Zielsetzung

Diese Weiterbildungsmaßnahme richtet sich an alle Interessierten, die ihre beruflichen Kenntnisse erweitern möchten. Die Praxisbeispiele und Übungsaufgaben sind so gewählt, dass sie besonders gut auf den Berufsalltag von Talent-Acquisition-Profile übertragbar sind; die Teilnahme steht ausdrücklich allen offen, unabhängig von der aktuellen beruflichen Tätigkeit. Vermittelt werden Methoden, Werkzeuge und Inhalte, die in unterschiedlichen Tätigkeitsfeldern eingesetzt werden können.

Praxisbezug für Talent-Acquisition-Profile

Die folgenden typischen Aufgaben aus dem Berufsalltag von Talent-Acquisition-Profile dienen als Beispiele in den Übungen; sie können in der Veranstaltung auf andere Tätigkeitsfelder übertragen werden:

  • Sourcing-Strings
  • Talent-Pool-Pflege
  • Hiring-Briefings
  • Employer-Branding
  • Candidate-Personas
Inhalte der Weiterbildungsmaßnahme
KI für Projektmanager:innen
  • Einführung in Künstliche Intelligenz (KI)
  • KI-Anwendungen im Projektmanagement
  • Foundation Models und OpenSource KI-Tools
  • KI im Projektalltag
  • Implementierung von KI-Projekten
  • Ethik, Datenschutz und rechtliche Rahmenbedingungen für KI
  • Evaluation von KI-Lösungen
  • Soft Skills für KI-Projekte: Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement
  • Abschlussaufgabe und Ressourcensammlung
  • Exkurs: Projektmanagement
  • Zusatzthema: Arbeiten mit ChatGPT

Projektmanagement Tools in der Praxis für Experten
  • Digitale Whiteboard-Anwendungen (z.B. MIRO)
  • Einführung in Kanban und digitale Umsetzung (z.B. Trello)
  • MoSCoW Methode und deren digitale Nutzung (z.B. Asana)
  • Agile Roadmaps
  • Projektmanagement mit Jira
  • Vertiefungsmaterial zu Projektmanagement Tools
  • Fortgeschrittene Funktionen und praktische Anwendung von Trello und Kanban

KI-gestützte Datenanalyse
  • KI-Analyse-Cockpit mit Copilot
  • Datenaufbereitung und -visualisierung
  • Automatisierung mit KI-Code-Beschleunigern (z.B. GitHub Copilot)
  • KI-Analyse-Pipeline: Von Rohdaten zur Business-Strategie
  • Grundlagen des maschinellen Lernens (überwachtes und unüberwachtes Lernen)
  • Lokale KI-Entwicklung (z.B. mit Knime)
  • Deep Learning in der Datenanalyse
  • Feature Engineering und Dimensionality Reduction
  • Modellbewertung und Performance-Metriken
  • Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von KI-Modellen
  • Ethik und Datenschutz in der KI-gestützten Datenanalyse
  • Einsatz von KI-gestützten Analysetools und Softwarelösungen
  • Praxisprojekt: Umsetzung einer KI-gestützten Datenanalyse

Lernziele der Weiterbildungsmaßnahme

Nach Abschluss der Weiterbildungsmaßnahme sind die Teilnehmenden in der Lage:

  • Die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz zu verstehen und ihre Relevanz für das Projektmanagement zu erkennen.
  • KI-Tools und -Methoden zur Verbesserung von Projektentscheidungen und -prozessen einzusetzen.
  • Datenmuster durch KI-gestützte Analysen zu identifizieren und handlungsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen.
  • Gängige Projektmanagement-Tools wie Jira, Trello und Kanban praktisch anzuwenden.
  • KI-Projekte zu planen, zu implementieren und zu evaluieren.
  • Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Rahmenbedingungen bei der Nutzung von KI zu berücksichtigen.
  • Kommunikations-, Führungs- und Veränderungsmanagement-Kompetenzen im Kontext von KI-Projekten anzuwenden.

Berufsperspektiven

Die erworbenen Kompetenzen sind relevant für Tätigkeiten im Projektmanagement, IT-Management, in der Datenanalyse und in der Entwicklung sowie Implementierung von KI-Lösungen. Berufsfelder umfassen unter anderem die Rolle des KI-Managers, Projektleiters für KI-Projekte oder Datenanalysten mit KI-Schwerpunkt. Die Kenntnisse ermöglichen die Übernahme von Aufgaben in der strategischen Planung und operativen Umsetzung von KI-Vorhaben.