Phase 1: Grundlagen & Veränderungsbereitschaft
- Die Digital- und KI-Transformationslandschaft analysieren.
- Die eigene KI-Kompetenz durch strukturiertes Prompting stärken.
- Organisationen mit Change-Management-Methoden auf die anstehende Veränderung vorbereiten.
Phase 2: Plattformen, Stakeholder & Governance
- Führende KI-Plattformen und Agenten-Technologien kennenlernen.
- Eine maßgeschneiderte Stakeholder- und Key-User-Strategie für die Einführung entwickeln.
- Grundlagen der KI-Governance: ethische Richtlinien und Vorgaben wie den EU AI Act im Unternehmen verankern.
Phase 3: Business Case & Capstone-Projekt Modul 1
- Den finanziellen Mehrwert von KI-Initiativen durch präzise ROI-Analysen belegen.
- Robuste Business Cases inklusive Finanzmodellierung entwickeln.
- Das Wissen des ersten Moduls in einem praxisnahen Capstone-Projekt unter Beweis stellen.
Phase 4: Daten & Skalierung
- Eine zukunftsfähige Datenstrategie und unternehmensweite Data Governance erarbeiten.
- Daten als Fundament für KI-Anwendungen nutzbar machen.
- Erfolgreiche KI-Pilotprojekte strategisch und technologisch auf die Enterprise-Ebene skalieren.
Phase 5: Kultur- und Programmmanagement
- Den kulturellen Wandel und die langfristige KI-Adoption aktiv begleiten.
- Effektiv mit Widerständen umgehen.
- Strategisches KI-Programmmanagement und eine tragfähige Portfolio-Governance etablieren.
Phase 6: Abschlussprojekt Modul 2 – Transformationsstrategie
- Alle Erkenntnisse in einer integrierten, ganzheitlichen KI-Transformationsstrategie zusammenführen.
- Das strategische Konzept in einer realistischen Simulation vor einem Steering Committee verteidigen.
Phase 7: Enterprise-Capstone-Projekt
- Eine mehrwöchige, praxisnahe Enterprise-Simulation: der gesamte Zyklus vom Launch über die Umsetzung bis zur agilen Iteration.
- Finale Präsentation der eigenen KI-Transformation.
- Abschluss mit Portfolio und den letzten Schritten in Richtung neuer Rolle.
