Von der Daten- & KI-Strategie zur Wirkung: Daten- & KI-Initiativen erfolgreich umsetzen

1. Wie die erfolgreiche Umsetzung einer Daten- & KI-Strategie gelingt

• Warum gute Strategien häufig in der Umsetzung scheitern: Erfolgsfaktoren und typische Stolpersteine
• Von der Strategie zur Umsetzung: Warum Umsetzung kein linearer Prozess ist
• Einführung in StratOps (Strategy meets Operations)

2. Das Daten- & KI-Portfolio: Priorisierung & Steuerung

• Von der Strategie zum Portfolio
• Portfolio-Management für Daten- & KI-Initiativen
• Quick Wins vs. langfristige Transformation
• Zusammenhang zwischen Geschäftsstrategie und Portfolio

3. Die Organisation erfolgreicher Umsetzungsteams & passender Arbeitsweisen

• Agile Methoden sinnvoll einsetzen
• Lean Thinking für Daten- & KI-Projekte
• Priorisierung von Initiativen & gemeinsame Sprintplanung
• Rollen und Verantwortlichkeiten
• Human-in-the-Loop statt Human-out-of-the-Loop

4. Veränderung begleiten und nachhaltigen Erfolg sichern

• Veränderungsmanagement für Daten- & KI-Projekte
• Kommunikation und Stakeholder-Management
• Unterschied zwischen Vision, Zielen und Ergebnissen
• geeignete Zielsysteme- & -metriken für Daten- & KI-Projekte
• Dashboards für Daten- & KI-Initiativen
• Mindset: Kontinuierliche Verbesserung und lernen aus Erfolgen & Fehlern  

• Du weißt wie dieerfolgreiche Umsetzung einer Daten- & KI-Strategiegelingt, kennst Erfolgsfaktorenund typische Stolpersteine
• Du weißt um dieRelevanz von Strategy Operations (StratOps)
• Du leitest von der Daten- & KI-Strategie das passende Portfolio ab, priorisierst und steuerst. 
• neben Quick Wins begleistest du auch die langfristige Transformation
• den Zusammenhang zwischen Geschäftsstrategie und Portfolio kannst du klar beschreiben
• du organisierst erfolgreiche Umsetzungsteams & passende Arbeitsweisen
• du begleitest das Veränderungsmanagementfür Daten- & KI-Projekte und sicherst nachhaltigen Erfolg 
• du legst geeignete Zielsysteme- & -metriken für Daten- & KI-Projekte an
• du hast das Mindset Kontinuierliche Verbesserung & lernen aus Erfolgen und Fehlernverinnerlicht  

• alle, die die daten- und AI-getriebene Transformation auf der Entscheidungsebene angehen & darüber echten Business Value schaffen möchten
• alle, die ein Grundverständnis von Daten & Business haben, sowie ein vertieftes Verständnis in mindestens einem der beiden Bereiche
• alle, die (Berufs-)Erfahrung mit Datenprojekten in Unternehmen mitbringen