KI im Portfoliomanagement und Qualitätsmanagement

Einführung in KI im Portfoliomanagement und Qualitätsmanagement

• Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML)
• Relevanz von KI in geschäftlichen Kontexten
• Überblick über aktuelle Tools und Technologien (Monday.com, Smartsheet, IBM Watson)
• Fundierte Entscheidungsfindung treffen und Risiken besser managen
• KI im Portfoliomanagement

Identifikation und Priorisierung von Projekten mit KI

• Automatisierte Entscheidungsfindung und Ressourcenoptimierung
• Prognosen und Risikomanagement durch datengetriebene Ansätze
• Durch Algorithmen und maschinellen Lernen können Marktdaten analysiert und Trends frühzeitig erkannt werden

KI im Qualitätsmanagement

• Einsatz von KI zur Qualitätssicherung und Fehlerprävention
• Analyse von Qualitätsdaten und Trends
• Automatisierte Prüfprozesse und Standardsicherung

Verknüpfung von Portfoliomanagement und Qualitätsmanagement

• Synergien zwischen Portfolio- und Qualitätsmanagement durch KI
• Optimierung der Geschäftsprozesse und Wertschöpfung

Praktische Anwendung

• Hands-on-Übungen mit Tools wie Monday.com, Smartsheet und IBM Watson
• Fallstudien und Best Practices aus der Industrie
• Entwicklung eines KI-gestützten Workflows für das eigene Unternehmen
• KI wird zur Prognose von Marktentwicklungen, zur Automatisierung von Routineaufgaben und zur Durchführung von Qualitätskontrollen in Echtzeit eingesetzt

Zukunftsperspektiven

• Trends und Innovationen in KI für Managementprozesse
• Herausforderungen und ethische Aspekte bei der Implementierung von KI

Zielgruppe

Dieses Seminar richtet sich an Fachkräfte, die KI-gestützte Managementprozesse verstehen und erfolgreich umsetzen möchten. Insbesondere angesprochen sind:

• Portfolio- und Projektmanager:innen,die KI zur Optimierung von Projekten und Ressourcen einsetzen möchten.
• Qualitätsmanager:innen, die KI-gestützte Prozesse zur Verbesserung der Qualitätssicherung implementieren wollen.
• Führungskräfte und Entscheider:innen, die ihr Unternehmen durch intelligente Automatisierung und datenbasierte Optimierung voranbringen möchten.
• Prozess- und Innovationsmanager:innen, die neue KI-Technologien in bestehende Strukturen integrieren wollen.
• Datenanalyst:innen,die eine zentrale Rolle bei der Interpretation und Analyse von Daten spielen.
• IT-Spezialist:innen, die für die Implementierung und Wartung von KI-Systemen verantwortlich sind.
• Business-Analyst:innen, die KI nutzen, um Geschäftsprozesse zu optimieren und fundierte strategische Entscheidungen zu treffen.
• Innovationsmanager:innen,die neue Technologien erkunden und deren Einsatzmöglichkeiten evaluieren.

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse im Qualitäts- und Portfoliomanagement
• Allgemeines Verständnis von Geschäftsprozessen
• Basiswissen über digitale Tools und Technologien von Vorteil