KI- & Machine-Learning-Strategie
Strategien für AI, GenAI, NLP, Recommendation Systems und Responsible AI entwickeln
KI ist die Linie, die CDOs, die die Agenda setzen, von denen trennt, die darauf warten. Dieser Block bringt Sie auf die richtige Seite dieser Linie. Sie gehen über Demos und Hype hinaus zu den Entscheidungen, auf die es ankommt: wo investieren, was selbst bauen und was kaufen, und wie Sie KI-Ambitionen in eine Wertschöpfungskette überführen, die Ihr CFO respektiert.
Modul 5.1 legt das Fundament. Sie entwickeln eine KI-Strategie, die konsequent priorisiert, wägen Build versus Buy ab, ohne sich etwas vorzumachen, und führen generative KI im Unternehmen richtig ein: mit RAG-Architekturen, Risikokontrollen und einer Governance, die einer Prüfung standhält. Anschließend zeichnen Sie eine Roadmap, die Reifegrad, Teams und Investitionen abbildet, damit Ihr Board einen Plan sieht und kein Forschungsprojekt.
Modul 5.2 führt Sie in die angewandte KI, wo Reputationen entstehen oder zerbrechen. Sie betreiben NLP im großen Maßstab, um Voice-of-Customer-Signale, Sentiment und Text in einem Volumen auszuwerten, das kein menschliches Team bewältigen könnte. Sie designen Recommendation Systems, die personalisieren, ohne Menschen unheimlich zu werden. Und Sie beherrschen Responsible AI, von Bias und Fairness bis zum EU AI Act und den Ethical-Review-Prozessen, die Sie aus den falschen Schlagzeilen heraushalten.
Das ist keine Tour durch Buzzwords. Es ist das Betriebshandbuch für einen CDO, der KI als Business Capability verantworten, die Ausgaben verteidigen und Systeme ausliefern will, die messbaren Wert schaffen. Am Ende sprechen Sie fließend mit Ihren Data Scientists, hinterfragen Ihre Anbieter und stehen Ihrem Board mit Zahlen und Überzeugung gegenüber. KI-Führung ist eine Entscheidung. Dieser Block zeigt, wie Sie sie treffen.
Was Sie beherrschen werden
- Eine KI-Strategie aufbauen, die Use Cases nach Wert und Machbarkeit priorisiert
- Build versus Buy entscheiden, mit klarem Blick auf Kosten, Risiko und Kontrolle
- Generative KI mit RAG einsetzen, inklusive Governance und Risiko-Guardrails
- Eine KI-Roadmap entwerfen, abgestimmt auf Reifegrad, Teamkapazität und Investitionen
- NLP im großen Maßstab betreiben, um Voice of Customer, Sentiment und Text-Insights zu gewinnen
- Recommendation Systems designen, die ethisch und wirksam personalisieren
- Responsible AI operationalisieren, um EU AI Act und Fairness-Anforderungen zu erfüllen
Module
Legen Sie die strategischen Grundlagen für KI: Priorisierung, generative KI im Unternehmen und eine Maturity-Roadmap
Applied AI umsetzen mit NLP, Recommendation und Responsible-AI-Praktiken
Zeigt, wie Sie wertschöpfende Use Cases im Unternehmen identifizieren, zwischen RAG und Fine-Tuning wählen und LLMs in Produktion betreiben und evaluieren.
Behandelt die Klassifizierung von KI-Risiken nach dem EU AI Act, Praktiken zu Bias und Explainability sowie die Ausgestaltung menschlicher Aufsicht und Incident Response.
Zeigt, wie Sie KI-Projekte über die Pilotphase hinausbringen, das Operating Model aufbauen, das sie trägt, und den Business-Return belegen.
Häufige Fragen
Was deckt der Block KI- & Machine-Learning-Strategie konkret ab?
Er umfasst fünf Module mit insgesamt 15 Lektionen zu KI-Strategie und Priorisierung, generativer KI und LLMs im Unternehmen, angewandter KI (NLP, Recommendation Systems), KI-Governance unter dem EU AI Act und der Skalierung vom POC zur Produktion. Der Fokus liegt auf Entscheidungen statt Coding: wo investieren, was selbst bauen und was kaufen, und wie man den Return belegt.
Brauche ich einen technischen Hintergrund?
Nein. Der Block KI- & Machine-Learning-Strategie ist für einen CDO oder eine Führungskraft geschrieben, die über KI-Investitionen entscheidet, nicht für jemanden, der Modelle trainiert. Begriffe wie RAG, Fine-Tuning, Embedding oder MLOps werden so erklärt, dass Sie Anbieter hinterfragen und glaubwürdig mit Ihren Data Scientists sprechen können.
Was ist der Unterschied zwischen RAG und Fine-Tuning, und wie entscheide ich?
RAG verbindet ein Sprachmodell zur Abfragezeit mit Ihren eigenen Dokumenten, während Fine-Tuning die Gewichte des Modells auf Ihren Daten anpasst. Die Lektion „Build vs buy: RAG vs Fine-Tuning“ stellt die Entscheidung auf Kosten, Kontrolle, Wartung und die Änderungsfrequenz Ihrer Wissensbasis ab, statt eines der beiden pauschal als besser zu behandeln.
Wo sollte ich starten, wenn mein Unternehmen noch in der Pilotphase steckt?
Beginnen Sie mit dem Modul zur KI-Strategie und gehen Sie dann direkt zu „Scaling AI: from POC to production“. Dieses Modul behandelt die Lücke zwischen POC und Produktion, das Operating Model und die Plattform, die KI-Projekte tragfähig machen, und die Messung des AI ROI, woran Pilotprojekte meist scheitern, bevor sie zu Systemen werden.
Behandelt der Block den EU AI Act?
Ja, an zwei Stellen. Das Modul „AI governance & responsible AI“ behandelt die Risikoklassifizierung nach dem EU AI Act, Bias und Erklärbarkeit mit Model Cards sowie die Ausgestaltung menschlicher Aufsicht und der Incident Response. Das Modul zu angewandter KI behandelt zudem Fairness und Ethical-Review-Prozesse neben NLP und Recommendation Systems.
Ist das Lesen kostenlos, und brauche ich ein Konto?
Das Lesen der Lektionen zur KI- & Machine-Learning-Strategie ist kostenlos und offen. Ein Konto speichert lediglich Ihren Fortschritt über die Module hinweg. Es ist kein Diplom, keine staatlich anerkannte Zertifizierung und keine Hochschulanbindung damit verbunden.