Seminar: KI-Use-Cases technisch bewerten und umsetzen (2026)

Von der Problemstellung zur passenden KI-Architektur und Lösung Einordnung und Abgrenzung von KI-Use-Cases entlang typischer Kategorien (z. B. NLP, Computer Vision, Prognosemodelle) Strukturierte Herleitung von der Problemstellung zum geeigneten KI-Ansatz Technische Bewertungskriterien: Datenverfügbarkeit, Datenqualität, Modellanforderungen, Infrastruktur Grundlagen typischer KI-Architekturen und Systemlandschaften (z. B. Cloud Hosting vs. On Premise) Stand der Technik (z. B. Agentic AI, Agentic Workflows, RAG und Knowledge Graphs) Machbarkeitsanalyse: Vorgehen, Methoden und typische Fallstricke Make-or-Buy-Entscheidungen: Kriterien, Kosten-Nutzen-Abwägung und strategische Implikationen Integration von KI-Lösungen in bestehende IT-Landschaften (Schnittstellen, Skalierbarkeit, Betrieb) Umgang mit Risiken wie Bias, Halluzinationen und rechtlichen Anforderungen Praxisbeispiele zur Bewertung und Umsetzung von KI-Anwendungsfällen Ausblick: technologische Entwicklungen und deren Einfluss auf zukünftige KI-StrategienVoraussetzung:Der Kurs erfordert grundlegendes IT-Verständnis. Spezialkenntnisse (z. B. zu maschinellem Lernen) sind nicht erforderlich.Abschluß:Teilnahmebescheinigung der TÜV NORD AkademieHinweise:

Der Kurs erfordert grundlegendes IT-Verständnis. Spezialkenntnisse (z. B. zu maschinellem Lernen) sind nicht erforderlich.

Bitte bringen Sie bei einem Präsenztermin Ihren Laptop mit.

LernzieleWarum müssen Unternehmen KI-Anwendungen technisch bewerten?Aktuelle Studien zeigen: Viele KI-Anwendungen bleiben hinter den erwarteten Einsparzielen zurück. Mit einer fundierten technische KI-Bewertung erkennen Sie frühzeitig, welche Anwendungsfälle in Ihrem Unternehmen wirklich funktionieren - und wo Risiken oder Fehlinvestitionen drohen.Angesichts der Vielzahl an Tools, Plattformen und Modellen ist es entscheidend, Anforderungen, Datenlage, Integrationsfähigkeit und Skalierbarkeit gezielt zu prüfen. Nur so können Unternehmen sicherstellen, dass ein KI-Use-Case auch technisch tragfähig ist. So schaffen Sie die Grundlage, um KI gezielt einzusetzen und echte Effizienzgewinne zu realisieren.Ihr konkreter Nutzen durch das Webinar zur technischen KI-Bewertung und UmsetzungIn diesem Webinar lernen Sie, KI-Use-Cases fundiert zu bewerten und erfolgreich umzusetzen. Sie erkennen schnell, welche KI-Anwendungen sich für Ihr Unternehmen lohnen, vermeiden Fehlentscheidungen und setzen Ihre Ressourcen gezielt ein.Sie wählen passende Technologien sicher aus, treffen klare Make-or-Buy-Entscheidungen und behalten technische Abhängigkeiten im Blick. Gleichzeitig verstehen Sie, wie sich KI-Anwendungen sinnvoll in Ihre bestehende IT-Landschaft integrieren lassen.Zudem treten Sie im Austausch mit Fachabteilungen und Anbietern sicherer auf und bewerten Anforderungen strukturiert.Was Sie im Webinar konkret lernen und nachhaltig anwenden könnenSie strukturieren KI-Use-Cases systematisch und bewerten diese anhand definierter Kriterien. Dabei verstehen Sie, welche KI-Verfahren (z. B. NLP, Computer Vision oder Prognosemodelle) für Ihre Anwendungsfälle geeignet sind und wo deren Grenzen und Risiken liegen.Darüber hinaus erwerben Sie praxisnahe Methoden zur Machbarkeitsanalyse sowie zur Bewertung von Datenqualität, Integrationsaufwand und Skalierbarkeit. Sie lernen, typische Risiken wie Bias oder Halluzinationen einzuordnen und geeignete Gegenmaßnahmen zu berücksichtigen.Alle Methoden und Ansätze lassen sich direkt auf Ihre eigenen Projekte übertragen. So gewinnen Sie Klarheit, reduzieren Unsicherheiten und treffen bessere technische und strategische Entscheidungen rund um KI in Ihrem Unternehmen.ZielgruppenFachkräfte mit Projekt- oder Produktverantwortung, die über ein IT-Grundverständnis verfügen Fach- und Führungskräfte mit Projekt-, Produkt- oder Entscheidungsverantwortung Entscheider aus IT, Digitalisierung, Innovation sowie Data & Analytics Verantwortliche aus Fachbereichen mit Bezug zu datengetriebenen Anwendungen Personen, die den Einsatz von KI im Unternehmen bewerten und vorantreiben möchten