KI-Grundlagen - Chancen und Herausforderungen entdecken

Eine ausgewogene Einführung für Einsteiger mit praktischen Beispielen, Risiken und hilfreichen Vergleichen zum menschlichen Lernen

Diese eintägige Schulung führt Sie empathisch, verständnisvoll und kompetent in die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) ein. Wir gehen auf Grundlagen und die historische Entwicklung ein und klären wichtige Begriffe sowie notwendige Inhalte für ein grundlegendes Verständnis. Wir sprechen über ethische Aspekte, über notwendige Voraussetzungen zur Nutzung im Unternehmen und zukünftige Auswirkungen.

Wir beleuchten ausgewogen Vorteile wie Effizienzsteigerung in Unternehmen durch KI-gestützte Prozesse und Risiken wie Datenschutzprobleme oder Voreingenommenheit in Algorithmen. Praktische Beispiele machen abstrakte Konzepte greifbar – etwa wie KI in der Medizin Diagnosen unterstützt, ähnlich wie ein Arzt aus Erfahrung lernt.

Durch Analogien zum menschlichen Lernen (z. B. neuronale Netze vs. Gehirnverbindungen) bauen wir Brücken zwischen Technik und Mensch, um vorsichtige Neulinge zu überzeugen. Interaktive Fragen fördern Diskussionen und ein gemeinsames Verständnis.

Ziele der Schulung

Die Teilnehmer sollen ein ausgewogenes Verständnis für Künstliche Intelligenz entwickeln, das Vorteile und Risiken gleichermaßen beleuchtet, und lernen, KI verantwortungsvoll in ihrem beruflichen Alltag anzuwenden. Durch Analogien zum menschlichen Lernen und praktische Beispiele werden sie motiviert, Technik als Erweiterung natürlicher Prozesse und menschlicher Arbeit zu sehen, um Ängste abzubauen und innovative Denkanstöße zu geben.

Konkret bedeutet das:

• Grundlagen von KI verstehen und mit menschlichem Lernen verknüpfen
  Die Teilnehmer können die Kernkonzepte von KI (z. B. neuronale Netze und Aufbau einer KI) erklären und mit menschlichen Lernprozessen vergleichen, etwa wie ein Mensch durch Fragen und Erfahrung lernt.
• Vorteile und Risiken ausgewogen bewerten
  Die Teilnehmer identifizieren individuelle Vorteile (z. B. Effizienz in der Logistik, HR oder Vertrieb) und Risiken (z. B. Voreingenommenheit in Algorithmen) von KI. Sie vergleichen das mit menschlichen Fehlern wie Vorurteilen und diskutieren in der Gruppe, wie KI in der betrieblichen Nutzung Entscheidungen unterstützt oder behindert.
• Praktische Anwendungen in Organisationen analysieren
  Die Teilnehmer können sich eine KI-Anwendung in ihrem Unternehmen vorstellen (z. B. Chatbots für Kundenservice), inspiriert durch Vergleiche zu menschlicher Interaktion, und analysieren ethische Aspekte sowie zukünftige Auswirkungen anhand realer Beispiele, um verantwortungsvolle Integration zu fördern.

Nutzen der Schulung

Für Unternehmen:

• Erhöhte KI-Kompetenz im Unternehmen: Mitarbeiter verstehen organisatorische Anwendungen besser, z. B. KI zur Prozessoptimierung, verglichen mit menschlichem Teamlernen, was zu schnellerer Innovation führt.
• Besseres Risikomanagement: Durch Wissen über Ethik und Datenschutz (z. B. Voreingenommenheit in Algorithmen, analog zu menschlichen Fehlern) minimiert das Unternehmen rechtliche Risiken und baut Vertrauen auf.
• Steigerung der Effizienz und Produktivität: Praktische Beispiele wie KI in der Logistik (ähnlich wie intuitive menschliche Planung) helfen, Prozesse zu verbessern und Kosten zu senken.
• Förderung einer offenen Unternehmenskultur: Die empathische Herangehensweise (z.B. durch Vergleiche zu natürlichem Lernen) motiviert vorsichtige Neulinge, KI zu adoptieren, stärkt Teamzusammenhalt und reduziert Widerstände.
• Langfristige Wettbewerbsvorteile: Mit geschulten Mitarbeitern kann das Unternehmen zukünftige KI-Trends nutzen, z. B. in der Kundenservice-Automatisierung, die menschliche Interaktionen ergänzt und Wachstum ermöglicht.

Für Teilnehmende:

• Grundlegendes Verständnis von KI aufbauen: Teilnehmer lernen KI-Grundlagen wie maschinelles Lernen, ähnlich wie ein Kind durch Versuch und Irrtum lernt.
• Ausgewogenes Bewusstsein für Vorteile und Risiken: Sie erkennen Chancen wie effizientere Arbeit, aber auch Risiken wie Voreingenommenheit, verglichen mit menschlichen Vorurteilen; ein Beispiel ist die Analyse von KI in der Personalauswahl, die faire Entscheidungen fördert.
• Praktische Anwendbarkeit im Alltag: Durch Beispiele wie KI in der Medizin (z. B. Diagnosehilfen, analog zum Lernen eines Arztes aus Fällen) können Teilnehmer Auswirkungen der Nutzung von KI direkt einschätzen und Offenheit fördern.
• Förderung empathischer Lernprozesse: Vergleiche zwischen neuronalen Netzen und dem menschlichen Gehirn machen abstrakte Themen zugänglich, helfen Zweiflern (oder vorsichtigen Neulingen) Ängste abzubauen und motivieren zu hilfreichem sowie verantwortungsvollem Umgang.
• Persönliche Weiterentwicklung und Motivation: Die Schulung stärkt Selbstvertrauen, z. B. durch interaktive Diskussionen über ethische KI-Anwendungen, die wie menschliche Moralentscheidungen erklärt werden, und öffnet Türen für Karrierechancen in KI-basierten Rollen.

Zielgruppe der Schulung

Diese eintägige Schulung richtet sich an ein breites Spektrum von Teilnehmern in Unternehmen, die mit Künstlicher Intelligenz in Berührung kommen oder kommen werden, einschließlich Management und Entscheidungsträgern, die strategische Entscheidungen über KI-Einführungen treffen und ein ausgewogenes Verständnis von Chancen, Risiken sowie ethischen Aspekten benötigen, um fundierte Investitionen und Richtlinien zu gestalten. Ebenso angesprochen werden Anwender auf operativer Ebene, wie Mitarbeiter aus verschiedenen Abteilungen, die KI in ihrem Alltag einsetzen sollen, sowie vorsichtige Neulinge und Anfänger, die durch empathische Erklärungen, praktische Beispiele und Vergleiche zwischen technischen Prozessen (z. B. Maschinenlernen) und menschlichem Lernen (z. B. Erfahrungsaufbau) motiviert werden, Ängste abzubauen und verantwortungsvoll mit KI umzugehen, basierend auf einer umfassenden und ausgewogenen Einführung in das Thema.

Inhalte der Schulung

Modul 1: Einführung in AI und historische Entwicklung

• Definitionen zentraler KI-Begriffe wie menschliche Intelligenz, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, mit Vergleichen zum menschlichen Lernprozess (z. B. Anpassung an neue Situationen).
• Wichtige Meilensteine in der KI-Entwicklung identifizieren, wie die Dartmouth-Konferenz 1956 und AI-Winters, ergänzt durch Beispiele zu Vorteilen (z. B. Effizienz) und Risiken (z. B. Überhype).
• Verschiedene KI-Typen unterscheiden, wie schmale (narrow) und allgemeine (general) KI, illustriert durch Alltagsbeispiele wie Sprachassistenten und Diskussionen zu potenziellen Risiken wie Abhängigkeit von Technologie.

Modul 2: Ethische und rechtliche Überlegungen

• Rolle der Ethik in der KI beschreiben, inklusive Unterschiede zu rechtlichen Regelungen, mit Beispielen zu Vorteilen (z. B. faire Entscheidungen) und Risiken (z. B. Datenschutzverletzungen).
• Wichtige ethische Bedenken wie Voreingenommenheit in Trainingsdaten und Datenschutz angehen, ergänzt durch Vergleiche zum menschlichen Vorurteil und praktische Szenarien aus dem Unternehmensalltag.
• Leitprinzipien für ethische KI identifizieren, wie Transparenz und Fairness, mit Diskussionen zu Umsetzungsstrategien und Risikominderung durch Richtlinien.

Modul 3: Treiber der KI: Robotik und Lernsysteme

• Gängige KI-Beispiele mit praktischen Anwendungen und Vergleichen zu menschlichem Lernen (z. B. adaptive Systeme wie neuronale Netze).
• Rolle der Robotik in der KI erklären, inklusive Typen wie RPA und autonome Agenten, ergänzt durch Beispiele zu Vorteilen (z. B. Automatisierung) und Risiken (z. B. Verlust von Kontrolle).
• Maschinelles Lernen beschreiben, mit Konzepten wie Deep Learning und Online Learning, illustriert durch reale Szenarien und Diskussionen zu ethischen Implikationen.

Modul 4: Künstliche Intelligenz in der Umsetzung

• Schlüsselbegriffe zu Daten definieren, wie Qualitätsmerkmale (z. B. Konsistenz), mit praktischen Beispielen zu Vorteilen (z. B. genaue Vorhersagen) und Risiken (z. B. Voreingenommenheit).
• Risiken beim Umgang mit Daten in der KI angeben, wie Datenschutzverletzungen, ergänzt durch Strategien zur Minimierung und Vergleiche zu menschlicher Datenverarbeitung.
• Generative KI-Begriffe und Datenvisualisierungstechniken identifizieren, mit Beispielen zur Nutzung in maschinellem Lernen und Diskussionen zu zukünftigen Auswirkungen.
• Chancen für KI in Unternehmen identifizieren, wie Automatisierung repetitiver Aufgaben, mit praktischen Beispielen und Vergleichen zu menschlichen Prozessen.
• Governance-Aktivitäten bei der KI-Implementierung angeben, wie Risikomanagement, mit Fokus auf ethische Aspekte und organisatorische Anwendungen.

Modul 5: Zukunftsplanung und Auswirkungen – Mensch plus Maschine

• Rollen und Karrierechancen durch KI beschreiben, wie neue Jobs in der KI-Entwicklung, mit Beispielen zu Vorteilen (z. B. Innovation) und Risiken (z. B. Arbeitsplatzverdrängung).
• Reale Anwendungen von KI identifizieren, wie in Gesundheit und Umwelt, ergänzt durch Vergleiche zu menschlichem Lernen und Diskussionen zu gesellschaftlichen Auswirkungen.
• Zukunft der KI darstellen, insbesondere Chancen und Risiken für Gesellschaft und Unternehmen.

Methodik und Durchführung

Dieses Training setzt auf eine ansprechende Mischung aus Vortrag und Diskussionen. Auf der Basis der umfangreichen Schulungsunterlagen wird die Wissensvermittlung durch praxisnahe Darstellung vorgenommen und durch aktive Beteiligung der Teilnehmenden zum jeweiligen Lernstoff ergänzt und erweitert.

Die jahrelange Erfahrung von Dierk Söllner als Trainer und Berater für verschiedene IT-Themen, in der Organisationsentwicklung und in der Aus- und Weiterbildung von IT-Fach- und Führungskräften sichert eine perfekte Kombination aus Training und Beratung.

Sprache und Unterlagen

Schulungssprache ist Deutsch

Umfangreiche Unterlagen sind in Deutsch verfügbar

Dauer und Umfang

1 Tag: 9:00 – 17:00 Uhr

Voraussetzungen

Für dieses Seminar sind keinerlei Voraussetzungen notwendig, es wird bspw. nicht programmiert.

Eine gewisse Offenheit für Neuerungen ist hilfreich, kritische Fragen sind willkommen.

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