KKC_0204 | Erste KI-Projekte, die wirklich liefern

Dieses Seminar richtet sich an alle, die KI-Projekte nicht als Großprogramm starten wollen, sondern als kontrollierte Pilotprojekte mit schnellem, messbarem Nutzen. Sie arbeiten entlang eines praxiserprobten Vorgehens: Zuerst identifizieren Sie Quick-Win-Use-Cases, die sich durch klaren Mehrwert, geringe Abhängigkeiten und eine realistische Datenlage auszeichnen. Dafür nutzen Sie ein Use-Case-Canvas, mit dem Sie Problem, Nutzer, Prozess, KPI und Erfolgskriterien sauber formulieren.

Danach prüfen Sie die Datenrealität: Welche Daten sind verfügbar, wie ist die Qualität, wer darf zugreifen, und welche Minimalanforderungen braucht ein Pilot wirklich. Im nächsten Schritt designen Sie den Pilot so, dass er entscheidungsfähig wird. Sie definieren Baselines, vergleichen Vorher-Nachher oder A/B-Varianten und legen fest, wie Fehler erkannt und abgefangen werden. Damit reduzieren Sie Risiko durch Fallbacks und Human-in-the-Loop-Mechanismen.

Für GenAI-Anwendungen erarbeiten Sie Prompting-Vorlagen, Prüfregeln und einfache Red-Teaming-Tests. Sie verstehen, wann RAG sinnvoll ist, um unternehmensinternes Wissen kontrolliert nutzbar zu machen. Abschließend übersetzen Sie Ergebnisse in eine Management-taugliche Entscheidungsvorlage: Business Case, Kosten- und Nutzenlogik, Verantwortlichkeiten, Monitoring und eine 90-Tage-Roadmap. So können Sie nach dem Seminar KI-Piloten starten, steuern und fundiert entscheiden, ob skaliert, nachgeschärft oder gestoppt wird.

• Sie identifizieren Quick-Win-Use-Cases mit klarem Nutzen und realistischer Datenlage.
• Sie nutzen ein Use-Case-Canvas für Problem, Nutzer, Prozess, KPI und Erfolgskriterien.
• Sie prüfen Datenverfügbarkeit, Datenqualität, Zugriffsrechte und Mindestanforderungen.
• Sie designen Pilotprojekte mit Baselines, Vorher-Nachher-Vergleich oder A/B-Varianten.
• Sie reduzieren Risiken durch Fallbacks und Human-in-the-Loop-Mechanismen.
• Sie erstellen Prompting-Vorlagen und Bewertungskriterien für GenAI-Anwendungen.
• Sie bereiten Entscheidungsgrundlagen für Skalierung, Anpassung oder Abbruch vor.

Das Seminar richtet sich an Fach- und Führungskräfte, Projektmanager/innen, Innovationsverantwortliche, Prozessverantwortliche und Entscheider/innen, die erste KI-Projekte pragmatisch, messbar und risikoarm umsetzen möchten.

• Grundverständnis von Geschäftsprozessen und KPI im eigenen Umfeld
• Keine Programmierkenntnisse erforderlich, technische Neugier hilft

• KI-Use-Cases finden, die sich rechnen
  • Quick-Win-Kriterien: Nutzen, Machbarkeit, Datenlage
  • Use-Case-Canvas: Problem, Nutzer, Prozess, KPI
  • Build vs. Buy: Standardtools, Plattformen, Eigenbau
  • Abgrenzung: Automatisierung vs. KI vs. GenAI
• Datenrealität statt Bauchgefühl
  • Data Readiness Check: Verfügbarkeit, Qualität, Zugriff
  • Datenschutz und Geheimhaltung: pragmatische Leitplanken
  • Labeling und Ground Truth: wann nötig, wann nicht
  • Minimaler Datenbedarf für einen Pilot
• Pilotdesign: klein starten, sauber messen
  • Hypothesen, Erfolgskriterien und KPI-Definition
  • Baseline, A/B-Vergleich, Vorher-Nachher-Messung
  • Risikomatrix: Fehlerkosten, Fallback, Human-in-the-Loop
  • Scope-Management: was bewusst nicht gebaut wird
• GenAI sicher einsetzen (ohne Eigentore)
  • Prompting als Prozess: Vorlagen, Rollen, Prüfregeln
  • RAG-Grundprinzip: Wissensbasis statt Halluzination
  • Red Teaming light: typische Failure-Modes testen
  • Policy-Bausteine: erlaubte Daten, Logging, Freigaben
• Umsetzung: Prototyp, MVP, Pilotbetrieb
  • Prototyping-Workflow: Demo in Tagen, nicht Monaten
  • Integration in Prozesse: Schnittstellen und Handovers
  • Monitoring: Qualität, Drift, Kosten, Durchlaufzeit
  • Rollout-Entscheidung: skalieren, stoppen, nachschärfen
• Business Case & Stakeholder-Management
  • ROI-Logik: Zeitersparnis, Fehlerreduktion, Umsatzhebel
  • Entscheidungsvorlage für Management und Betriebsrat
  • Kommunikation: Erwartungen, Grenzen, Verantwortlichkeiten
  • Roadmap: 90-Tage-Plan für die nächsten Use-Cases