KI-Wertschöpfungsanalyst – Weiterbildung

Der Kurs zum KI-Wertschöpfungsanalysten (m/w/d) verbindet drei Themenfelder zu einem Qualifikationsprofil an der Schnittstelle von Technologie und Betriebswirtschaft: Predictive Analytics mit Algorithmen und Prognosemodellen, Grundlagen der Künstlichen Intelligenz für den Unternehmenseinsatz sowie strategisches Finanzmanagement in Produktion und Technik. Teilnehmende lernen, Datenquellen für Vorhersagemodelle aufzubereiten, geeignete Algorithmen auszuwählen, KI-Projekte nach anerkannten Vorgehensmodellen zu strukturieren und die Ergebnisse in finanzielle Kennzahlen und Entscheidungsvorlagen zu übersetzen.

Der Kurs gliedert sich in mehrere Themenblöcke, die von Predictive Analytics über KI-Grundlagen bis zu betriebswirtschaftlichem Finanzmanagement reichen und am Ende zu einem integrierten Analyseprofil zusammengeführt werden. Im Modul Predictive Analytics und Algorithmen stehen datenbasierte Vorhersagen im Mittelpunkt. Teilnehmende lernen, wie aus Rohdaten belastbare Prognosen entstehen und welche methodischen Schritte dafür notwendig sind.

• Datengetriebene Vorhersagen für unternehmerische Fragestellungen verstehen und einordnen
• Datenmanagement für Predictive-Analytics-Projekte: Datenquellen vorbereiten und nutzbar machen
• Gezielte Auswahl von Algorithmen aus Statistik und Machine Learning für konkrete Prognoseaufgaben
• Entwicklung praxisnaher Vorhersagemodelle für Use Cases in Produktion, Marketing und Finanzen
• Einsatz von Analyseplattformen und Automatisierungswerkzeugen für datenbasierte Vorhersagen
• Training und Testen von Modellen zur Absicherung von Performance und Generalisierbarkeit

Das Modul Künstliche Intelligenz vermittelt Schlüsselkompetenzen für informatikgestützte Anwendungen im Unternehmenskontext, insbesondere für Führungskräfte, die KI-Projekte verantworten oder begleiten.

• Strategische Bedeutung Künstlicher Intelligenz für unterschiedliche Unternehmensbereiche
• Branchenspezifische KI-Anwendungsfelder und konkrete Use Cases
• KI-Projektmanagement mit dem Cross Industry Standard Process for Data Mining und agilen Methoden
• Datenqualität und Data Governance als Voraussetzung für belastbare KI-Systeme
• Rechtliche Compliance und Ethik nach europäischem AI Act und Datenschutz-Grundverordnung
• Organisationsentwicklung und Kompetenzmanagement im Rahmen einer KI-Transformation

Im Modul Betriebliches Wirtschaften werden BWL-Grundlagen vermittelt, die insbesondere für Produktionsleitung und operative Führungskräfte relevant sind und den Rahmen für datenbasierte Entscheidungen bilden.

• Unternehmensführung und strategische Ausrichtung als Entscheidungsgrundlage
• Strategische Analyse- und Planungsinstrumente für operative Führungsaufgaben
• Portfolio- und Performance-Management in Produktionsumgebungen
• Organisationsstrukturen und Prozessmanagement für effiziente Abläufe
• Produktionsplanung, Fertigungssteuerung sowie Supply Chain Management und Materialwirtschaft nach ISO 55000ff

Das Modul Strategisches Finanzmanagement in Produktion und Technik rundet den Kurs ab und stellt den Bezug zwischen KI-gestützten Analysen und finanzieller Steuerung her.

• Einführung in die Finanzwelt und Grundbegriffe des Finanzmanagements
• Kennzahlen im Finanzmanagement zur Bewertung wirtschaftlicher Entwicklungen
• Einführung und praktische Umsetzung des Finanzmanagements im Unternehmen
• Verknüpfung von Prognosemodellen mit finanziellen Kennzahlen für Investitionsentscheidungen
• Einordnung von KI-basierten Frühwarnsystemen für finanzrelevante Risiken
• Übersetzung technischer Analyseergebnisse in verständliche Entscheidungsvorlagen für das Management

Ergänzend arbeiten die Teilnehmenden an integrierten Praxisaufgaben, die die vier Themenfelder zusammenführen und auf konkrete Unternehmenssituationen anwenden.

• Aufbau eines eigenen kleinen Prognosemodells anhand eines vorgegebenen Datensatzes
• Bewertung der Modellqualität anhand von Kennzahlen zu Genauigkeit und Generalisierbarkeit
• Einschätzung von Bias-Risiken in einem gegebenen Prognosemodell
• Skizze eines KI-Projektplans nach dem Cross Industry Standard Process for Data Mining
• Prüfung eines KI-Anwendungsfalls auf Konformität mit AI Act und Datenschutz-Grundverordnung
• Ableitung von Kennzahlen für ein Entscheidungsdashboard aus Prognoseergebnissen
• Verknüpfung eines Prognoseergebnisses mit einer konkreten Finanzkennzahl
• Einordnung eines Investitionsrisikos anhand eines KI-gestützten Analyseergebnisses
• Erarbeitung eines Frühwarnindikators für ein finanzrelevantes Szenario
• Kurzpräsentation eines Analyseergebnisses für eine fiktive Managementrunde
• Rückschau der eigenen Datenbasis auf Qualität und Governance-Anforderungen
• Diskussion eines Praxisfalls aus Produktion oder Fertigung im Hinblick auf Kostensteuerung

Der KI-Wertschöpfungsanalyst verbindet damit technologisches Verständnis mit betriebswirtschaftlicher Urteilsfähigkeit. Er entwickelt Algorithmen zur Identifikation wirtschaftlicher Potenziale, analysiert komplexe Datenstrukturen und implementiert Prognosemodelle für finanzrelevante Kennzahlen, ohne dabei den Blick für rechtliche und ethische Rahmenbedingungen zu verlieren. Damit positioniert sich das Profil an der Schnittstelle zwischen KI-Möglichkeiten und konkreten Finanzmanagementanforderungen und ermöglicht es Unternehmen, datenbasierte Wertschöpfungsstrategien systematisch zu etablieren.

Der Kurs richtet sich an Personen, die technologisches und betriebswirtschaftliches Wissen verbinden möchten, um datenbasierte Entscheidungsprozesse in Unternehmen mitzugestalten.

• Fachkräfte mit Interesse an Predictive Analytics und Prognosemodellen für unternehmerische Fragestellungen
• Personen, die KI-Projekte im Unternehmenskontext begleiten oder verantworten möchten
• Mitarbeitende aus Controlling oder Finanzmanagement mit Interesse an datengetriebenen Analysemethoden
• Fach- und Führungskräfte aus Produktion und Technik mit Fokus auf Kostensteuerung und Ressourceneffizienz

Die Weiterbildung findet im Combined-Learning-Format statt und verknüpft Präsenz- und Online-Anteile mit individueller Kursplanung durch Karriereberater. Theoretische Inhalte zu Algorithmen, KI-Grundlagen und Finanzmanagement wechseln sich mit praxisnahen Übungen und Fallbeispielen ab, sodass die vier Themenfelder schrittweise zusammengeführt werden.

Der Kurs wird in Vollzeit durchgeführt und deckt vier inhaltlich aufeinander bezogene Themenblöcke ab: Predictive Analytics, Künstliche Intelligenz, Betriebliches Wirtschaften und Strategisches Finanzmanagement. Der modulare Aufbau ermöglicht eine schrittweise Vertiefung von den analytischen Grundlagen bis zur finanziellen Einordnung.

Die Weiterbildung schließt mit dem Zertifikat "KI-Wertschöpfungsanalyst" ab, das die vier Themenfelder Predictive Analytics, Artificial Intelligence, Betriebswirtschaftslehre und Finanzmanagement dokumentiert. Es handelt sich um ein trägerinternes Zertifikat, kein staatlich reglementiertes Berufsbild.

Unternehmen stehen zunehmend vor der Herausforderung, technologische KI-Möglichkeiten mit konkreten wirtschaftlichen Fragestellungen zu verbinden. Der Kurs bereitet genau auf diese Schnittstellenfunktion vor, indem er Predictive Analytics, KI-Grundlagen und Finanzmanagement zu einem kohärenten Kompetenzprofil zusammenführt. Besonders wertvoll ist der Praxisbezug: Teilnehmende lernen nicht nur, wie Prognosemodelle technisch funktionieren, sondern auch, wie sich deren Ergebnisse in finanzielle Kennzahlen, Investitionsbewertungen und Frühwarnsysteme übersetzen lassen. Diese Übersetzungsleistung zwischen Datenanalyse und betriebswirtschaftlicher Entscheidung ist der Kern des Berufsbilds. Langfristig profitieren Teilnehmende von einem Profil, das in unterschiedlichen Unternehmensbereichen gefragt ist – von der Produktionssteuerung über das Controlling bis zur strategischen Unternehmensplanung. Die erworbenen Kenntnisse in Datenmanagement, Modellbewertung und rechtlicher Einordnung bilden dabei eine solide Grundlage für eine Tätigkeit an der Schnittstelle von Technologie und Wirtschaft.