KKC_0206 | KI-Survival: Resilienz statt Aktionismus

KI ist kein einzelnes Tool, sondern ein Marktmechanismus: Kosten sinken, Geschwindigkeit steigt, und Leistungen werden austauschbar, die gestern noch Differenzierung waren. In diesem Seminar bauen Sie ein konkretes Verständnis dafür auf, welche Teile Ihr Wertschöpfung durch Copilots, Agenten und Automatisierung unter Druck geraten und welche Bereiche sich als neue Differenzierung eignen. Sie arbeiten mit Frühindikatoren, die Sie in Ihr Umfeld messen können, statt Sie auf Bauchgefühl oder Hype zu verlassen.

Darauf aufbauend entwickeln Sie ein Resilienz-Design: Welche Rollen braucht es, wer entscheidet was, und wie wird aus KI ein steuerbares Portfolio statt einer Sammlung von Einzelprojekten? Sie priorisieren Use Cases nach Wert, Risiko und Machbarkeit, definieren Stop-Kriterien und entwerfen einen 90-Tage-Plan, der Quick Wins ermöglicht, ohne technische oder organisatorische Sackgassen zu erzeugen. Ein zentraler Teil ist Governance ohne Bremswirkung: Sie ordnen Vorhaben im Kontext des EU AI Act ein, setzen Leitplanken zu Datenschutz, IP und Geheimhaltung und adressieren typische Modellrisiken wie Halluzinationen, Bias und Prompt Injection.

Für den Betrieb lernen Sie die Grundlogik von LLMOps kennen: Monitoring, Feedback-Loops, Qualitätsmessung und Kostensteuerung. Abschließend übersetzen Sie die Roadmap in Change-Maßnahmen, Job-Redesign und Kommunikation, damit KI nicht spaltet, sondern Leistung freisetzt.

• KI als Marktmechanismus und Wettbewerbsfaktor einordnen
• Gefährdete und differenzierende Teile der Wertschöpfung identifizieren
• Messbare Frühindikatoren für Markt- und Technologiewandel entwickeln
• Ein Resilienz-Design mit klaren Rollen und Entscheidungen gestalten
• Use Cases nach Wert, Risiko und Machbarkeit priorisieren
• Stop-Kriterien und einen realistischen 90-Tage-Plan definieren
• Governance mit Geschwindigkeit und Lernfähigkeit verbinden

Das Seminar richtet sich an Geschäftsführer/innen, Strategieverantwortliche, Innovationsmanager/innen sowie Fach- und Führungskräfte aus Transformation, Risikomanagement und Unternehmensentwicklung.

Kenntnisse des eigenen Geschäftsmodells und Marktumfelds werden vorausgesetzt. Technische KI-Kenntnisse sind nicht erforderlich.

• KI-Realität im Markt: Was kippt wirklich?
  • Disruption vs. schleichende Verdrängung: Muster erkennen
  • Wettbewerbsdruck durch Copilots, Agenten und Automatisierung
  • Welche Wertschöpfung wird zur Commodity?
  • Frühindikatoren: Signale, die Du messen kannst
• Resilienz-Design: Fähigkeiten, Strukturen, Entscheidungen
  • Operating Model: Rollen, Ownership, Entscheidungswege
  • Build, Buy, Partner: realistische Sourcing-Strategien
  • Kompetenzaufbau: Upskilling, Enablement, Lernpfade
  • Budgetlogik: von Projekt zu Produkt und Portfolio
• Pragmatische KI-Roadmaps, die nicht scheitern
  • Use-Case-Portfolio nach Wert, Risiko, Machbarkeit
  • 90-Tage-Plan: Quick Wins ohne technische Sackgassen
  • Skalierung: von Pilot zu Betrieb (Run)
  • Stop-Kriterien: wann Du einen Use Case beendest
• Governance, Risk & Compliance ohne Bremswirkung
  • EU AI Act: Einordnung, Pflichten, pragmatisches Vorgehen
  • Datenschutz, IP, Geheimhaltung: Leitplanken für Teams
  • Modellrisiken: Halluzinationen, Bias, Prompt Injection
  • Kontrollen, Logging, Freigaben: schlank aber wirksam
• KI im Betrieb: Qualität, Sicherheit, Kosten
  • LLMOps-Grundlagen: Monitoring, Drift, Feedback-Loops
  • Security by Design: Datenflüsse, Zugriffe, Secrets
  • Kostensteuerung: Token, Lizenzen, Vendor Lock-in
  • Messbarkeit: KPIs, OKRs, Value Tracking
• Change, Kommunikation, Kultur: Widerstände produktiv nutzen
  • Job-Redesign statt Job-Abbau als Reflex
  • Akzeptanz durch Prozessnähe und klare Regeln
  • Führung in Unsicherheit: Entscheidungen unter Zeitdruck
  • Kommunikationsplan: intern, Betriebsrat, extern