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AI Strategy
Die Teilnehmenden erwerben grundlegende Kompetenzen in der Fallstudienarbeit, Literatursuche und -reflektion, Erstellen von (wissenschaftlichen) Ausarbeitungen sowie der Team- und Präsentationsarbeit. Sie sind fähig, nicht nur alle Versprechungen von Digitalisierung und KI kritisch zu hinterfragen, sondern generell in allen Projekten die kritischen Fragen zu stellen, mit dem Ziel jedes Projekt zu einem Gewinn für das Gemeinwohl der Menschheit zu machen.
Zielgruppe
Führungskräfte und Fachverantwortliche aus Strategie, Geschäftsentwicklung und Digitalisierung, die die ökonomischen und betriebswirtschaftlichen Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz auf Geschäftsmodelle und Funktionsbereiche bewerten und steuern.
Lernziele
Die Teilnehmenden sind fähig, die ökonomischen und betriebswirtschaftlichen Grundlagen und Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz auf Geschäftsmodelle sowie alle betrieblichen Funktionsbereiche zu analysieren und zu bewerten. Sie können die wesentlichen Themenfelder der KI systematisieren und auf spezifische Fragestellungen im Rahmen von Fallstudien anwenden. Weiterhin sind sie in der Lage, neue KI-getriebene Geschäftsmodelle zu entwickeln und in die strategische Analyse von Unternehmen zu integrieren. Sie können KI-Algorithmen und deren Anwendungen kritisch hinterfragen und so neben den wirtschaftlichen Potentialen auch deren Gefahren und Risiken für das Gemeinwohl und die nachhaltige Entwicklung abschätzen. Sie sind in der Lage, die Probleme herauszustellen und daraus folgernd Lösungskonzepte aufzeigen.
Lehrinhalte
Teil "Strategy"
- Merkmale und Phasen der Digitalen Transformation (DT)
- Ökonomische Grundlagen der Digitalisierung
- Bedeutung der KI im Rahmen der DT
- Entwicklungsstand der KI und Systematisierung der Anwendungsfelder Bedeutung der KI für die Unternehmensstrategie und Geschäftsmodellentwicklung
- Customer / User Experience als Basis der Entwicklung von KI-Geschäftsmodellen
- Systematische Konzeption und Taxonomie von KI-Geschäftsmodellen
- Anwendungsbeispiele Predictive Analytics und Classification
- Reifegradmodelle der Adaption von KI im Rahmen der DT
Teil "Society"
- Stand der Technik in der KI, insbesondere im Deep Learning, mit Anwendungen
- Die nahe Zukunft: Arbeitswelt und Veränderung unseres Lebensstils durch KI im Alltag
- Was ist Nachhaltige Entwicklung?
- Die große Transformation
- KI und der Reboundeffekt
- Fallbeispiel Autonomes Fahren: Komfortabel, ökologisch und sicher?
- Die ferne Zukunft: KI, Robotik, Cyborgs, Singularität etc.
- KI und Rüstung: Werden Kriege besser mit autonomen Kampfrobotern?
Lernform
Präsenz + Live-Online
Dauer
4-6 (Online-)Präsenztage + Prüfungseinheit
Freie Plätze
8
Nächster Starttermin
21. September 2026
Termine
21. September 2026
09:30 - 16:45 Uhr
Hochschule Mannheim
22. September 2026
09:30 - 16:45 Uhr
Hochschule Mannheim
13. November 2026
15:30 - 20:30 Uhr
live-online
20. November 2026
15:30 - 20:30 Uhr
live-online
Prüfung
30. Januar 2027
(Projekt)
Niveau
Advanced, DQR-Level 7
Voraussetzungen
Abgeschlossenes Erststudium, Keine besonderen Vorkenntnisse erforderlich
Sprache
Deutsch
Workload
28 UE Präsenz / virtuelle Präsenz
122 UE Selbststudium
Lehrende
Prof. Dr. Ingo Scheuermann
Ort
Live-Online, Hochschule Mannheim
Abschluss
Hochschulzertifikat mit ECTS nach bestandener Prüfung,
Teilnahmebescheinigung
IHRE ANSPRECHPERSON
Karen Huep
Weiterbildungs- und Zertifikatskurse
07361 576 - 7321
0160 - 1058367
karen.huep(at)hs-aalen.de