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KI im Unternehmen Seminar: Anwendungsfälle bewerten, einführen

Künstliche Intelligenz (KI) im Unternehmen: Anwendungsfälle bewerten und rechnen

Dauer: ab 1 Tag | Preis: ab 900 EUR (Netto) | Termin: Ganztägig + halbtägig

Sie bewerten in der Praxis, wo Künstliche Intelligenz im Unternehmen betriebswirtschaftliche Entscheidungen verbessert, rechnen einen Business Case durch und führen ein KI-Vorhaben geordnet in einem Fachbereich ein.

Welches KI-Vorhaben rechnet sich in Ihrem Unternehmen – und welches nicht?

Künstliche Intelligenz lohnt sich dort, wo sie Entscheidungen schneller, genauer oder günstiger macht: bei der Bestandsplanung, der Preisgestaltung, der Bearbeitung von Kundenanfragen oder der Risikoprüfung. Ob das in einem bestimmten Fall gelingt, hängt weniger von der Technik ab als von Datenlage, Prozess, Kosten und Akzeptanz. Das Seminar betrachtet KI deshalb aus betriebswirtschaftlicher Sicht und richtet sich an Fach- und Führungskräfte sowie Business Analysts, die über KI-Vorhaben entscheiden oder sie vorbereiten.

Am Anfang steht ein kompakter Überblick, wie Prognosemodelle, Optimierungsverfahren, regelbasierte Systeme und generative KI arbeiten – so weit, wie Sie es für eine fundierte Entscheidung brauchen. Algorithmen und neuronale Netze im Detail sind Gegenstand des Seminars „Künstliche Intelligenz (KI)“. Danach geht es um Daten als Entscheidungsgrundlage: Regressionsanalyse und Prognose, die Unterscheidung von Vorhersage, Optimierung und Empfehlung und die Frage, was ein Prognosefehler in Euro kostet. Ein einfaches Entscheidungsmodell bauen Sie selbst in der Tabellenkalkulation nach.

Der Hauptteil gehört den Anwendungsfeldern und ihrer Bewertung. Sie sehen typische Einsätze in Finanzen, Marketing, Preisgestaltung, Einkauf und Kundenservice, einschließlich der Fälle, in denen KI nicht funktioniert hat. Mit einem Bewertungsraster aus Nutzen, Datenlage, Machbarkeit und Risiko sortieren Sie eigene Ideen. Für die aussichtsreichste rechnen Sie einen Business Case mit Basislinie, laufenden Nutzungskosten, Integrationsaufwand und messbaren Zielwerten und vergleichen die Optionen Standardprodukt, Konfiguration einer Plattform und Eigenentwicklung.

Generative KI bekommt einen eigenen Abschnitt: Wo Sprachmodelle in Fachprozessen Zeit sparen, warum ihre Antworten geprüft werden müssen und wann ein KI-Agent mehr Aufwand als Nutzen erzeugt. Den Abschluss bildet die Einführung in einem Fachbereich – Pilot mit Abbruchkriterien, Rollen von Fachbereich, IT und Datenschutz, Beteiligung des Betriebsrats, Pflichten aus der KI-Verordnung und der Aufbau von KI-Kompetenz bei den Beschäftigten.

Die Fallbeispiele kommen nach Möglichkeit aus Ihren eigenen Abteilungen; bringen Sie gern zwei, drei Ideen mit, die bei Ihnen gerade diskutiert werden. Programmieren müssen Sie nicht; wer Tabellen mit Formeln bearbeiten kann, kommt gut mit. Für einen ersten eintägigen Einstieg speziell für kleine und mittlere Unternehmen eignet sich der KI-Kickstart.

In vielen Unternehmen beginnt ein KI-Projekt mit der Frage, welches Werkzeug man einsetzen sollte. Erfolgreiche Projekte beginnen mit einer anderen Frage: Welche Entscheidung treffen wir heute zu langsam oder zu schlecht, und was kostet uns das? Wenn diese Zahl fehlt, lässt sich weder der Nutzen messen noch ein Pilot rechtzeitig beenden. Ich habe mehr KI-Vorhaben an einer fehlenden Basislinie scheitern sehen als an der Technik. Erst die Entscheidung, dann das Modell.
Themen und Inhalte für Ihre Beratung, Coaching, Workshop, Training, Schulung und Weiterbildung:

Künstliche Intelligenz (KI) im Unternehmen: Anwendungsfälle bewerten und rechnen

KI-Grundlagen kompakt für Entscheider
  • Was Künstliche Intelligenz im betrieblichen Sinn ist und was sie leisten kann
  • Wie KI arbeitet: aus Beispielen lernen statt Regeln programmieren (Vertiefung im Grundlagenseminar)
  • Muster- und Formerkennung: Bilder, Belege und Signale automatisch einordnen
  • Expertensysteme und Geschäftsregeln: wo feste Regeln weiterhin die bessere Wahl sind
  • Generative KI und Sprachmodelle: Stärken bei Text und Wissen, Halluzinationen als Risiko
  • KI-Agenten im Überblick: Aufgaben über mehrere Schritte und Systeme automatisieren
Optimierung und Entscheidungen
  • Was Optimierung ist: Zielgröße, Entscheidungsvariablen und Nebenbedingungen
  • Optimierung mit KI: Touren, Schichtpläne und Lagerbestände berechnen
  • Vorhersage, Optimierung und Empfehlung als drei unterschiedliche Entscheidungshilfen
  • Operative Entscheidungen mit KI unterstützen: automatisch, vorgeschlagen oder nur informiert
Datenanalyse als Entscheidungsgrundlage
  • Grundlagen der Datenanalyse: Kennzahlen, Verteilungen und Zusammenhänge lesen
  • Regressionsanalyse und Prognose am Beispiel eines Absatzverlaufs
  • Daten für eine bessere Entscheidung nutzen: von der Auswertung zur Handlungsregel
  • Von klassischer Statistik zu maschinellem Lernen: was KI der Datenanalyse hinzufügt
  • Ein einfaches Entscheidungsmodell in der Tabellenkalkulation selbst aufbauen
  • Prognosefehler in Kosten übersetzen: was eine falsche Vorhersage das Unternehmen kostet
Anwendungsfelder im Unternehmen
  • Überblick: wo KI im Unternehmen heute eingesetzt wird
  • KI in Finanzen und auf den Finanzmärkten: Betrugserkennung, Kreditrisiko, Handel
  • KI im Marketing: Segmentierung und Kampagnensteuerung (Vertiefung im Marketing-Seminar)
  • KI und Produktpreise: dynamische Preisgestaltung und ihre Grenzen gegenüber Kunden
  • Einkauf und Disposition: Nachfrageprognosen und Bestellvorschläge
  • Kundenservice mit generativer KI: Anfragen vorsortieren und Antwortentwürfe erstellen
Anwendungsfälle bewerten
  • Wo KI nicht funktioniert: zu wenig Daten, seltene Ereignisse, fehlende Akzeptanz
  • Bewertungsraster für KI-Ideen: Nutzen, Datenlage, Machbarkeit und Risiko
  • Datenlage prüfen: Verfügbarkeit, Qualität und Zugriffsrechte vor dem Projektstart
  • Standardprodukt, konfigurierbare Plattform oder Eigenentwicklung abwägen
Business Case für ein KI-Vorhaben
  • Basislinie festlegen: heutige Durchlaufzeit, Fehlerquote und Kosten des Prozesses
  • Kosten erfassen: Lizenzen, nutzungsabhängige Gebühren, Integration, Betrieb und Schulung
  • Nutzen beziffern und Zielwerte definieren, die im Pilot messbar sind
  • Szenarien und Sensitivität: Wie stabil bleibt der Business Case bei schlechterer Trefferquote?
Einführung in Fachbereichen
  • Bewährte Praktiken: klein starten, Ergebnisse prüfen, Fachwissen einbinden
  • Pilot mit Erfolgs- und Abbruchkriterien planen und auswerten
  • Rollen klären: Fachbereich, IT, Datenschutz und Informationssicherheit
  • Betriebsrat frühzeitig beteiligen: Mitbestimmung bei KI-Systemen am Arbeitsplatz
  • KI-Verordnung der EU: Risikoklasse des Vorhabens bestimmen (Details im Seminar AI Act)
  • KI-Kompetenz der Beschäftigten nach Art. 4 KI-Verordnung (geändert 2026) aufbauen
Praxisprojekt: Business Case für eine Nachfrageprognose im Getränkegroßhandel
  • Ausgangslage aufnehmen: Fehlmengen, Überbestände und Aufwand der heutigen Disposition
  • Absatzdaten in der Tabellenkalkulation per Regression prognostizieren und Fehler messen
  • Kosten und Nutzen einer KI-gestützten Prognose mit drei Szenarien gegenüberstellen
  • Pilotplan mit Zielwerten, Abbruchkriterium und Entscheidungsvorlage für die Geschäftsleitung
Lernziele
  • Sie unterscheiden Prognose, Optimierung, Regelwerk und generative KI und ordnen sie typischen Geschäftsentscheidungen zu.
  • Sie bewerten KI-Ideen mit einem Raster aus Nutzen, Datenlage, Machbarkeit und Risiko.
  • Sie rechnen einen Business Case mit Basislinie, Kosten, Zielwerten und Szenarien.
  • Sie erkennen, wann KI für eine Aufgabe ungeeignet ist, und begründen das.
  • Sie planen einen Pilot im Fachbereich einschließlich Rollen, Betriebsrat und Pflichten aus der KI-Verordnung.
Zielgruppe
  • Fach- und Führungskräfte, die über KI-Vorhaben entscheiden oder sie vorbereiten
  • Business Analysts, Controller:innen und Prozessverantwortliche
  • Projektleitungen, die KI-Anwendungen in einem Fachbereich einführen

*) Die Inhalte werden individuell abgestimmt und mit Praxisbeispielen abgerundet.

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