KI-Projekte erfolgreich planen und umsetzen
Erlernen Sie strukturierte Methoden zur erfolgreichen Umsetzung von KI‑Projekten
Dieser Kurs vermittelt Ihnen das Know-how, um KI-Projekte strukturiert zu planen, professionell zu steuern und innovative KI-Lösungen erfolgreich in Ihre Organisation zu integrieren. Sie lernen, die besonderen Anforderungen von KI-Initiativen zu verstehen, aus Ideen tragfähige Projektziele abzuleiten und auch bei hoher Komplexität sowie unsicheren Rahmenbedingungen fundierte Entscheidungen zu treffen. Ein Schwerpunkt liegt auf der Weiterentwicklung klassischer Projektmanagement-Methoden für KI-Projekte, bei denen iterative Vorgehensweisen, Ergebnisoffenheit und wirtschaftliche Bewertung eine zentrale Rolle spielen. Sie erfahren, wie Use Cases bewertet, Risiken gesteuert und KI-Projekte von der Planung bis zur erfolgreichen Umsetzung begleitet werden. Praxisnahe Übungen und Beispiele unterstützen Sie dabei, das Gelernte direkt auf eigene Projekte zu übertragen. Nach dem Kurs verfügen Sie über die Kompetenzen, KI-Projekte sicher zu leiten, verantwortungsvoll umzusetzen und innovative Lösungen erfolgreich in den operativen Betrieb zu überführen.
Sie arbeiten während des gesamten Kurses konsequent an einem eigenen realen oder fiktiven KI‑Projekt und übertragen alle Inhalte direkt auf Ihre berufliche Praxis. Der Kurs ist modular aufgebaut: Zwei unmittelbar aufeinanderfolgende Module schaffen ein gemeinsames Verständnis und eine fundierte Arbeitsbasis. In der anschließenden Transferphase von einer Woche validieren Sie Ihren eigenen Case in der Organisationspraxis. Das abschließende Transfer‑Modul knüpft gezielt an diese Erfahrungen an und unterstützt Sie dabei, Erkenntnisse strukturiert in den Unternehmenskontext zu überführen.
Lernziele
- KI-Projekttypen sicher einordnen
- Tragfähige KI-Use-Cases entwickeln
- Daten-Readiness bewerten
- KI-Projekte unter Unsicherheit steuern
- Stage-Gates und Risiken gezielt managen
- Make-or-Buy-Entscheidungen fundiert treffen
- KI-Lösungen in den Betrieb überführen
Kursinhalte
Modul 1 & 2- Besonderheiten von KI-Projekten
- Unterscheidungsmerkmale gegenüber klassischen IT‑Projekten
- Typische Scheiterungsmuster
- Ergebnisunsicherheit und experimenteller Charakter
- KI‑Projekttypen: klassisches ML, GenAI, Agentic AI
- Use‑Case‑Framing und Projektauftrag
- Problemorientierte Identifikation geeigneter KI‑Use‑Cases
- Strukturierung von Business Value und Zielbild
- Erstellung eines tragfähigen Projektsteckbriefs
- Daten‑Readiness und Datenstrategie
- Bewertung von Datenqualität und Datenverfügbarkeit
- Klärung von Datenrechten und Compliance‑Aspekten
- Unterschiedliche Datenanforderungen von ML‑ und GenAI‑Projekten
- Durchführung eines Daten‑Readiness‑Assessments
- Stakeholder, Rollen und Team‑Setup
- KI‑spezifische Stakeholder‑Analyse
- Rollenverständnis in KI‑Teams
- Einbindung von Data Science, MLOps, IT‑Security und Fachbereichen
- Lifecycle‑Modelle und hybride Vorgehensweisen
- Einordnung relevanter KI‑Lifecycles
- Verbindung stabiler Projektrahmen mit iterativem Arbeitskern
- Projektsteuerung unter Unsicherheit
- Gestaltung von Stage‑Gates mit Go‑/No‑Go‑Kriterien
- Definition von Abbruch‑ und Eskalationsszenarien
- Aufbau eines KI‑spezifischen Risikoregisters
- Trennung von Modell‑KPIs und Business‑KPIs
- Make‑or‑Buy‑Entscheidungen, Kosten und Verträge
- Build‑, Buy‑, Partner‑ und SaaS‑Optionen
- KI‑spezifische Aspekte im Vendor‑ und Vertragsmanagement
- Kostenstrukturen von KI‑Lösungen
- Skalierungsfallen und Token‑Kosten
- Rollout, Adoption und Vertrauensaufbau
- Planung des Übergangs vom Pilot zum Regelbetrieb
- Umgang mit Fehlern, Halluzinationen und Unsicherheiten
- Förderung von Akzeptanz und Nutzung
- Betrieb, MLOps und Lessons Learned
- Grundlagen von MLOps und LLMOps auf PM‑Ebene
- Monitoring von Drift, Halluzinationsraten und Nutzung
- Strukturierte Übergabe in den Regelbetrieb
- Besonderheiten von KI-Projekten
Zielgruppe
- Projektleiter:innen für KI-Initiativen
- PMO-Verantwortliche
- Product Owner mit KI-Bezug
- Business-Analyst:innen
- Requirements Engineers
- Digital-Transformation-Leads
- Change-Manager:innen
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Künstlicher Intelligenz und gängigen Begriffen
- Überblick über typische KI‑Einsatzfelder im Unternehmenskontext
- Erfahrung in der Leitung von Projekten
- Vertrautheit mit zentralen Projektmanagement‑Artefakten
Abschluss & Bestätigung
Nach Seminarabschluss erhalten Sie ein tecTrain-Teilnahmezertifikat.
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