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AI Strategy & Society
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
Für Weiterbildungsinteressierte, die lernen möchten, die ökonomischen und betriebswirtschaftlichen Grundlagen und Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz auf Geschäftsmodelle sowie alle betrieblichen Funktionsbereiche zu analysieren und zu bewerten.
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, die 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
15. September 2025
Termine
15. September 2025
09:30 - 16:45 Uhr
Hochschule Mannheim
16. September 2025
09:30 - 16:45 Uhr
Hochschule Mannheim
14. November 2025
15:30 - 20:30 Uhr
Live-Online
21. November 2025
15:30 - 20:30 Uhr
Live-Online
Prüfung
06. Februar 2026
(Projekt)
Hausarbeit / Forschungsbericht
Anmeldeschluss
01. September 2025
Niveau
Advanced, DQR-Level 7
Voraussetzungen
Abgeschlossenes Erststudium, Formal: Keine Inhaltlich: Keine
Sprache
Deutsch / Englisch
Workload
28 UE Präsenz / virtuelle Präsenz
122 UE Selbststudium
Lehrende
Prof. Dr. Ingo Scheuermann
Ort
Online, Präsenz Hochschule Mannheim
Abschluss
Hochschulzertifikat mit ECTS nach bestandener Prüfung,
Teilnahmebescheinigung
Kosten
1.600,- EUR
IHRE ANSPRECHPERSON
Karen Huep
Weiterbildungs- und Zertifikatskurse
07361 576 - 1453
0160 - 1058367
karen.huep(at)hs-aalen.de