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.