Modul 1:
-Künstliche Intelligenz im Einkauf als transformative Technologie
-Entwicklung und zentrale Begriffe (KI, maschinelles Lernen, Deep Learning)
-Praxisbeispiele, Einsatzmöglichkeiten und Grenzen von KI im Einkauf
-Generative KI: Aktuelle Entwicklungen und Veränderungen in der KI-Landschaft

Modul 2:
-Maschinelles Lernen und neuronale Netze im Einkauf
-Unterschied zwischen maschinellem Lernen und klassischer Software
-Prinzipien von Machine Learning, Deep Learning und neuronalen Netzen
-Aktueller Forschungsstand und KI-Anwendungsbeispiele im Procurement

Modul 3:
-Innovationspotenzial von KI in Einkauf und Materialwirtschaft
-Die Rolle des KI-Managers im Einkauf: Begleitung und Umsetzung von KI-Projekten mit Praxisbeispielen aus Einkauf, Logistik und Materialwirtschaft
-Darstellung konkreter KI-Anwendungen und Fallstudien zur Identifikation von Innovations- und Effizienzpotenzialen
-Ethische und rechtliche Rahmenbedingungen
-Der EU AI Act und dessen Bedeutung für Unternehmen und Einkauf

Modul 4:
-Generative KI in Einkauf und Materialwirtschaft
-Einsatzmöglichkeiten generativer KI in Einkaufs- und Logistikprozessen
-Generative KI-Tools
-Sprachmodelle: Konzeption und Implementierung konkreter KI-Projekte für Einkauf und Logistik

Modul 5:
-Planung der systematischen Einführung von KI im Einkauf
-Entwicklung einer KI-Strategie für den Einkauf
-Analyse typischer Hindernisse bei der KI-Einführung
-Erarbeitung von Strategien zur erfolgreichen Implementierung
-Identifikation geeigneter KI-Anwendungsbereiche im Einkauf
-Bewertung von Nutzen und Ressourcenbedarf
-Systematische Umsetzung von KI-Projekten

Modul 6:
-KI-Anwendungsfälle im Einkauf finden, bewerten und priorisieren
-Identifikation geeigneter KI-Anwendungsfälle in Einkauf und Logistik
-Dokumentation und Bewertung der Anwendungsfälle
-Priorisierung nach Komplexität und strategischer Bedeutung

Modul 7:
-Implementierung und Betrieb von KI-Anwendungen im Einkauf
-Entwicklung eigener KI-Anwendungen: Vorstellung der Entwicklungsphasen und Best-Practice-Beispiele
-Implementierung und Betrieb: Integration in bestehende Systeme, Datenaufbereitung, Datenschutz und Sicherheit
-KI-Projektmanagement: Methoden zur effektiven Steuerung, Überwachung und Beschaffung in KI-Projekten