Detaillierte Informationen zum Seminar
Inhalte:
Was mit KI im QM gemeint ist
Zu Beginn wird geklärt, was KI im QM-Kontext konkret bedeutet, wie generative KI einzuordnen ist und warum sie für typische Aufgaben im Qualitätsmanagement relevant wird.
Typische Use Cases im QM
Anschließend werden typische Einsatzfelder betrachtet, in denen KI im QM sinnvoll unterstützen kann - zum Beispiel Prozessmanagement, Reklamationen, Ursachenanalyse, FMEA, Kennzahlen, Audit und Managementbewertung.
Chancen, Grenzen und typische Fehlannahmen
Danach folgt die realistische Einordnung: Wo kann KI im QM wirklich Zeit sparen, wo entstehen nur scheinbar gute Ergebnisse und welche Risiken wie Halluzinationen, falsche Normbezüge oder ungesicherte Aussagen müssen beachtet werden?
Grundlogik für sauberes Arbeiten
Darauf aufbauend wird die Grundlogik für einen sauberen und fachlich sinnvollen KI-Einsatz erklärt: Ziel klären, Kontext mitgeben, Ergebnis prüfen, nachschärfen und bewusst übernehmen.
Erste Anwendung, Beobachtung und Besprechung
In der ersten Praxisphase wird das Gelernte direkt an kleinen anonymisierten QM-Fällen ausprobiert. Die Teilnehmer beobachten die Ergebnisse, vergleichen KI-Ausgaben und besprechen ersten Prüfbedarf.
Gute Arbeitsaufträge an KI formulieren
Dann geht es darum, wie klare und brauchbare Arbeitsaufträge an KI entstehen - mit Ziel, Kontext, relevanten Inputs, gewünschtem Format und Prüfkriterien.
Demo mit vorbereitetem Prompt-Vergleich
Im nächsten Schritt wird gezeigt, wie sich Ergebnisse durch bessere Eingaben gezielt verbessern lassen. Dazu werden unterschiedliche Prompt-Varianten miteinander verglichen.
KI-Ergebnisse systematisch prüfen
Danach wird gezeigt, wie KI-Ausgaben fachlich und praktisch bewertet werden können - zum Beispiel auf Stimmigkeit, Vollständigkeit, Umsetzbarkeit, Klarheit und Risiken.
Sichere und saubere Nutzung im QM-Alltag
Zum Schluss des Theorieblocks geht es um Datenschutz, Vertraulichkeit, Anonymisierung, Verantwortung, Freigabe und den sicheren Umgang mit KI im Qualitätsmanagement.
Anwenden, prüfen, verbessern und Besprechung
Im letzten Praxisteil werden die Inhalte erneut angewendet. Die Teilnehmer formulieren eigene Arbeitsaufträge, prüfen die KI-Ergebnisse, verbessern diese gezielt und übertragen die Erkenntnisse auf den QM-Alltag.
Abschlussbeschreibung
Technische Voraussetzungen
Für die Teilnahme am Kurs wird Folgendes empfohlen:
- Webcam
- Headset (Kopfhörer mit Mikrofon)
Ablauf
Dieses Seminar findet zu 100% online statt. Bitte prüfen Sie im Vorfeld, ob Sie die technischen Voraussetzungen für die Teilnahme am Online-Unterricht erfüllen.
Bildungsurlaub
Für dieses Weiterbildungsangebot kann unter bestimmten Voraussetzungen Bildungsurlaub beantragt werden. Ob ein Anspruch besteht, hängt von den jeweiligen gesetzlichen Regelungen ab. In der Regel umfasst Bildungsurlaub bis zu fünf Arbeitstage pro Kalenderjahr bei fortgezahltem Arbeitsentgelt. Bitte beachten Sie die geltenden Regularien und besprechen Sie diese sowie die betrieblichen Anforderungen im Vorfeld mit Ihrem Arbeitgeber.
Dauer/zeitlicher Ablauf:
6 Stunden
Ziele/Bildungsabschluss:
Teilnahmebescheinigung /
Zielgruppe:
- Qualitätsmanager, QM-Beauftragte und Mitarbeiter aus dem Qualitätsmanagement
- Führungskräfte und Mitarbeiter aus Qualität, Produktion, Logistik und Dienstleistung
- Prozessverantwortliche, KVP-Moderatoren und interne Auditoren
- Mitarbeiter, die KI strukturiert und praxisnah im Qualitätsmanagement einsetzen möchten
- Personen, die bewährte QM-Methoden mit generativer KI wie ChatGPT verbinden möchten
- Einsteiger in das Thema KI im QM, die einen realistischen und sicheren Zugang suchen
Anforderungen
Grundkenntnisse im Qualitätsmanagement, zum Beispiel zur ISO 9001 oder zu grundlegenden QM-Methoden, sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
Technische KI- oder Programmierkenntnisse werden nicht vorausgesetzt.
Seminarkennung:
2517_271_01
