Künstliche Intelligenz ist mehr als nur ein technologisches Schlagwort – sie ist ein entscheidender Faktor für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen aller Branchen und Grössen. Um das Potenzial der KI voll auszuschöpfen, ist die Qualifizierung der Mitarbeitenden unerlässlich. Doch welche Inhalte sollte eine effektive KI-Weiterbildung umfassen?
Die Schweizer Bildungslandschaft hat reagiert: Immer mehr Institute bieten KI-Seminare, CAS und Schulungen an, die sich an Privatpersonen und Unternehmen richten und diesen die pragmatische Nutzung von KI näherbringen. Dabei stehen – zumindest momentan – vor allem die Nutzung von Large Language Models wie ChatGPT oder Google Gemini im Fokus. Doch was sollte ein gut konzipiertes KI-Seminar oder eine praxisnahe Weiterbildung genau umfassen?
Für die meisten Nutzerinnen und Nutzer dürfte es zunächst entscheidend sein, dass der Kurs ein solides Verständnis der Grundlagen von KI vermittelt. Dies beginnt mit einer verständlichen Einführung in die verschiedenen Definitionen und Konzepte von künstlicher Intelligenz. Darauf aufbauend sollten die Teilnehmenden die unterschiedlichen Arten von KI kennenlernen, wobei relevante Teilbereiche wie maschinelles Lernen (ML), Deep Learning oder Natural Language Processing (NLP) vorgestellt werden.
Den Mehrwert ermitteln
Ein weiterer zentraler Punkt ist die Darstellung der Relevanz sowie der spezifischen Anwendungsfelder für das Unternehmen. Die Teilnehmenden sollten verstehen, warum KI für ihr Unternehmen wichtig ist, indem ihnen die strategische Bedeutung von KI für die Wettbewerbsfähigkeit, Effizienzsteigerung und die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle aufgezeigt wird. Anschliessend ist es wichtig, gemeinsam potenzielle Einsatzmöglichkeiten von KI in den relevanten Abteilungen und Prozessen des Unternehmens zu identifizieren, sei es im Marketing, Vertrieb, Kundenservice, in der Produktion oder im Personalwesen. Die Vorstellung von Best Practices und Erfolgsbeispielen aus anderen Unternehmen kann dabei inspirierend wirken und greifbar machen, wie KI bereits heute erfolgreich eingesetzt wird.
Neben dem theoretischen Verständnis ist die praktische Anwendung und der Umgang mit KI-Tools von grosser Bedeutung.
Neben dem theoretischen Verständnis ist die praktische Anwendung und der Umgang mit KI-Tools von grosser Bedeutung: Dies beinhaltet eine Einführung in relevante KI-Tools, die je nach Bedarf und Reifegrad des Unternehmens von einfach zu bedienenden KI-gestützten Anwendungen (etwa für Textgenerierung, Bildbearbeitung, Datenanalyse) bis hin zu fortgeschrittenen Plattformen reichen kann. Praktische Hands-on-Übungen, bei denen die Teilnehmenden KI-Tools anhand konkreter, unternehmensrelevanter Aufgabenstellungen ausprobieren können, sind dabei unerlässlich. Ein weiterer relevanter Bereich sind die ethischen Aspekte und der verantwortungsvolle Einsatz von KI: Hierbei sollten die Teilnehmenden für das Problem von Bias in KI sensibilisiert werden, indem die Auswirkungen von Verzerrungen in Trainingsdaten auf KI-Entscheidungen diskutiert werden.
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