KI im Portfoliomanagement & Qualitätsmanagement (Inhouse)

• Einführung in KI im Portfoliomanagement und Qualitätsmanagement
  • Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML)
  • Relevanz von KI in geschäftlichen Kontexten
  • Überblick über aktuelle Tools und Technologien (Monday.com, Smartsheet, IBM Watson)
  • Fundierte Entscheidungsfindung treffen und Risiken besser managen
  • KI im Portfoliomanagement
  Identifikation und Priorisierung von Projekten mit KI
  • Automatisierte Entscheidungsfindung und Ressourcenoptimierung
  • Prognosen und Risikomanagement durch datengetriebene Ansätze
  • Durch Algorithmen und maschinellen Lernen können Marktdaten analysiert und Trends frühzeitig erkannt werden
  KI im Qualitätsmanagement
  • Einsatz von KI zur Qualitätssicherung und Fehlerprävention
  • Analyse von Qualitätsdaten und Trends
  • Automatisierte Prüfprozesse und Standardsicherung
  Verknüpfung von Portfoliomanagement und Qualitätsmanagement
  • Synergien zwischen Portfolio- und Qualitätsmanagement durch KI
  • Optimierung der Geschäftsprozesse und Wertschöpfung
  Praktische Anwendung
  • Hands-on-Übungen mit Tools wie Monday.com, Smartsheet und IBM Watson
  • Fallstudien und Best Practices aus der Industrie
  • Entwicklung eines KI-gestützten Workflows für das eigene Unternehmen
  • KI wird zur Prognose von Marktentwicklungen, zur Automatisierung von Routineaufgaben und zur Durchführung von Qualitätskontrollen in Echtzeit eingesetzt
  Zukunftsperspektiven
  • Trends und Innovationen in KI für Managementprozesse
  • Herausforderungen und ethische Aspekte bei der Implementierung von KI

Methode

Unsere einzigartigen Ansätze machen dieses Seminar besonders wertvoll:

• Blended Learning: Kombination aus Theorie, Praxis und interaktiven Elementen.
• Kollegiales Lernen: Austausch von Erfahrungen und Best Practices zwischen den Teilnehmenden.
• Lernzielorientierter Ansatz: Klare Definition von Lernzielen und deren Überprüfung am Ende des Trainings.
• Case-Based Learning: Arbeit an realen Fallstudien und praxisnahen Szenarien.
• Hands-on-Ansatz: Direkte Anwendung der Tools und Technologien im Schulungskontext.

Didaktischer Ansatz:

• Wechsel zwischen Theorie, Demonstrationen und praktischen Übungen.
• Interaktive Gruppenarbeiten und Diskussionen.
• Abschlusspräsentation der entwickelten Workflows durch die Teilnehmenden.