Ein Proof of Concept klärt vor größeren KI-Investitionen, ob ein Anwendungsfall trägt. Saubere Planung verbindet Idee, Datenlage und Bewertungskriterien zu einem belastbaren Lernschritt.

!Kursinhalt

!1. Anwendungsfälle für KI-PoCs einordnen
*Einsatzfelder in Kundenservice, Marketing, HR und Finanzen prüfen
*Chancen und Grenzen von KI und Generativer KI realistisch bewerten
*Anforderungen aus Recht und Ethik berücksichtigen

!2. Datenfundament für KI-PoCs vorbereiten
*Datenkompetenz für KI-Projekte aufbauen
*Datenqualität, fehlende Werte und Bias in Trainingsdaten prüfen
*Strukturierte und unstrukturierte Datenquellen einbinden

!3. Planung und Umsetzung des PoCs
*Project Life Cycle auf KI-PoCs zuschneiden
*MVPs und PoCs für KI-Anwendungen unterscheiden
*Iterationen mit Nutzerfeedback einplanen

!4. Bewertung und Übergabe
*Erfolgskriterien mit SMART und OKR formulieren
*Power-BI-Auswertungen für PoC-Ergebnisse vorbereiten
*Übergabe an Entwicklung oder Skalierung dokumentieren

!5. Verantwortung und Governance
*EU AI Act und DSGVO bei der PoC-Planung beachten
*Transparenz und Erklärbarkeit als Bewertungsdimensionen einbinden
*Unternehmensrichtlinien für KI-Anwendungen anwenden

!Berufliche Relevanz

*Geplante KI-PoCs reduzieren das Risiko teurer Fehleinführungen
*Klare Bewertungskriterien stärken Entscheidungen über KI-Initiativen
*Strukturierte Datenarbeit erhöht die Aussagekraft der Ergebnisse