Weiterbildung
Certified AI Strategy Leader
Datengetriebene Strategien und Geschäftsmodelle
01 / Überblick
Die Weiterbildung AI Strategy Leader vermittelt umfassende Kompetenzen für die Entwicklung, Umsetzung und Steuerung einer KI-Strategie in Unternehmen. Die Teilnehmenden lernen, Potenziale der Künstlichen Intelligenz zu erkennen, geeignete KI-Anwendungsfelder zu bewerten und den Einsatz von KI strategisch in Geschäftsprozesse und Unternehmensstrukturen zu integrieren. Im Mittelpunkt stehen strategisches KI-Management, KI-Transformation, datengetriebene Geschäftsmodelle, KI-Automatisierung, Datenstrategie sowie KI-Governance und der EU AI Act.
02 / Eckdaten
Das Wichtigste
auf einen Blick.
Zielgruppe
Für wen ist der Kurs?
- Arbeitsuchende
- Quereinsteiger
- Migrantinnen und Migranten
- Personen in beruflicher Neuorientierung
- Erwerbstätige mit Weiterbildungsbedarf
- Angehörige der Bundeswehr in beruflicher Umstellung
- Personen in beruflicher Rehabilitation
- Selbstzahler
- Personen mit akademischem Hintergrund oder abgebrochenem Studium
Zugangsvoraussetzungen
Was solltest du mitbringen?
- Abgeschlossene Berufsausbildung oder (Fach-) Hochschulstudium (auch ohne Abschluss) oder Absolvieren eines Eignungstests
- Analytisches Denkvermögen.
- Vorkenntnisse in Datenanalyse, Statistik oder Programmierung sind von Vorteil.
- Interesse an digitalen Technologien, Kommunikation und Zukunftsthemen
- Führungserfahrung oder Erfahrung im strategischen Management von Projekten sind von Vorteil
Qualitätsgeprüfte Weiterbildung
DQS-zertifiziert nach:DIN EN ISO 9001:2015Reg.-Nr. 31624915 QM15
Zulassung nach AZAVReg.-Nr. 31624915 AZAV
Nächste Starttermine
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03 / Inhalte
Was du bei uns
wirklich lernst.
KI-Strategie und strategisches KI-Management
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz im Unternehmenskontext
- Entwicklung und Umsetzung einer KI-Strategie
- Strategische Einsatzfelder von KI in Unternehmen
- Identifikation und Bewertung von KI-Potenzialen
- Integration von KI in Unternehmens- und Geschäftsstrategien
- Strategisches KI-Management und Steuerung von KI-Initiativen
- Rollen und Aufgaben von Führungskräften bei der KI-Transformation
AI Leadership und digitale Transformation
- Führung im Zeitalter von Künstlicher Intelligenz
- Leadership-Kompetenzen für daten- und KI-getriebene Projekte
- Digitale Transformation von Unternehmen und Organisationen
- Change-Management bei der Einführung von KI
- Strategische Begleitung technologischer Veränderungen
- Zusammenarbeit zwischen Management, Fachbereichen und Technologie
- Aufbau einer nachhaltigen KI- und Innovationskultur
Datengetriebene Geschäftsmodelle und KI-Innovation
- Daten als Grundlage digitaler Wertschöpfung
- Entwicklung datengetriebener Geschäftsmodelle
- Neue Geschäftsmodelle und Innovation durch Künstliche Intelligenz
- Analyse von Märkten und Wettbewerbsdynamiken
- Identifikation neuer Wertschöpfungspotenziale durch KI
- Entwicklung eigener datenbasierter Wertangebote
- Bewertung von KI-Innovationen aus strategischer Perspektive
KI-Automatisierung und intelligente Geschäftsprozesse
- Analyse betrieblicher Prozesse und Automatisierungspotenziale
- Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Prozessautomatisierung
- Grundlagen von RPA (Robotic Process Automation)
- Verbindung klassischer Automatisierung mit KI-Systemen
- Integration von KI in betriebliche Abläufe und Geschäftsprozesse
- Bewertung geeigneter KI-Anwendungsfälle
- Praxisbeispiele aus Produktion, Logistik und Dienstleistung
Datenstrategie und Big Data Management
- Entwicklung einer Datenstrategie für Unternehmen
- Datenstrategie als Bestandteil der Unternehmens- und KI-Strategie
- Daten als strategische Ressource
- Grundlagen skalierbarer Datenarchitekturen
- Datenqualität und Datenintegration
- Data Governance und Verantwortlichkeiten
- Werkzeuge und Konzepte des Big Data Managements
- Voraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz von Künstlicher Intelligenz
Predictive Analytics und datenbasierte Entscheidungen
- Grundlagen datengetriebener Entscheidungsfindung
- Einsatz von Daten für strategische Unternehmensentscheidungen
- Grundlagen von Predictive Analytics
- Statistische Modelle und Vorhersagesysteme
- Anwendungsfelder prädiktiver Analysen
- KPIs und datenbasierte Unternehmenssteuerung
- Bewertung und Interpretation datenbasierter Prognosen
- Einsatz von Analytics als Grundlage strategischer Entscheidungen
KI-Governance, Ethik und Risikomanagement
- Grundlagen einer verantwortungsvollen KI-Governance
- Verantwortung und Transparenz beim Einsatz von KI
- Bias, Fairness und Erklärbarkeit von KI-Systemen
- Rechtliche Rahmenbedingungen für Künstliche Intelligenz
- Anforderungen des EU AI Acts
- Identifikation und Bewertung von KI-Risiken
- Risikomanagement für KI-Systeme und KI-Projekte
- Verankerung von Governance-Strukturen im Unternehmen
Entwicklung und Umsetzung einer KI-Strategie
- Analyse der strategischen Ausgangssituation
- Identifikation relevanter KI-Anwendungsfelder
- Priorisierung und Bewertung von KI-Initiativen
- Entwicklung strategischer Zielsetzungen für KI
- Berücksichtigung von Daten, Technologie und Organisation
- Einbindung relevanter Stakeholder
- Berücksichtigung von KI-Governance und regulatorischen Anforderungen
- Planung der Umsetzung einer unternehmensweiten KI-Strategie
Praxisprojekt: KI-Strategie und AI Leadership
- Bearbeitung eines realen Business Cases
- Analyse von KI-Potenzialen und Anwendungsfeldern
- Entwicklung einer strategischen KI-Lösung
- Einordnung in die Unternehmens- und KI-Strategie
- Berücksichtigung von Wirtschaftlichkeit, Governance und Risiken
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit
- Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse
Zertifizierung: AI Strategy Leader (AIEXEC)
- Dokumentation strategischer KI-Kompetenz
- Präsentation und Bewertung strategischer Lösungsansätze
- Reflexion der eigenen Rolle im KI-Management
- Vorbereitung auf die AIEXEC-Zertifizierung
04 / Perspektiven
Mögliche
Berufsfelder
- AI Strategy Lead / Digital Transformation Manager – Entwicklung und Steuerung von KI-Strategien im Unternehmen
- Projektleitung für KI-Initiativen – Führung interdisziplinärer Teams bei der Umsetzung von KI-Projekten
- Business Development Manager (mit KI-Fokus) – Entwicklung datengetriebener Geschäftsmodelle und Innovationen
- Data & AI Governance Specialist – Sicherstellung von Compliance, Ethik und Risikomanagement in KI-Projekten
- Chief Data Officer (CDO) / AI Program Manager – Aufbau von Datenstrategien und Management intelligenter Dateninfrastrukturen
- Consultant für KI & digitale Geschäftsmodelle – Beratung von Unternehmen bei der Einführung und Umsetzung von KI-Lösungen
- Führungskraft im mittleren Management – Übernahme strategischer Verantwortung für die digitale Transformation der Abteilung oder Organisation
05 / Kompetenzen
Vermittelte
Kompetenzen
- Strategischer Einsatz von KI: Identifizieren von Potenzialen, bewerten von Use Cases und initiieren von Projekten mit klarem Business Value.
- Wettbewerbsvorteil durch Innovation: Entwicklung neuer datengetriebener Geschäftsmodelle und Services.
- Effizienzsteigerung: Automatisierung von Prozessen und datengestützte Entscheidungen optimieren Abläufe und senken Kosten.
- Risikominimierung: Fachkräfte, die ethische, rechtliche und organisatorische Aspekte von KI verstehen, sichern Compliance und Vertrauen.
- Führungskompetenz im digitalen Wandel: Teams anleiten, Veränderungsprozesse steuern und Akzeptanz fördern.
- Zukunftssicherheit: Unternehmen werden unabhängiger von externen Beratungen und bauen internes Know-how auf, das langfristig trägt.
06 / Kontakt