KI im Portfoliomanagement & Qualitätsmanagement

Einführung in KI im Portfoliomanagement und Qualitätsmanagement

• Grundlagen der Künstlichen Intelligenz, Machine Learning und Generativen KI.
• Relevanz von KI in geschäftlichen Kontexten sowie realistische Möglichkeiten und Grenzen.
• Überblick über aktuelle KI-Werkzeuge und deren Einsatzfelder im Management.
• Fundierte Entscheidungsunterstützung, Validierung von Ergebnissen und Risikobewusstsein.

KI im Portfoliomanagement

• Identifikation und Priorisierung von Projekten und Initiativen mit KI-Unterstützung.
• KI-gestützte Entscheidungsunterstützung und Ressourcenoptimierung.
• Prognosen und Risikomanagement durch datengetriebene Ansätze.
• Analyse von Portfolio-, Kapazitäts-, Fortschritts- und Risikodaten, um Muster und Handlungsbedarfe frühzeitig zu erkennen.

KI im Qualitätsmanagement

• Einsatz von KI zur Qualitätssicherung und Fehlerprävention.
• Analyse von Qualitätsdaten, Trends und Auffälligkeiten.
• KI-gestützte Ursachenanalyse und Priorisierung von Maßnahmen.
• Standardisierung und Automatisierung wiederkehrender Prüf- und Reporting-Prozesse.

Verknüpfung von Portfoliomanagement und Qualitätsmanagement

• Synergien zwischen Portfolio- und Qualitätsmanagement durch KI.
• Optimierung von Geschäftsprozessen und Wertschöpfung.
• Verknüpfung wiederkehrender Aufgaben zu durchgängigen KI-gestützten Workflows.

Praktische Anwendung

• Hands-on-Übungen mit unterschiedlichen, für die jeweilige Aufgabe geeigneten KI-Werkzeugen.
• Praxisnahe Szenarien, Fallbeispiele und Erfahrungsaustausch aus Portfolio- und Qualitätsmanagement.
• Entwicklung eines KI-gestützten Workflows bzw. Anwendungsfalls für den eigenen Arbeitskontext.
• KI für Forecasts, Risikoanalysen, Routineaufgaben sowie Qualitäts- und Prüfprozesse einsetzen.

Zukunftsperspektiven, Governance und Umsetzung

• Trends und Innovationen in KI für Managementprozesse.
• Herausforderungen, Datenschutz, ethische Aspekte und rechtliche Rahmenbedingungen einschließlich EU AI Act.
• Strategien für Adoption, Einführung und Anpassung von KI in bestehende Managementprozesse.
• Transfer in einen priorisierten 30/60/90-Tage-Plan.

Das Seminar kombiniert:

Praxisorientiertes Lernen mit einer ausgewogenen Kombination aus Theorie, Demonstrationen und interaktiven Elementen.
Kollegiales Lernen durch Austausch von Erfahrungen, Herausforderungen und Lösungsansätzen zwischen den Teilnehmenden.
Lernzielorientiertes Vorgehen mit klaren Lernzielen und regelmäßigen Recaps.
Case-Based Learning anhand praxisnaher Szenarien und synthetischer Daten sowie - datensicher abstrahiert - eigener Anwendungsfälle.
Hands-on-Phasen mit geeigneten KI-Werkzeugen und konkreten Aufgaben aus Portfolio- und Qualitätsmanagement.
Interaktive Gruppenarbeiten, moderierte Diskussionen und individuelle Reflexionsphasen.
Abschluss mit Kurzpräsentation eines konkreten KI-Anwendungsfalls bzw. Workflows und einem Transferplan.

Praxis / Übungen

• Wall of Challenges: Eigene Herausforderungen aus Portfolio- oder Qualitätsmanagement werden aufgenommen und im Seminarverlauf wieder aufgegriffen.
• Prompting und Validierung: Entwicklung wirksamer Prompts für typische Managementaufgaben und kritische Prüfung der Ergebnisse.
• Portfolio-Priorisierung: Strukturierte Bewertung und Priorisierung eines praxisnahen, synthetischen Initiative-Backlogs.
• Forecast und Risiko: Entwicklung von Szenarien sowie Identifikation von Risiken und Frühwarnindikatoren.
• Qualitätsanalyse: KI-gestützte Fehler- und Ursachenanalyse sowie Ableitung und Priorisierung von Maßnahmen.
• Workflow-Übung: Konzeption eines wiederkehrenden Prüf- oder Reporting-Workflows mit geeigneten Guardrails.
• Transfer: Kurzpräsentation eines konkreten KI-Anwendungsfalls und Ableitung einer 30/60/90-Tage-Roadmap.

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

• Portfolio- und Projektmanager:innen, die KI zur Optimierung von Projekten, Initiativen und Ressourcen einsetzen möchten.
• Qualitätsmanager:innen, die KI-gestützte Prozesse zur Verbesserung der Qualitätssicherung nutzen möchten.
• 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 und Abläufe integrieren wollen.
• Datenanalyst:innen und Business-Analyst:innen, die Daten für Portfolio-, Risiko- oder Qualitätsentscheidungen aufbereiten und interpretieren.
• IT-Spezialist:innen, die die Integration und Nutzung von KI-Lösungen in Managementprozessen fachlich oder technisch begleiten.
• Innovationsmanager:innen, die neue Technologien erkunden und deren Einsatzmöglichkeiten evaluieren.