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Kurs

Strategien für künstliche Intelligenz (KI)

Grundlagen3 Std.

Hier lernst du, wie du Business, Daten und KI kombinierst und eine effektiv skalierbare KI-Strategie erfolgreich und zielführend umsetzt.

R3 Std.16 Videos49 Übungen3,450 XP19,657Leistungsnachweis

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Kursbeschreibung

Die Eckpfeiler einer effektiven KI-Strategie

Im Geschäftsalltag gibt es verschiedene Strategien für Business, Daten und KI. Vielleicht fragst du dich, wie diese Strategien miteinander verbunden sind. Gibt es eine empfohlene Reihenfolge oder Priorität? In diesem Kurs erfährst du, wie diese verwandten Strategien gemeinsam einen robusten strategischen Rahmen für Unternehmen bilden, die in der heutigen datengestützten Welt erfolgreich sein wollen. Außerdem lernst du, wie KI-Strategen eine erfolgreiche KI-Transformation im Einklang mit den strategischen Geschäftszielen vorantreiben.

Festlegung sinnvoller KI-Ziele

Vor der Formulierung einer effektiven KI-Strategie solltest du zunächst den Unterschied zwischen KI und herkömmlicher Software verstehen. So kannst du besser entscheiden, ob KI-Lösungen für die jeweiligen Vorhaben überhaupt geeignet sind. Zudem lernst du, realistische Geschäftsziele und die richtigen Kennzahlen zu definieren, um den angestrebten Projekterfolg zu beschreiben. Im Verlauf des Kurses gewinnst du ein Gespür dafür, wie du die Rendite von Projekten bewertest und entscheidest, ob sich die hohen Investitionen in die Implementierung solch anspruchsvoller Technologien lohnen.

Zusammenspiel wichtiger strategischer Komponenten

Du lernst verschiedene Komponenten einer erfolgreichen KI-Strategie im Detail kennen, angefangen bei der Förderung einer KI-Unternehmenskultur. Das nötige Fundament dafür bilden Innovationsbestrebungen, leistungsstarke Teams und geeignete Daten. Beim Durcharbeiten dieses konzeptionellen Kurses wirst du feststellen, dass Innovationen zwar wichtig sind, aber allein nicht genügen – die erfolgreiche Umsetzung erfordert auch einen soliden Rahmen für die Risikobewertung.

Optimale Ergebnisse durch KI-Skalierung

Gegen Ende dieses Kurses hast du alle nötigen Grundkenntnisse für deine ersten praktischen Projekte. Es ist jedoch ratsam, klein anzufangen und die Durchführbarkeit einer Idee mit einer Machbarkeitsstudie zu prüfen, bevor hohe Investitionen in die umfassende Implementierung gesteckt werden. Außerdem erfährst du, welche Voraussetzungen für skalierbare KI-Systeme erfüllt sein müssen und inwiefern MLOps die effiziente Skalierung ermöglicht. Zum Abschluss erläutert der Kurs, wie wichtig die Unterstützung durch Führungskräfte und KI-Fürsprecher für die Akzeptanz von KI im Unternehmen ist.

Voraussetzungen

Für diesen Kurs gibt es keine Voraussetzungen

Lernprogramm

Kursübersicht

1

Grundlagen der KI-Strategie

In diesem Kapitel wird die Beziehungen zwischen Geschäfts-, Daten- und KI-Strategien herausgearbeitet. Anschließend wird erläutert, wie eine effektive KI-Strategie mit einer klaren Vision beginnt und welche Rolle ein fokussierter Aktionsplan bei der Umsetzung der strategischen Ziele eines Unternehmens spielt. Du erfährst auch, welche Fähigkeiten erfolgreiche KI-Strategen ausmachen, welche Aufgaben sie haben und welchen Beitrag sie zum Erreichen der Unternehmensziele leisten.
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2

Entwurf einer erfolgreichen KI-Strategie

Dieses Kapitel schärft deinen Geschäftssinn, indem es KI-Software von herkömmlicher Software abgrenzt, was den effektiven Einsatz von Ressourcen für relevante geschäftliche Herausforderungen sicherstellt. Außerdem werden die wichtigsten geschäftlichen Faktoren erläutert, um die wirkungsvollsten KI-Initiativen zu identifizieren, und es wird erklärt, wie du die richtigen KI-Ziele setzt. Neben der Erklärung der Bedeutung der Kapitalrendite (ROI) lernen die Teilnehmer die Herausforderungen und Faktoren bei der Bewertung des ROI kennen.
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3

Komponenten der KI-Strategie

In diesem Kapitel werden verschiedene Komponenten einer erfolgreichen KI-Strategie erläutert, z. B. Innovation und der Aufbau der richtigen Unternehmenskultur für leistungsstarke Teams. Außerdem wird die Bedeutung von KI-Schulungen unterstrichen, die den richtigen Umgang für die KI-Nutzung umfasst. Innovation ist zwar wichtig, aber um einen soliden Rahmen für die Risikobewertung von KI zu schaffen, muss man die potenziellen KI-bedingten Risiken verstehen und die richtigen Fragen stellen.
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4

Von der Theorie zur Praxis

Dieses Kapitel erörtert die Rolle von Machbarkeitsstudien und betont, wie wichtig der gezielte Nachweis der Machbarkeit ist, um das Potenzial von KI vor einer groß angelegten Einführung zu prüfen. Außerdem wird aufgezeigt, was nötig ist, um skalierbare KI-Systeme zu entwickeln und welche Bedeutung MLOps für eine korrekt durchgeführte Skalierung hat. Zum Schluss unterstreicht das Kapitel den Einfluss von Sponsoren und KI-Champions bei der Förderung der KI-Einführung.
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R

Strategien für künstliche Intelligenz (KI)

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