KI-gestützte Entscheidungsfindung ermöglicht es Unternehmen, fundiertere und schnellere Entscheidungen zu treffen, indem sie Datenanalyse und maschinelles Lernen nutzen. In diesem Workshop lernen die Teilnehmer, wie KI-Tools wie Predictive Analytics und Data Mining eingesetzt werden können, um Trends und Muster in großen Datenmengen zu erkennen. So können Geschäftsentscheidungen optimiert und Risiken minimiert werden. Die Anwendung von KI in der Entscheidungsfindung erhöht die Effizienz und Genauigkeit und unterstützt eine strategische Ausrichtung des Unternehmens.

KI-gestützte Entscheidungsfindung nutzt datenbasierte Analysen und Algorithmen, um fundierte, objektive Entscheidungen zu treffen. Diese Technologien helfen Unternehmen, Muster zu erkennen, Risiken zu minimieren und präzisere strategische Entscheidungen zu treffen.

Nutzen für Sie als Unternehmen:

• Steigerung der Entscheidungsgenauigkeit durch datenbasierte Analysen
• Verbesserung der Reaktionsgeschwindigkeit bei Marktveränderungen und Trends
• Reduzierung von Fehlern und Bias in der Entscheidungsfindung
• Optimierung der Ressourcenzuteilung und Geschäftsstrategien
• Förderung einer zukunftsorientierten, innovativen Unternehmenskultur

1. Einführung in KI-gestützte Entscheidungsfindung

• Was bedeutet KI-gestützte Entscheidungsfindung und wie unterscheidet sie sich von traditionellen Methoden?
• Vorteile der KI in Entscheidungsprozessen: Geschwindigkeit, Genauigkeit und Datenanalyse
• Wie Unternehmen KI-gestützte Entscheidungsfindung nutzen, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen
• Überblick über die verschiedenen Arten von KI, die Entscheidungsprozesse unterstützen: Maschinelles Lernen, Deep Learning, natürliche Sprachverarbeitung

2. Daten als Grundlage der Entscheidungsfindung

• Die Rolle von Daten in der KI-gestützten Entscheidungsfindung
• Wie man die richtigen Daten sammelt, bereinigt und für die Entscheidungsfindung vorbereitet
• Strukturierte vs. unstrukturierte Daten: Wo und wie KI eingesetzt wird
• Wie KI große Datenmengen schnell und präzise analysiert, um fundierte Entscheidungen zu treffen
• Praktische Beispiele: Wie Unternehmen Daten nutzen, um strategische Entscheidungen zu treffen

3. Maschinelles Lernen in der Entscheidungsfindung

• Was ist maschinelles Lernen (ML) und wie wird es in der Entscheidungsfindung eingesetzt?
• Supervised vs. unsupervised Learning: Anwendungsfälle in der Entscheidungsfindung
• Wie ML-Algorithmen Muster und Trends erkennen, die für strategische Entscheidungen wichtig sind
• Beispiele für maschinelles Lernen in der Finanzplanung, Marketing, Personalmanagement und Produktion
• Praktische Übungen: Implementierung von maschinellen Lerntechniken zur Analyse von Geschäftsdaten

4. Künstliche Intelligenz in der Finanz- und Risikomanagemententscheidung

• Wie KI in der Finanzwelt eingesetzt wird, um Risiken zu bewerten und strategische Entscheidungen zu treffen
• KI-Tools zur Vorhersage von Marktbewegungen, Identifikation von Risiken und Chancen
• Automatisierte Kreditbewertung und Betrugserkennung durch KI
• Beispiel: Einsatz von KI im Portfolio-Management zur Optimierung von Investitionsstrategien
• Praktische Anwendung: Entwicklung eines KI-Modells zur Vorhersage finanzieller Risiken

5. KI in der Personal- und Ressourcenplanung

• Wie KI bei der Personalplanung und -entscheidungen hilft: Recruiting, Mitarbeiterbindung und Schulungsbedarf
• Anwendung von KI zur Vorhersage von Mitarbeiterfluktuationen und Identifikation von Talenten
• Einsatz von KI in der Optimierung von Ressourcenallokation und Produktionsplanung
• Wie KI das Personalmanagement personalisieren und die Entscheidung für individuelle Entwicklungsmaßnahmen verbessern kann
• Praktische Beispiele: KI im Einsatz bei der Erstellung von Schichtplänen oder der Ressourcenverteilung in großen Projekten

6. Ethische Überlegungen und Transparenz bei der KI-gestützten Entscheidungsfindung

• Wie stellen Unternehmen sicher, dass KI-Algorithmen fair, transparent und ethisch sind?
• Herausforderungen bei der Entscheidungsfindung mit KI: Bias, Fairness und Verantwortung
• Wie Bias in den Trainingsdaten Entscheidungen verzerren kann und wie man diesem Problem begegnet
• Die Notwendigkeit einer transparenten KI-Entscheidungsfindung und der Umgang mit möglichen Fehlern der KI
• Praktische Übungen zur Analyse und Verbesserung der ethischen Aspekte von KI-Modellen

7. KI-gestützte Entscheidungsfindung in Echtzeit

• Wie KI Echtzeit-Daten verarbeitet, um sofortige Entscheidungen zu treffen
• Beispiel: Echtzeit-Optimierung im Handel, Produktionsprozessen und bei der Kundenerfahrung
• Wie KI-Tools automatisch Entscheidungen treffen und schnelle, präzise Anpassungen in Echtzeit vornehmen
• Anwendungsfälle für KI in der Logistik, im Customer Service und in der Werbeoptimierung
• Praktische Übungen zur Implementierung von Echtzeit-Entscheidungsprozessen durch KI

8. Entscheidungsfindung mit KI-unterstützten Business Intelligence (BI)-Tools

• Wie BI-Tools mit KI-Unterstützung die Datenanalyse und Entscheidungsfindung auf eine neue Ebene heben
• Integration von KI in BI-Software wie Power BI, Tableau, Qlik: Automatisierte Dashboards und Reports
• Wie Business Intelligence und KI zusammenarbeiten, um Trends und Muster zu erkennen, die für strategische Entscheidungen wichtig sind
• Beispiel: Automatisierte Berichtserstellung und Entscheidungsfindung auf Basis von Echtzeitdaten
• Praktische Anwendung: Einsatz von KI in BI-Tools zur Analyse von Geschäftsdaten und Erarbeitung von Empfehlungen

9. KI-gestützte Prognosen für strategische Entscheidungen

• Wie KI Unternehmen dabei hilft, zukünftige Entwicklungen vorherzusagen und darauf basierend Entscheidungen zu treffen
• Einsatz von KI in der Nachfrageprognose, Marktanalyse und Risikomanagement
• Wie KI historische Daten analysiert, um präzise Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen
• Beispiele: KI in der Produktionsplanung, Markttrends und für personalisierte Marketingstrategien
• Praktische Übungen: Entwicklung eines KI-Modells zur Prognose von Geschäftstrends und Marktentwicklungen

10. Integration und Implementierung von KI-gestützten Entscheidungsprozessen im Unternehmen

• Wie man KI-gestützte Entscheidungsfindung in bestehende Unternehmensprozesse integriert
• Schritte zur Einführung von KI-Technologien: Auswahl der richtigen KI-Tools, Teamaufbau und Ressourcenplanung
• Überwindung der Herausforderungen bei der Implementierung von KI: Schulung, Change Management, Datenschutz
• Wie Unternehmen eine nachhaltige KI-Strategie entwickeln und umsetzen können
• Praktische Beispiele: Implementierung von KI-Entscheidungsmodellen in verschiedenen Unternehmensbereichen

‍