KI Konzepte

Künstliche Intelligenz verändert Arbeitsprozesse in nahezu allen Branchen, doch viele Diskussionen über KI bleiben oberflächlich oder von Schlagworten geprägt. Der Kurs KI Konzepte setzt genau hier an und vermittelt ein sachliches, strukturiertes Verständnis der zentralen Grundlagen und Anwendungsfelder der Künstlichen Intelligenz. Teilnehmende lernen, wie KI-Systeme grundsätzlich funktionieren, welche Konzepte hinter Begriffen wie maschinellem Lernen und generativer KI stehen und wie diese Technologien in Wirtschaft und Technik konkret eingesetzt werden. Der Kurs führt bewusst nicht in die Tiefe einer einzelnen Spezialisierung, sondern schafft ein solides konzeptionelles Fundament über mehrere Themenfelder hinweg, das als Ausgangspunkt für gezielte Vertiefungen dient.

Der erste thematische Block führt in die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz ein. Teilnehmende lernen zentrale Begriffe, Prinzipien und Anwendungsfelder kennen, ohne dabei bereits in technische Details einzelner Verfahren einzusteigen.

• Definition und Abgrenzung von Künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Deep Learning
• Historische Entwicklung und aktuelle Trends im KI-Bereich
• Typische Anwendungsfelder in Industrie, Handel und Dienstleistung
• Grenzen heutiger KI-Systeme und verbreitete Missverständnisse
• Praxisbeispiel: Einsatz einfacher KI-Methoden zur Kundensegmentierung

Der zweite Block betrachtet KI aus der Business-Perspektive. Im Mittelpunkt stehen Fragen der praktischen Anwendung in Unternehmen sowie Governance- und Compliance-Aspekte, die für einen verantwortungsvollen KI-Einsatz notwendig sind.

• Strategische Einordnung von KI-Initiativen im Unternehmenskontext
• Chancen und Risiken des KI-Einsatzes aus wirtschaftlicher Sicht
• Governance-Strukturen und Verantwortlichkeiten für KI-Projekte
• Regulatorische und ethische Rahmenbedingungen im Überblick
• Praxisbeispiel: Erstellung einer Entscheidungsvorlage für ein KI-Projekt

Der dritte Block widmet sich dem Datenfundament, ohne das kein KI-System funktioniert. Teilnehmende lernen grundlegende Konzepte des Datenmanagements sowie relationaler und nicht-relationaler Datenbanken kennen.

• Grundlagen des Datenmanagements und der Datenqualität
• Relationale Datenbankkonzepte: Tabellen, Schemata, Abfragen
• NoSQL-Datenbanken und ihre typischen Einsatzszenarien
• Datenaufbereitung als Voraussetzung erfolgreicher KI-Projekte
• Praxisbeispiel: Analyse von Verkaufsdaten anhand eines Datenbankszenarios

Der vierte Block behandelt grundlegende Methoden des Machine Learning sowie generative KI. Teilnehmende erhalten einen konzeptionellen Überblick über die wichtigsten Verfahrensklassen und deren Einsatzmöglichkeiten.

• Klassifikations- und Regressionsverfahren im Überblick
• Clustering-Verfahren zur Mustererkennung in Daten
• Grundprinzipien generativer KI-Modelle und ihrer Funktionsweise
• Chancen und Risiken generativer KI in Unternehmensanwendungen
• Praxisbeispiel: Prognose von Verkaufszahlen und Konzeption eines einfachen Chatbot-Szenarios

Der begleitende Praxisblock vertieft die vier Themenbereiche anhand konkreter Übungen und Beispielszenarien aus dem betrieblichen Alltag.

• Einordnung realer Anwendungsfälle in die vorgestellten KI-Grundkonzepte
• Diskussion von Chancen und Risiken anhand konkreter Unternehmensbeispiele
• Übung zur Formulierung einer Entscheidungsvorlage für ein fiktives KI-Vorhaben
• Analyse einer einfachen relationalen Datenbankstruktur
• Vergleich von Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Ansätzen anhand von Beispielszenarien
• Konzeption eines einfachen Anwendungsfalls für generative KI im eigenen Berufsfeld
• Bewertung von Datenqualität anhand eines Beispieldatensatzes
• Diskussion aktueller KI-Anwendungen aus verschiedenen Branchen
• Übung zur verständlichen Kommunikation von KI-Konzepten an Fachfremde
• Gruppendiskussion zu ethischen Fragestellungen im KI-Einsatz
• Erarbeitung eines strukturierten Kriterienkatalogs zur Bewertung von KI-Projektideen
• Abschließende Zusammenfassung und Transfer der Konzepte auf den eigenen Arbeitskontext

Der Kurs vermittelt damit ein breites, aber fundiertes Verständnis der wichtigsten KI-Konzepte, ohne einzelne Themenfelder oberflächlich abzuhandeln. Teilnehmende können nach Abschluss KI-Diskussionen im eigenen Unternehmen sachkundig einordnen und mitgestalten.

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die sich ein solides Grundlagenverständnis der Künstlichen Intelligenz aneignen möchten, ohne bereits über tiefe technische Vorkenntnisse zu verfügen.

• Einsteiger:innen, die sich erstmals strukturiert mit KI-Konzepten auseinandersetzen möchten
• Business Analysts, die KI-Projekte fachlich begleiten oder bewerten
• IT-Fachkräfte, die ihr konzeptionelles Verständnis über einzelne Spezialgebiete hinaus erweitern möchten
• Führungskräfte, die fundierte Entscheidungen zu KI-Initiativen treffen müssen
• Quereinsteiger:innen, die sich beruflich in Richtung KI-nahe Tätigkeiten orientieren

Der Kurs kombiniert Lehrvorträge mit konkreten Praxisbeispielen zu jedem der vier Themenblöcke, sodass abstrakte Konzepte unmittelbar an anschaulichen Szenarien wie Kundensegmentierung oder Verkaufsprognose verankert werden. Diskussionen und Gruppenübungen regen den Austausch an unterschiedlicher fachlicher Perspektiven, da Teilnehmende häufig aus verschiedenen Berufsfeldern kommen. Der Kurs ist überwiegend in Teilzeit organisiert, sodass er sich gut mit beruflichen Verpflichtungen vereinbaren lässt, vereinzelt sind auch Vollzeitvarianten möglich.

Der Kurs deckt vier inhaltliche Themenblöcke ab und ist auf ein kompaktes, aber gründliches Grundlagenverständnis ausgelegt. Der genaue zeitliche Umfang richtet sich nach dem gewählten Format; überwiegend wird der Kurs in Teilzeit durchgeführt, wodurch sich die Gesamtdauer entsprechend verlängert. Der individuelle Zeitplan wird mit dem Bildungsanbieter abgestimmt.

Der Kurs schließt mit einer qualifizierten Teilnahmebescheinigung des Bildungsanbieters ab, die die behandelten Themenfelder dokumentiert. Da es sich um einen breit angelegten Grundlagenkurs handelt, ist er nicht auf eine einzelne externe Herstellerprüfung ausgerichtet; er eignet sich jedoch als solide Vorbereitung für gezielte Vertiefungen und weiterführende Spezialisierungen im KI-Umfeld.

Ein fundiertes Grundlagenverständnis von Künstlicher Intelligenz wird zunehmend zu einer Basiskompetenz, die weit über technische Rollen hinausgeht. Wer KI-Konzepte sachlich einordnen kann, trägt in Meetings und Projekten zu realistischeren Einschätzungen bei und vermeidet sowohl überzogene Erwartungen als auch unbegründete Skepsis gegenüber neuen Technologien. Für Business Analysts und Führungskräfte ist dieses Verständnis eine wichtige Voraussetzung, um KI-Initiativen im eigenen Unternehmen sinnvoll zu bewerten und zu begleiten. Die breite Themenabdeckung von den Grundlagen über die Business-Perspektive und das Datenfundament bis zu Machine-Learning-Methoden und generativer KI ermöglicht es Teilnehmenden zudem, gezielt zu entscheiden, in welchem Bereich eine vertiefende Spezialisierung für die eigene berufliche Entwicklung am sinnvollsten ist. Statt sich vorschnell auf ein Teilgebiet festzulegen, erhalten sie zunächst einen fundierten Überblick, der spätere Entscheidungen erleichtert.