz: Die Teilnehmenden richten ihren eigenen lokalen KI-Stack ein, von Ollama und Docker bis zu Vektordatenbanken und RAG-Pipelines, und nutzen dabei den DFKI-Server als leistungsstarke Rechenumgebung für rechenintensive Aufgaben. Theorie und praktische Umsetzung greifen so von Anfang an ineinander – mit dem Ziel, den Kurs nicht als Weiterbildung, sondern als Startrampe für konkrete Umsetzungsvorhaben zu erleben.
Hinweis: Für einen umfassenden Einstieg in die Grundlagen und Einsatzfelder von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen empfehlen wir unsere
Ausbildung zum KI Manager. Der Lehrgang eignet sich ideal als Vorbereitung für die anschließende Ausbildung zum KI-System Manager.
Dieser berufsbegleitende Zertifikatslehrgang richtet sich an Fach- und Führungskräfte, die bereits über fundierte Grundkenntnisse im Bereich Generative AI verfügen (z. B. Absolventinnen und Absolventen der »Ausbildung zum KI Manager « der Bitkom Akademie) und nun die Verantwortung für die operative Umsetzung und Skalierung von KI-Lösungen übernehmen. Das Seminar ist konzipiert für KI-Projektleiter, Product Owner, Innovation- oder KI-Manager, IT-Architekten und Digital Transformation Leads, die den Übergang vom Proof-of-Concept zum produktiven System gestalten.
Lehrgangsverlauf/Methoden:
Agenda
Tag 1 - Das Fundament: AI Operating Model & Entscheidungskontext
Tag 2 - Assistenten, Agenten und steuerbare Prozessbausteine
Tag 3 - Private LLMs, Voraussetzung und Umsetzung
Tag 4 - Wissensmanagement mit KI
Tag 5 - Use-Case-Clinic
Tag 6 - Evals, Security und Governance
Tag 7 - AI Target Operating Model
Tag 8 - Leistungsnachweis: Das AI Operating Model in der Praxis
Zielgruppe:
Angesprochen sind Personen, die über die reine Anwendung hinaus verstehen wollen, wie das AI Operating Model ihres Unternehmens strukturiert, gesteuert und weiterentwickelt wird. Technisches Detailwissen ist hilfreich, aber keine zwingende Voraussetzung; entscheidend ist das Verständnis für Prozesse, Datenflüsse und strategische Zusammenhänge im Unternehmenskontext.
