Agile KI-Manager

Kursüberblick

Agile KI-Manager verantworten die Einführung von KI im Unternehmen und steuern sie mit agilen Arbeitsweisen: in kurzen Lernschleifen, mit früher Nutzerbeteiligung und regelmäßiger Neubewertung. Die Weiterbildung verbindet KI-Einführungswissen mit agiler Umsetzungspraxis - im Unterschied zum klassischen KI-Management mit langen Planungszyklen und zur reinen Team-Coaching-Rolle ohne inhaltliche KI-Verantwortung. KI-Vorhaben agil zuschneiden Gerade bei KI ist zu Beginn vieles unsicher - agiles Vorgehen macht das produktiv. - Anwendungsfälle in kleine, überprüfbare Ausbaustufen zerlegen - Annahmen zu Nutzen und Machbarkeit früh und günstig testen - Abbruch- und Weiterführungskriterien vor dem Start vereinbaren Umsetzung in Iterationen steuern - Backlog-Arbeit für KI-Vorhaben: priorisieren nach Wert und Erkenntnisgewinn - Kurze Umsetzungszyklen mit Überprüfung an echten Arbeitsaufgaben - Reviews mit Anwendern: Ergebnisse zeigen, Rückmeldungen einarbeiten - Retrospektiven zur Verbesserung der eigenen Einführungsarbeit Menschen und Veränderung KI-Einführung gelingt über Beteiligung, nicht über Ansage. - Frühe Einbindung der späteren Nutzer in Auswahl und Erprobung - Umgang mit Skepsis, Überforderung und überhöhten Erwartungen - Kompetenzaufbau parallel zur Einführung organisieren Werkzeug- und Anbieterentscheidungen - KI-Werkzeuge wie ChatGPT, Claude und Microsoft Copilot vergleichend erproben - Bewertungskriterien aus den Iterationen ableiten statt vorab festschreiben - Wechselkosten und Abhängigkeiten im Blick behalten Leitplanken und Verantwortung - Datenschutz, interne Regeln und EU AI Act in die Iterationsplanung einbauen - Freigabeprozesse leichtgewichtig, aber verbindlich gestalten - Dokumentation der Entscheidungen über den Einführungsverlauf Kennzahlen der agilen KI-Einführung Fortschritt wird an Nutzung und Wirkung gemessen, nicht an Plänen. - Nutzungskennzahlen je Anwendungsfall erheben und interpretieren - Zeit- und Qualitätsgewinne an konkreten Aufgaben nachweisen - Erkenntnisse aus abgebrochenen Experimenten als Ergebnis werten - Berichtsformate für Geschäftsleitung und Beteiligte - Abhängigkeiten zu IT, Datenschutz und Betriebsrat in die Taktung einplanen - Skalierung erfolgreicher Anwendungsfälle auf weitere Bereiche organisieren - Erwartungsmanagement gegenüber Geschäftsleitung: Lernkurve statt Liniendiagramm versprechen Teilnehmende lernen, KI-Einführungen als agil gesteuerte Vorhaben aufzusetzen, in kurzen Zyklen zu validieren und mit den beteiligten Menschen erfolgreich umzusetzen.

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