Digitale Transformation & KI-Readiness Kurs

Digitale Transformation scheitert selten an der Technologie allein, sondern häufig daran, dass Organisationen ihre eigene Ausgangslage nicht systematisch einschätzen. Dieser Kurs vermittelt, wie sich digitale Transformation entlang des Konzepts der KI-Readiness strukturiert gestalten lässt – von der Einordnung anerkannter Transformations-Frameworks über die Bewertung der eigenen Reifegrade bis zur Steuerung und Wirkungsmessung. Im Zentrum stehen die vier Enablement-Dimensionen Skills, Prozesse, Kultur und Daten, die gemeinsam darüber entscheiden, ob eine Organisation für den nächsten digitalen Schritt tatsächlich bereit ist.

Digitale Transformation einordnen Bevor konkrete Handlungsschritte geplant werden können, braucht es ein gemeinsames Verständnis davon, was digitale Transformation eigentlich bedeutet – und was sie von einzelnen IT-Projekten unterscheidet. Dieser Einstiegsblock stellt die etablierten Frameworks von McKinsey, Gartner und MIT CISR vor und zeigt, wie Reifegrade als Orientierungsrahmen genutzt werden.

• Digitale Transformation trennscharf gegenüber IT-Projekten definieren
• McKinsey-Framework zur Einordnung von Transformationsvorhaben nutzen
• Gartner-Modell für Reifegradbewertung anwenden
• MIT-CISR-Framework auf konkrete Organisationsszenarien übertragen
• Reifegradstufen zur Standortbestimmung interpretieren
• Grenzen und Anwendungsbereiche der einzelnen Frameworks abwägen

KI-Readiness erfassen Im Zentrum dieses Blocks steht das Konzept der KI-Readiness entlang von vier Enablement-Dimensionen: Skills, Prozesse, Kultur und Daten. Teilnehmende lernen, diese Dimensionen systematisch zu bewerten und daraus konkrete Handlungsfelder abzuleiten.

• Vier Enablement-Dimensionen der KI-Readiness unterscheiden und bewerten
• FVD-Bewertung zur strukturierten Einschätzung anwenden
• Gap-Analyse zwischen Ist- und Soll-Zustand durchführen
• Skill-Lücken in Organisationen identifizieren
• Prozessreife als Voraussetzung für KI-Einführung einschätzen
• Typische Fallstricke bei KI-Einführungen anhand von Praxisbeispielen erkennen

Prozess- und Datenfundament KI-Readiness ist ohne solide Prozesse und Daten nicht denkbar. Dieser Abschnitt vermittelt Techniken zur Prozessmodellierung sowie zur Bewertung von Datenqualität als konkretem Readiness-Indikator, ergänzt um praktische Auswertungswerkzeuge.

• Prozesse mit Flowcharts strukturiert visualisieren
• BPMN-Notation zur detaillierten Prozessmodellierung einsetzen
• SIPOC-Methodik zur Abgrenzung von Prozessgrenzen anwenden
• Datenqualität systematisch als Readiness-Indikator bewerten
• Excel für erste Reifegradauswertungen nutzen
• Power BI für aussagekräftige Reifegrad-Dashboards einsetzen

Change-Dimension der Readiness Technische und prozessuale Readiness allein reichen nicht aus, wenn die Organisation kulturell nicht mitzieht. Dieser Block widmet sich der menschlichen Seite der Transformation: Widerstände verstehen, psychologische Sicherheit stärken und Stakeholder gezielt einbinden.

• Kulturelle Faktoren als Teil der KI-Readiness einordnen
• Ursachen von Widerstand gegen digitale Veränderung analysieren
• Psychologische Sicherheit als Voraussetzung für Veränderungsbereitschaft stärken
• Stakeholder-Landschaft für Transformationsvorhaben kartieren
• Kommunikationsstrategien für unterschiedliche Stakeholder-Gruppen entwickeln
• Mikropraktiken im Change-Leadership im Arbeitsalltag anwenden

Steuerung und Wirkungsmessung Transformation ohne Messung bleibt Behauptung. Der letzte inhaltliche Block zeigt, wie KPIs für Readiness, Adoption und Impact definiert werden und wie sich der Erfolg eines Transformationsvorhabens über den gesamten Verlauf nachvollziehbar dokumentieren lässt.

• KPIs für Readiness, Adoption und Impact definieren
• Sentiment-Analyse als ergänzendes Signal zur Stimmungslage nutzen
• Benefits Realization über den gesamten Transformationsverlauf verfolgen
• Fortschritt gegenüber definierten Reifegradzielen messen
• Steuerungsdashboards für Transformationsvorhaben aufbauen
• Ergebnisse für Führungsebenen verständlich aufbereiten

Praxisblock — KI-Readiness einer Organisation bewerten Der Praxisblock führt alle Bausteine an einem durchgehenden Fallbeispiel zusammen: von der ersten Reifegradeinschätzung bis zum konkreten Aktionsplan für eine Organisation auf dem Weg zur KI-Readiness.

• Ausgangslage einer Beispielorganisation anhand eines DT-Frameworks einordnen
• KI-Readiness entlang der vier Enablement-Dimensionen einschätzen
• Gap-Analyse zwischen Ist- und Zielzustand erstellen
• Zentralen Geschäftsprozess mit BPMN modellieren
• Datenqualität des Beispielprozesses bewerten
• Reifegradauswertung in Excel und Power BI aufbauen
• Stakeholder-Landkarte für das Transformationsvorhaben erstellen
• Kommunikationsplan für unterschiedliche Zielgruppen entwerfen
• KPI-Set für Readiness und Adoption definieren
• Steuerungsdashboard für den Transformationsfortschritt skizzieren
• Handlungsempfehlungen für die nächsten Transformationsschritte formulieren
• Ergebnisse in einer strukturierten Präsentation zusammenfassen

Am Ende dieses Praxisblocks steht eine vollständige KI-Readiness-Einschätzung, die die Teilnehmenden eigenständig von der Reifegradanalyse bis zum konkreten Aktionsplan erarbeitet haben. Der Kurs verbindet damit strategische Einordnung, methodisches Handwerkszeug und die oft unterschätzte Change-Dimension zu einem zusammenhängenden Vorgehen, das sich auf reale Transformationsvorhaben übertragen lässt.

Der Kurs richtet sich an Fachkräfte, die digitale Transformationsvorhaben in ihrer Organisation mitgestalten oder verantworten – von der Reifegradanalyse bis zur KI-Einführung. Geeignet für Personen mit Berufserfahrung, die eine strukturierte Methodik für Transformationsprojekte suchen.

• Prozessmanager:innen, die KI-Einführungen fachlich begleiten
• IT-Strategieberater:innen mit Fokus auf digitale Transformation
• Fach- und Führungskräfte, die Transformationsvorhaben verantworten
• Digital Transformation Manager:innen mit Interesse an strukturierten Frameworks
• Personen, die sich auf die Rolle KI-Readiness-Consultant vorbereiten möchten

Der Kurs verbindet konzeptionelle Einheiten zu den Transformations-Frameworks mit der praktischen Anwendung an einem durchgehenden Fallbeispiel. Nach den Termindaten findet die Weiterbildung überwiegend im Combined-Learning-Format statt, teils ergänzt um Einheiten im virtuellen Klassenzimmer, sodass Präsenz-, Online- und eigenständige Lernanteile sinnvoll ineinandergreifen.

Die Teilnahme erfolgt überwiegend in Vollzeit, mit einzelnen Terminen auch in Teilzeit organisiert. Der Umfang deckt sowohl die strategische Einordnung der Frameworks als auch die praktische Reifegradbewertung und Wirkungsmessung ab.

Der Kurs schließt mit einer trägerinternen Abschlussprüfung und einem Trägerzertifikat ab. Es handelt sich um eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Kursanbieters, kein staatlich geregeltes Examen.

Digitale Transformation wird in vielen Organisationen als reines Technologiethema behandelt – mit der Folge, dass Vorhaben an Kultur, Prozessen oder fehlenden Daten scheitern, obwohl die Technik funktioniert hätte. Wer die vier Enablement-Dimensionen der KI-Readiness kennt und systematisch bewerten kann, erkennt solche Risiken frühzeitig, statt sie erst im laufenden Projekt schmerzhaft zu erfahren. Der Kurs vermittelt dabei kein abstraktes Managementwissen, sondern konkrete Methodik: Reifegradmodelle, Prozessnotationen wie BPMN und SIPOC sowie Auswertungswerkzeuge wie Excel und Power BI lassen sich unmittelbar auf reale Transformationsvorhaben anwenden, unabhängig von Branche oder Organisationsgröße. Für die berufliche Entwicklung bedeutet das eine klare Positionierung: Wer digitale Transformation nicht nur begleitet, sondern anhand belastbarer Reifegrad- und Readiness-Analysen aktiv steuert, übernimmt eine Rolle, die in Organisationen auf dem Weg zur KI-Nutzung zunehmend gefragt ist – von der Prozessebene bis zur strategischen Beratung.