Was Sie in diesem Kurs lernen
Ein strukturierter Lernweg von den KI-Grundlagen bis zur strategischen Integration in Ihre
Organisation
KI strategisch verstehen
Generative KI einordnen und für Führungsentscheidungen nutzbar machen
Integration umsetzen
KI schrittweise in bestehende Organisationsstrukturen einbetten
Wachstum messen
KI-Initiativen an messbaren Unternehmenszielen ausrichten und bewerten
Die Kursmodule im Überblick
Vier aufeinander aufbauende Module führen Sie von den Grundlagen bis zur konkreten Anwendung in Ihrer Organisation
Modul 1: Generative KI – Was Führungskräfte wissen müssen
Dieses Modul legt das Fundament. Sie verstehen, wie generative KI-Systeme funktionieren, welche Plattformen derzeit dominant sind und wie Sie diese Technologien strategisch einordnen können. Kein technisches Vorwissen erforderlich.
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Funktionsweise generativer KI-Systeme
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Überblick über relevante Plattformen
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Strategische Einordnung für Führungskräfte
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Aktuelle MIT-Daten und Forschungsergebnisse
Modul 2: KI und strategische Entscheidungsfindung
Wie verändern KI-Systeme den strategischen Planungsprozess? Sie lernen, Chancen und Risiken zu bewerten, KI-Initiativen zu priorisieren und Entscheidungsrahmen anzupassen, die im KI-Zeitalter tragen.
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Chancen- und Risikobewertung
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Priorisierung von KI-Initiativen
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Angepasste Entscheidungsrahmen
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Praxisbeispiele aus Führungsetagen
Modul 3: KI in die Organisation integrieren
Integration scheitert häufig nicht an der Technologie, sondern an fehlenden Prozessen. Dieses Modul liefert einen bewährten Rahmen für die schrittweise Einführung von KI – von der Pilotphase bis zur unternehmensweiten Umsetzung.
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Strukturiertes Integrationsframework
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Change Management im KI-Kontext
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Fallstudien erfolgreicher Einführungen
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Umgang mit organisationalem Widerstand
Ihr Lernweg Schritt für Schritt
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Schritt 1: Einstieg und Orientierung im KI-Feld
Sie verschaffen sich einen klaren Überblick über generative KI und deren Relevanz für Ihre Branche
Der erste Schritt ist Orientierung: Was ist generative KI wirklich, welche Plattformen sind strategisch relevant, und warum verändert diese Technologie die Regeln des Wettbewerbs? Sie erhalten eine klare Landkarte des KI-Feldes, die Ihnen hilft, das Rauschen von den wirklich wichtigen Entwicklungen zu trennen. Kein Technologiestudium erforderlich – dieser Einstieg ist für Führungskräfte konzipiert, die klare Orientierung brauchen.
Videoeinheiten, kommentierte Lesematerialien und ein interaktives Quiz zur Selbsteinschätzung helfen Ihnen, Ihr aktuelles Wissensniveau zu bestimmen.
Planen Sie für diesen Schritt etwa vier Stunden ein. Sie können die Einheiten auf mehrere Sitzungen aufteilen.
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Schritt 2: Strategische Analyse und Entscheidungsvorbereitung
Sie lernen, KI-Chancen und -Risiken systematisch zu bewerten und fundierte
Entscheidungen zu treffen
Im zweiten Schritt geht es um strategische Tiefe. Sie analysieren, wie KI bestehende Geschäftsmodelle beeinflusst, welche Risiken entstehen und wie Sie als Führungskraft Entscheidungen über KI-Investitionen und -Initiativen strukturieren. Zwei praxisnahe Fallstudien aus verschiedenen Branchen helfen Ihnen, das Gelernte sofort anzuwenden. Am Ende dieses Schritts verfügen Sie über ein Bewertungsframework, das Sie direkt in Ihre Planung einbringen können.
Fallstudienanalysen, Gruppenübungen (optional) und ein persönliches Entscheidungsframework-Template stehen zum Download bereit.
Arbeiten Sie die Fallstudien nicht nur als Lektüre, sondern als eigene Analyse durch. Das vertieft das Verständnis deutlich.
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Schritt 3: Integration und Wachstumssteuerung
Sie entwickeln einen konkreten Plan zur KI-Integration in Ihre Organisation und
lernen, Fortschritte zu messen
Der dritte Schritt verbindet Wissen mit Handlung. Sie entwickeln auf Basis der Kursmodule einen konkreten Integrationsplan für Ihre Organisation – angepasst an Ihre Branche, Ihre Teamgröße und Ihre strategischen Ziele. Gleichzeitig lernen Sie, wie Sie den Beitrag von KI zum Wachstum messen und kommunizieren. Dieser Schritt ist der direkte Übergang vom Kursabschluss zur organisationalen Umsetzung.
Ein persönlicher Integrationsplan-Template, Bewertungsmatrizen und eine abschließende Reflexionsübung begleiten Sie durch diesen Schritt.
Beziehen Sie bei diesem Schritt wenn möglich eine Kollegin oder einen Kollegen aus Ihrer Organisation ein – Perspektivenvielfalt verbessert das Ergebnis.
Begriffe
KI-Begriffe für Führungskräfte
Generative KI bringt eine eigene Sprache mit. Dieses Glossar erklärt die wichtigsten Begriffe so, wie sie für Führungsentscheidungen relevant sind – ohne Fachjargon, ohne Übervereinfachung. Wer die Begriffe kennt, führt bessere Gespräche mit technischen Teams und trifft fundiertere Entscheidungen.
Anwendung 1
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Prompt Engineering
Prompt Engineering beschreibt die Praxis, Eingaben an KI-Systeme so zu formulieren, dass die Ausgaben möglichst nützlich und präzise sind. Obwohl der Begriff technisch klingt, ist die dahinterliegende Fähigkeit für viele Führungsaufgaben relevant: Wer versteht, wie man KI-Systeme effektiv anfragt, erhält deutlich bessere Ergebnisse. Für Organisationen bedeutet das, dass Prompt-Kompetenz eine neue Grundfähigkeit ist, die gezielt aufgebaut werden sollte. Im Kurskontext lernen Sie, wie Sie Prompt-Strategien in Ihre Arbeitsprozesse einbetten – nicht als technische Übung, sondern als organisationale Fähigkeit.
Regulierung 1
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KI-Governance
KI-Governance umfasst die Regeln, Prozesse und Verantwortlichkeiten, die sicherstellen, dass KI-Systeme in einer Organisation verantwortungsvoll, rechtssicher und im Einklang mit den Unternehmenswerten eingesetzt werden. In Deutschland und Europa ist KI-Governance durch regulatorische Rahmenbedingungen wie den EU AI Act zusätzlich geprägt. Führungskräfte sind verantwortlich dafür, dass ihre Organisation diese Anforderungen erfüllt. Governance ist kein bürokratisches Hindernis – sie ist der Rahmen, der nachhaltigen und vertrauenswürdigen KI-Einsatz erst ermöglicht.
Grundlagen 1
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Generative KI
Generative KI bezeichnet Systeme, die auf Basis von Trainingsdaten neue Inhalte erzeugen können – Texte, Bilder, Code oder Audioformate. Im Gegensatz zu klassischen KI-Systemen, die Muster erkennen oder klassifizieren, produzieren generative Modelle eigenständig neue Ausgaben. Für Führungskräfte relevant ist dabei weniger die technische Architektur als die Frage, welche Aufgaben in einer Organisation durch generative Systeme übernommen oder unterstützt werden können und welche strategischen Konsequenzen das hat. Die bekanntesten generativen Systeme verarbeiten natürliche Sprache und können Texte erzeugen, die kaum von menschlich verfassten zu unterscheiden sind.
Technologie 1
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Large Language Model (LLM)
Ein Large Language Model ist ein KI-System, das auf sehr großen Textmengen trainiert wurde und dadurch in der Lage ist, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. LLMs sind die Grundlage vieler generativer KI-Anwendungen, die heute in Unternehmen eingesetzt werden. Für Führungskräfte ist entscheidend zu verstehen, dass LLMs keine Datenbanken sind, die Fakten abrufen – sie generieren Wahrscheinlichkeitsbasierte Antworten. Das hat Konsequenzen für die Qualitätskontrolle, die Governance und die Art, wie diese Systeme in Unternehmensprozesse eingebettet werden sollten. Die Kenntnis dieser Grundeigenschaft verhindert Fehlerwartungen und schlechte Investitionsentscheidungen.
Strategie 2
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KI-Strategie
Eine KI-Strategie ist ein strukturierter Plan, der beschreibt, wie ein Unternehmen Künstliche Intelligenz einsetzt, um seine strategischen Ziele zu erreichen. Sie umfasst die Auswahl relevanter Anwendungsfälle, die Entscheidung über Make-or-Buy, die Zuweisung von Ressourcen, den Umgang mit Risiken und die Messung von Ergebnissen. Eine KI-Strategie ist kein technisches Dokument – sie ist ein unternehmerisches Steuerungsinstrument. Führungskräfte, die keine KI-Strategie haben, treffen KI-Entscheidungen trotzdem täglich – nur ohne Orientierung. Dieser Kurs liefert das Fundament für eine fundierte, umsetzbare Strategie.
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Automatisierungspotenzial
Das Automatisierungspotenzial beschreibt, in welchem Ausmaß bestimmte Aufgaben oder Prozesse in einer Organisation durch KI-Systeme übernommen oder unterstützt werden können. Die Bewertung des Automatisierungspotenzials ist ein zentraler Schritt bei der Entwicklung einer KI-Strategie. Dabei geht es nicht nur um Effizienz – sondern auch um die Frage, welche menschlichen Tätigkeiten weiter an Bedeutung gewinnen, wenn Routineaufgaben automatisiert werden. Führungskräfte, die dieses Potenzial systematisch einschätzen, können Ressourcen gezielter einsetzen und ihre Teams besser auf den Wandel vorbereiten.