Fortgeschrittene KI-Anwendungen und Projektleitung mit IPMA und Scrum PAL-EBM

Organisationen stehen vor der Aufgabe, Künstliche Intelligenz wirksam in Prozesse und Produkte zu integrieren und gleichzeitig Projekte sicher zu steuern. Dafür braucht es praxisnahe KI-Kompetenz, belastbare Projektmanagement-Methoden und ein klares Vorgehen in agilen Umgebungen.

Diese Weiterbildung verbindet KI-Anwendungen, Machine Learning-Grundlagen, Projektleitung nach IPMA® sowie Scrum® PAL EBM mit Evidence-Based Management. Teilnehmende lernen, KI-Projekte strukturiert zu planen, zu führen und mit Metriken sowie Wertbeiträgen nachvollziehbar zu steuern.

Inhalte der Weiterbildung

Anwendung von künstlicher Intelligenz

• Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI) und ihrer Bedeutung für Unternehmen.
• Anwendung von Prompting-Techniken für Textgenerierung, NLP und Chatbot-Entwicklung.
• Nutzung von KI für Bilderkennung, Bilderzeugung und Deepfake-Anwendungen.
• Evaluierung und Optimierung von KI-Modellen durch Datenvorbereitung und Tools.
• Zukunftstrends und Best Practices in der KI-gestützten Automatisierung und Generierung.

Anwendung von künstlicher Intelligenz - Aufbaukurs

• Vertiefung in Machine Learning, Deep Learning und Automatisierungstechniken.
• Entwicklung, Implementierung und Testing von KI-Modellen zur Prozessoptimierung.
• Management und Skalierung von KI-Projekten mit Tools wie ComfyUI.
• Ethische und rechtliche Aspekte: Datenschutz, Sicherheit und gesetzliche Rahmenbedingungen.
• Praxisorientierte Abschlussprojekte mit Fokus auf Risiko- und Performance-Management.

Projektmanagement mit IPMA®

• Grundlagen des Projektmanagements und Einführung in IPMA Level D.
• Strategisches Projektumfeld: Governance, Compliance, Kultur und Werte.
• Persönliche Kompetenzen: Führung, Kommunikation, Teamarbeit und Konfliktmanagement.
• Methodisches Wissen: Projektdesign, Planung, Steuerung, Risiko- und Ressourcenmanagement.
• Vorbereitung und Unterstützung zur erfolgreichen Zertifizierung.

Scrum® PAL EBM

• Einführung in Scrum, Agile und das Evidence-Based Management (EBM)-Framework.
• Bewertung von Produktwerten und Umgang mit Unsicherheit durch Hypothesen und Experimente.
• Detaillierte Analyse der vier Schlüsselwertbereiche (KVAs): Current Value, Unrealized Value, Time to Market, Ability to Innovate.
• Entwicklung kundenorientierter Ziele und Metriken zur Maximierung des Geschäftswerts.
• Vorbereitung und Unterstützung zur erfolgreichen Zertifizierung.

Praxisanwendung Projektmanagement - Aufbaukurs

• Vertiefung von Agile- und Scrum-Methoden sowie erweiterte Nutzung von Jira und Confluence.
• Anwendung von Projektmanagement-Werkzeugen wie Gantt-Diagrammen, Project Libre und Miro.
• Durchführung von Projekten mit Fokus auf Analysen, Zieldefinition, Ressourcen- und Terminplanung.
• Vertiefung des Wissens zu Change-Management, Konfliktbewältigung und Präsentationstechniken.
• Abschlusspräsentation und Reflektion der Projektergebnisse durch Reviews und Retrospektiven.

Nach der Weiterbildung kannst du

• KI-Anwendungsfälle identifizieren, passende Prompting-Ansätze einsetzen und Ergebnisse fachlich bewerten.
• KI-Modelle für Prozessoptimierung konzipieren, implementieren, testen und unter Datenschutz- sowie Sicherheitsaspekten einordnen.
• Projekte nach IPMA® strukturiert aufsetzen, planen, steuern und Risiken sowie Ressourcen methodisch managen.
• Produktwert und Fortschritt in agilen Vorhaben mit Evidence-Based Management über Ziele, Metriken und Experimente transparent steuern.

Für wen ist die Weiterbildung geeignet

• Projektleiterinnen und Projektleiter, die KI-Projekte professionell planen, steuern und verantworten möchten.
• Product Owner, Scrum Master und Agile Leader, die Evidence-Based Management und Wertmaximierung in Scrum-Umgebungen stärken wollen.
• Fach- und Führungskräfte aus Digitalisierung, IT und Business, die KI-Kompetenz mit Projektmanagement und agilen Methoden verbinden möchten.