Künstliche Intelligenz verändert Geschäftsmodelle, Entscheidungsprozesse und Wertschöpfungsketten grundlegend. In diesem Seminar erhalten die Teilnehmenden einen strukturierten Überblick über aktuelle KI-Technologien und deren konkrete Anwendungsfelder im Unternehmenskontext. Sie verstehen, wie generative KI (z. B. ChatGPT), Automatisierungstools und datenbasierte Systeme strategisch eingesetzt werden können – nicht als isolierte Spielerei, sondern als Produktivitätshebel. Das Ziel ist es, Chancen und Risiken realistisch zu bewerten, Einsatzfelder systematisch zu identifizieren und eine erste KI-Roadmap für das eigene Unternehmen zu entwickeln.

Prompt Engineering ist der zentrale Hebel, um das volle Potenzial generativer KI-Systeme wie ChatGPT strukturiert, reproduzierbar und qualitätsgesichert nutzbar zu machen. Die Teilnehmenden entwickeln ein fundiertes Verständnis dafür, wie präzise formulierte Prompts die Tiefe, Relevanz und Verlässlichkeit von KI-Ergebnissen maßgeblich beeinflussen. Ziel ist es, eine methodische Kompetenz im Umgang mit Sprachmodellen aufzubauen, eigene unternehmensspezifische Prompt-Logiken zu entwickeln und eine skalierbare Prompt-Bibliothek zu etablieren.

Die Entwicklung Künstlicher Intelligenz schreitet mit hoher Geschwindigkeit voran. In diesem Seminar erhalten Führungskräfte und Strategieverantwortliche einen fundierten Überblick über kommende technologische, regulatorische und marktseitige Entwicklungen. Ziel ist es, technologische Entwicklungen frühzeitig einzuordnen, Chancen und Risiken realistisch zu bewerten und eine belastbare KI-Roadmap für die kommenden Jahre zu entwickeln.

In diesem Seminar lernen die Teilnehmenden, KI-Technologien differenziert und realistisch zu bewerten. Sie erhalten ein fundiertes Verständnis dafür, wo KI tatsächlich wirtschaftlichen Mehrwert schaffen kann – und wo ihr Einsatz kritisch hinterfragt werden sollte. Neben den technologischen Möglichkeiten stehen typische Limitierungen im Fokus: Halluzinationen generativer Modelle, Datenabhängigkeiten oder Risiken bei automatisierten Entscheidungen.