KI-Manager:in

Kursüberblick

Wofür diese KI Weiterbildung qualifiziert Als KI-Manager:in verantwortest du, wie künstliche Intelligenz in einer Organisation eingesetzt wird: Vorhaben werden ausgewählt, nach Wirkung und Risiko bewertet und mit verbindlichen Regeln für den laufenden Betrieb versehen. Den Rahmen bilden eine KI-Strategie, eine tragfähige Datenbasis und ein Governance-Gerüst, das Verantwortlichkeiten, Prüfschritte und Wirkungsmessung festlegt. Strategie und Auswahl von Vorhaben Die Grundlagen einer KI-Strategie erarbeiten und an den Zielen der Organisation ausrichten Use Cases für den KI-Einsatz aufspüren und nach ihrer Wirkung gewichten Lösungen begründet auswählen und die Entscheidung gegenüber der Leitung vertreten Fallstudien zur KI-Adoption auswerten und auf die eigene Organisation übertragen Über einen Quickstart im Prompting eigene Anschauung gewinnen, um Vorhaben beurteilen zu können Prompting-Grundlagen auf Leitungsaufgaben anwenden, etwa beim Formulieren von Anforderungen Datenbasis für Entscheidungen Entscheidungen auf Daten und KI stützen statt auf Einzelmeinungen Daten für den KI-Einsatz nutzbar machen und mit pandas aufbereiten Datenaggregation und Skalentypen unterscheiden, damit Aussagen belastbar bleiben Steuerungssichten vorhalten: Anbindung von Datenbanken in Power BI, Measures und die DAX-Sprache, Filterkontexte für KI-Sichten sowie Trendlinien und Korrelationen Governance, Risiko und Wirkungsmessung Governance-Strukturen für Daten und den KI-Einsatz aufbauen Risiken und Regulierungen von KI einordnen und daraus Pflichten ableiten KI-Ethik über Governance-Frameworks und feste Prüfschritte verbindlich machen KPIs für die Wirkung von KI-Vorhaben festlegen und regelmäßig gegenprüfen Wiederverwendbare Auswertungsstrecken für die Steuerung bereithalten Einsatzfelder Das Rollenprofil entspricht der Arbeit als KI-Manager:in, KI-Beauftragte:r, KI-Verantwortliche:r einer Fachabteilung oder Teamleitung mit Datenverantwortung, als englische Bezeichnungen auch AI Manager und Head of AI. Die Aufgaben umfassen die strategische Steuerung von KI-Initiativen, die belastbare Bewertung von Use Cases und den Beitrag zu einer unternehmensweiten KI-Adoption.

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