Industrial AI in der Praxis

Viele Unternehmen investieren in KI und merken dann, dass die Technologie funktioniert, aber die Menschen drumherum nicht mitziehen. Ingenieure und Projektleiter kommen in KI-Projekten zunehmend in Rollen, die über klassische Fachkompetenz hinausgehen: Modell-Outputs hinterfragen, Datenbasen beurteilen, Vorhaben wirtschaftlich und regulatorisch einschätzen.

Dieses Seminar schließt diese Lücke. Es richtet sich an technische Fach- und Führungskräfte, die mit Industrial-AI-Projekten in Berührung kommen: als Auftraggeber, als Projektverantwortliche oder als diejenigen, die die Ergebnisse am Ende in die Praxis umsetzen müssen. Das Ziel ist keine KI-Ausbildung, sondern Urteilsfähigkeit: verstehen, was hinter einer KI-Lösung steckt, einschätzen, ob die Datenbasis trägt, und entscheiden, ob ein Vorhaben wirtschaftlich, technisch und regulatorisch sinnvoll ist.

Nach zwei Tagen kannst Du KI-Anwendungsfälle in eigenen Prozessen erkennen und auf Eignung einschätzen, die Qualität einer Datenbasis beurteilen, einen Modell-Output kritisch lesen und eine Industrial-AI-Lösung strukturiert bewerten, sowohl wirtschaftlich als auch technisch und regulatorisch. Du kennst die relevanten Anforderungen aus AI Act und DSGVO und weißt, wie Du Dein Team und Deine Führungsebene so abholst, dass aus einem Piloten auch ein Projekt wird, das Bestand hat.

Top-Themen

• Potenziale für Industrial AI in technischen Prozessen erkennen und strukturiert bewerten
• Datenbasis für KI beurteilen – von Sensorik und MES bis zur Datenqualität
• KI-Ergebnisse und Modelloutput im industriellen Kontext sicher lesen und interpretieren
• Nutzen, Machbarkeit und Risiken von Industrial-AI-Lösungen fundiert bewerten – inkl. AI Act und DSGVO
• KI-Projekte mitgestalten und tragen: Team, Führung und Transformation

Programm

Seminarmethoden

Dieses Seminar setzt auf den aktiven Austausch unter Fachleuten. Durch Mentimeter-Umfragen, interaktive Whiteboards und Gruppenarbeiten werden Industrial-AI-Themen praxisnah und direkt erlebbar gemacht. Jeder Block enthält eine Übung mit realitätsnahen Szenarien aus Produktion, Qualitätssicherung und Instandhaltung, keine abstrakten Lehrbuchbeispiele, sondern Situationen, die Teilnehmende aus dem eigenen Berufsalltag kennen.

Zielgruppe

• Führungskräfte und Entscheider*innen, die bereit sind, die richtigen Entscheidungen bezüglich Daten- und KI zu treffen
• Governance & Compliance Verantwortliche, die den Aufbau von Strukturen im Unternehmen etablieren und gleichzeitig regulatorische Anforderungen erfüllen müssen
• IT- und Data Professionals, die sich zu den neuesten Entwicklungen in Datenqualität, Sicherheit Datenqualität und Governance weiterbilden werden wollen
• Change Manager*innen, die digitale die Transformation durch eine datengetriebene Unternehmenskultur und gezielte Sensibilisierung der Mitarbeitende vorantreiben

Deine Seminarleitung:

Benjamin Diez, Alpine Data Ventures GmbH, München

Benjamin Diez ist Gründer und Geschäftsführer der Alpine Data Ventures GmbH und verfügt über mehr als zehn Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Umsetzung datengetriebener Strategien, unter anderem als Head of Data Strategy & Governance bei McDonald’s Deutschland. Sein Schwerpunkt liegt darauf, Unternehmen datengetrieben zu machen, von der Datenstrategie über Governance bis zum konkreten KI-Einsatz Nach seiner Zeit als Offizier der Bundeswehr hat der studierte Wirtschaftswissenschaftler zahlreiche IT- und Datenprojekte erfolgreich umgesetzt und komplexe Daten- und IT-Strukturen aufgebaut. Sein tiefes Verständnis für datengetriebene Strategien und sein pragmatischer Ansatz machen ihn zu einem gefragten Experten, wenn es darum geht, Unternehmen KI-ready zu machen.

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