KI im Unternehmen: Praktische Anwendungen

• Was ist KI?
  
  • Definition und Abgrenzung
  • Historischer Überblick
  • Unterschiede zwischen KI, Maschinellem Lernen und Deep Learning
  • Klassifizierung von KI-Anwendungen
  
  
• Bedeutung von KI für Unternehmen
  
  • Wettbewerbsvorteile durch KI
  • ROI von KI-Projekten
  • Branchenspezifische Anwendungsfälle
  • Risiken und Herausforderungen
  
  
• Datengrundlagen für KI
  
  • Arten von Datenquellen
  • Wichtigkeit von Datenqualität
  • Datenreinigung und -aufbereitung
  • Datenethik und Datenschutz
  
  
• Grundlagen des Maschinellen Lernens
  
  • Überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen
  • Einfache Algorithmen und Modelle
  
  
• KI in der Kundeninteraktion
  
  • Einführung in Chatbots
  • Personalisierungsmethoden im E-Commerce
  • KI-gesteuerte Kunden-Supportsysteme
  • Analyse von Kundenfeedback mittels KI
  
  
• KI in Produktion und Logistik
  
  • Vorausschauende Wartung
  • KI-gesteuerte Automatisierung von Produktionsabläufen
  • Optimierung der Lieferkette mittels KI
  • Anwendungsfälle für Robotik und KI
  
  
• KI im Finanz- und Rechnungswesen
  
  • Anwendungen im Kreditwesen
  • Betrugserkennung mittels KI
  • Risikomanagement und -prognose
  • Automatisierte Finanzberichterstattung
  
  
• KI in Human Resources
  
  • KI-gesteuerte Rekrutierung und Auswahlverfahren
  • Vorhersage von Mitarbeiterfluktuation
  • Automatisierung von HR-Prozessen
  • Personalentwicklung mittels Datenanalyse
  
  
• Workshops und Hands-on Sessions
  
  • Einfache KI-Projekte mit gängigen Tools
  
  
• Herausforderungen bei der Implementierung von KI
  
  • Mangelnde Datenqualität
  • Integration in bestehende Systeme
  • Change Management und Akzeptanz bei Mitarbeitern
  • Kostenaufwand und ROI-Berechnung
  
  
• Ethik und KI
  
  • Bias und Diskriminierung in KI-Systemen
  • Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen
  • Verantwortung und Haftung
  • Regulatorische Anforderungen und Compliance
  
  
• Zukunft von KI in Unternehmen
  
  • Weiterentwicklungen in der KI-Technologie
  • Potenzielle Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt
  • KI als Treiber von Geschäftsmodell-Innovationen
  
  

IT-Abteilung

• IT-Manager, Systemadministratoren und Softwareentwickler, die an der Implementierung und Verwaltung von KI-Systemen beteiligt sein könnten

Produktmanagement und -entwicklung:

• Teams, die neue Produkte oder Dienstleistungen entwickeln und von KI-Technologien profitieren könnten.

Marketing und Vertrieb

• Marketinganalysten und Vertriebsmitarbeiter, die Kundenverhalten besser verstehen und personalisierte Marketingstrategien mithilfe von KI entwickeln könnten

Finanz- und Rechnungswesen

• Mitarbeiter, die automatisierte Berichterstattung, Betrugserkennung oder andere KI-getriebene Finanzanalysen nutzen könnten

Human Resources

• HR-Manager und -Mitarbeiter, die KI-Tools zur Talentakquise, Mitarbeiteranalyse oder zur Vorhersage von Mitarbeiterfluktuation verwenden könnten

Produktion und Logistik

• Mitarbeiter, die sich mit Lieferkettenoptimierung, Predictive Maintenance oder automatisierten Steuerungssystemen befassen