Seminare aus der Rubrik Kommunikation

Das Online-Seminar zielt darauf ab, Führungskräften und Personalverantwortlichen das notwendige Wissen und die praktischen Fähigkeiten zu vermitteln, um Mitarbeiterkontrollmaßnahmen rechtssicher und effektiv einzuführen.

Die Teilnehmer lernen die rechtlichen Grundlagen und ethischen Überlegungen kennen, die bei der Kontrolle von Mitarbeitern beachtet werden müssen, und wie sie diese transparent und fair gestalten können. Darüber hinaus werden konkrete Maßnahmen wie Videoüberwachung, IT-Überwachung, Leistungserfassung und Anwesenheitskontrollen vorgestellt und kritisch bewertet.

Im Fokus steht, wie diese Maßnahmen so umgesetzt werden können, dass das Vertrauen der Mitarbeiter erhalten bleibt und gleichzeitig die Unternehmensziele unterstützt werden. Alternativen wie Zielvereinbarungen und Feedback-Systeme werden ebenfalls diskutiert, um Kontrolle durch klare Zielvorgaben und transparente Kommunikation zu ergänzen.

Im KI-Seminar erwerben die Teilnehmer umfassendes Wissen über den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen und lernen, wie sie die Potenziale von KI für den nachhaltigen Unternehmenserfolg nutzen können. Die Teilnehmer sollen die Grundlagen und Einsatzmöglichkeiten von KI für das Unternehmen verstehen und die Anforderungen und Chancen im Zusammenhang mit KI identifizieren können. Außerdem sollen sie in der Lage sein, KI-Strategien zu entwickeln und umzusetzen, um langfristigen Erfolg zu gewährleisten. Praktische Tipps und Methoden zur Umsetzung von KI-Maßnahmen sowie die Überwachung und Bewertung der Erfolge dienen als Grundbausteine des Seminarablaufs. Schließlich sollen die Teilnehmer ihr Wissen über KI-relevante Themen wie Machine Learning, Data Analytics und Automation vertiefen.

• Verstehen Sie genau, wie ML eingesetzt werden kann, um Geschäftsprozesse zu verbessern und neue Werte zu schaffen.
• Erkunden Sie gängige Anwendungsfälle für maschinelles Lernen, die von Unternehmen umgesetzt werden.
• Ermittlung der Anforderungen für die Durchführung eines ML-Projekts, von der Bewertung der Durchführbarkeit über die Datenaufbereitung, die Modellschulung, die Bewertung und den Einsatz.
• Definieren Sie Datenmerkmale und Verzerrungen, die die Qualität von ML-Modellen beeinflussen.
• Erkennen der wichtigsten Überlegungen zur Verwaltung von ML-Projekten, einschließlich Datenstrategie, Governance und Projektteams.
• Präsentieren Sie einen benutzerdefinierten ML-Anwendungsfall, der Ihr Unternehmen sinnvoll beeinflussen kann.