AI Solution Design widmet sich gezielt der Lösungsgestaltung im Bereich AIConsulting und KIConsulting für komplexe Unternehmensstrukturen. Zentrales Alleinstellungsmerkmal ist die detaillierte Vermittlung von Methoden zur AIIntegration und KI-Integration, die speziell auf Realisierung und Skalierung von Artificial Intelligence-Technologien in bestehenden Geschäftsprozessen ausgerichtet sind. Im Vergleich zu allgemeinen Angeboten hebt der Kurs die vertiefte Evaluierung von AIUse Cases auf BusinessAI-Ebene und die operative Umsetzung von KIStrategien in sich ständig verändernden Unternehmensumfeldern hervor. Berücksichtigt werden dabei zentrale Themen wie der verantwortungsvolle Einsatz von GenerativeAI sowie der praktische Umgang mit LLM-basierten Modellen und ResponsibleAI-Kriterien. Die Einbindung von AIGovernance-Maßnahmen, Reaktion auf aktuelle Regulierung wie EUAIACT sowie AgenticAI und RAG runden das differenzierte Profil dieser Weiterbildung ab.
Grundlagen von AIConsulting- Einführung und Abgrenzung: AIConsulting, KIConsulting, AIBeratung
- Überblick über Artificial Intelligence, Künstliche Intelligenz und deren Einsatz im AIBusiness
- Methoden zur AIIntegration und KI-Integration bei existierenden Prozessen
- Umgang mit rechtlichen Aspekten wie EUAIACT und AIEthik; Implementierung von ResponsibleAI
- Erstellung von KIStrategien für verschiedene Unternehmensgrößen
- Analyse und Transfer von BusinessAI-Trends, LLMs sowie GenerativeAI-Lösungen
- Diskussionspunkte internationaler Projekte, Einbindung von AgenticAI und RAG-Anwendungen
- Identifikation geeigneter AIUse Cases und deren Bewertung
Technologien und Implementierungsstrategien
- Auswahl und Integration von No-Code-Plattformen, n8n, APIs und Python-Lösungen
- Entwicklung automatisierter Datenflüsse, Nutzung von Automation im AIConsulting
- Aufbau robuster Patterns für AIIntegration und KI-Integration in Backend, Cloud oder On-Premise
- Vergleich und Auswahl cloudbasierter vs. lokaler AI-Bereitstellungsvarianten
- Umsetzung von Sicherheits- und Compliance-Anforderungen, wichtigste AIGovernance-Aspekte
- Evaluation des passenden Technologie-Stacks für Unternehmensanforderungen
Praktische Anwendung und Best Practices
- Laborübungen: AIConsulting-Prozesse mithilfe von Automation, Python-Skripten, APIs
- Anwendung von LLM, GenerativeAI in realitätsnahen Übungsszenarien
- Bewertungsmethoden für ResponsibleAI, technische Dokumentation von AIGovernance
- Entwicklung von Proof-of-Concepts zu AIUse Cases
- Fortlaufende Bewertung der eingesetzten Technologien
Monitoring, Optimierung und Governance
- Strategien für Monitoring, Reporting und Performance-Optimierung von AIConsulting-Lösungen
- Stakeholderkommunikation und Ressourcenmanagement für Digital Transformation-Projekte
- Sicherheitsaudits, Compliancekontrolle, Identifizierung von Schwachstellen
- Analyse und Optimierung laufender Prozesse im KIStrategie-Kontext