> Schulung
> Description
Künstliche Intelligenz ist kein fernes Szenario mehr aus der Science-Fiction - sie ist hier und formt bereits die Zukunft der Unternehmen. Für KMUs liegt die Herausforderung nicht darin, ob KI eingeführt werden soll, sondern darin, zu verstehen, wie dies sinnvoll geschehen kann. Häufig sind Unternehmen von Marketing-Hype, vagen Versprechen und unklarem ROI überfordert. Diese Schulung ist darauf ausgerichtet, den Lärm zu durchschauen und der Geschäftsführung dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen über KI zu treffen.
In dieser Schulung werden wir gemeinsam herausfinden, was KI heute tatsächlich bedeutet - wie sie sich mit maschinellem Lernen, Statistik und Optimierung überschneidet - und wie sie genutzt werden kann, um reale Geschäftsprobleme zu lösen. Anhand interaktiver Übungen, Use Cases und Gruppendiskussionen erhalten die Teilnehmenden die Werkzeuge, um im eigenen Unternehmen KI-Anwendungen mit hohem Impact zu identifizieren, sei es bei der Lagerplanung, Kundenservice oder anderen Herausforderungen.
Wir befassen uns auch mit den Grenzen und Risiken der KI, insbesondere bei der Nutzung von No-Code- oder Low-Code-Plattformen, die auf den ersten Blick ansprechend wirken, aber bei komplexen oder kritischen Anwendungsfällen oft zu kurz greifen. Sie lernen, wie Sie Risiken und Chancen beurteilen und die Qualität Ihrer Daten einschätzen können.
Diese Schulung dient nicht dazu, KI zu verkaufen, sondern hilft Ihnen dabei, zu verstehen, wann KI heute sinnvoll ist und wann nicht. Sie verlassen diese Schulung mit einem deutlicheren Bild der Chancen, Herausforderungen und konkreten Schritten, um Ihre KI-Reise zu beginnen.
> Audience
> Agenda
Einführung
- Geschichte der KI
- Warum KI für KMUs wichtig ist
KI-Marketing vs. technische Realität
- Was ist was? - KI, Machine Learning, Optimierung, Statistik
- Häufige Missverständnisse und übertriebene Versprechen
- KI für Venture Capital vs. KI für Geschäftsoperationen
Identifikation von KI-Anwendungen mit hohem Impact
- Was ist kostspielig?
- Was ist zeitaufwendig?
- Was ist fehleranfällig?
- Was ist mission-critical?
No-Code & Low-Code KI-Tools
- Wann sind sie sinnvoll?
- Pro und Kontra
Risikoanalyse und Verlässlichkeit
Offene Diskussion & Q&A
- Häufige Fragen
- Erkenntnisse und nächste Schritte