Beschreibung
Kursziel: Den Teilnehmern ein Verständnis für die Möglichkeiten künstlicher Intelligenz (KI) und Automatisierung in der Wirtschaft zu vermitteln, mit Schwerpunkt auf praktischen Anwendungen und dem Einsatz von Python zur Geschäftsprozessautomatisierung.
Zielgruppe: Geschäftsleute, Manager, Finanzspezialisten, Marketingspezialisten, Projektmanagementspezialisten und alle, die sich für die Anwendung von KI und Automatisierung in der Wirtschaft interessieren.
Kursmodule:
Modul 1: Einführung in die 4. Industrielle Revolution und künstliche Intelligenz in der Wirtschaft
* 4. Industrielle Revolution: Überblick und Hauptmerkmale.
* Unternehmen im Zeitalter von Industrie 4.0: Herausforderungen und Chancen.
* Was ist Künstliche Intelligenz (KI)? Die einfachste Erklärung.
* Was erwarten Unternehmen von KI? (Laut Forrester-Daten)
* Vorteile von Automatisierung und KI für Unternehmen:
* Verbesserung der Effizienz und Produktivität.
* Fehler reduzieren und Prozesse optimieren.
* Genauere Informationen für die Entscheidungsfindung.
* Freisetzen von Personalressourcen für kreative Aufgaben.
* Beispiele für erfolgreiche Automatisierung im Geschäftsleben (Microsoft Finance Department).
* Anbieter von KI-Plattformen und -Diensten (OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Google, Perplexity, Nvidia, Meta).
Modul 2: Einführung in die Geschäftsprozessautomatisierung mit Python
* Was ist Python und warum eignet es sich für die Automatisierung?
* Beispiele für Python-Anwendungen in der Geschäftsprozessautomatisierung.
* Wichtige Python-Bibliotheken für Automatisierung und Datenanalyse (Pandas, NumPy, ReportLab, Prophet, statsmodels, Keras, TensorFlow, Dash, Streamlit).
* Tools zum Entwickeln und Bereitstellen von Automatisierung (Docker, Kubernetes).
* Automatisierungsarchitektur: Microservices und Kommunikation zwischen ihnen.
* Sicherheit in der Prozessautomatisierung: Überwachung und Protokollierung.
Modul 3: Praktische Anwendungen von KI im Projektmanagement
* Situationsanalyse: Leitung eines Projekts zur Implementierung der CRM-Automatisierung mit KI (Beispiel: Metamorfeus und Trek Bikes).
* Verwendung von Google AI Studio für das Projektmanagement.
* Aufgaben im Management von Projekten mit KI:
* Erstellen von Dokumentationen und Spezifikationen mit KI.
* Projektplanung mit KI.
* Zusammenarbeit und Kommunikation mit Kunden mithilfe von KI.
* Personalisierung von Systemen mit KI.
* Brainstorming und Planung mit KI.
* Beantwortung von Kundenfragen zur KI-Implementierung:
* Auswahl von KI-Modellen für Kundensegmentierung, Abwanderungsvorhersage und personalisierte Empfehlungen.
* Projektzeitplan, wichtige Meilensteine und Ergebnisse.
* Einbindung des Kundenteams in Tests und Schulungen.
* Projektbudget und Aufschlüsselung nach Posten.
* Eingabeaufforderungen für KI für das Projektmanagement erstellen (Beispiele aus der Präsentation).
Modul 4: KI zur Analyse und zum Vergleich von Vertragsbeziehungen
* Situationsanalyse: Vergleich von Lieferantenvereinbarungen (Beispiel: MASTERCO Traders).
* Verwendung von KI zum Vergleichen von Verträgen und zum Erstellen von Berichten.
* Erstellen eines Berichts zum Vergleich von Lieferantenvereinbarungen.
* Generierung von Empfehlungen zur Vertragsverlängerung zu günstigeren Konditionen.
* Praktische Übungen zur Vertragsanalyse mit KI.
Modul 5: Datenanalyse und Finanzberichterstellung mit KI
* Analyse von Marketingkampagnen mit KI:
* Berechnung von ROI, CPA und anderen wichtigen Kennzahlen.
* Identifizierung der effektivsten Kampagnen.
* Praktische Übungen mit Marketingkampagnendaten (Fairbanks).
* Finanzberichte mit KI erstellen:
* Erstellen von Berichten über Finanzergebnisse.
* Finanzdaten analysieren und Trends erkennen (Beispiel: Dow Chemical).
* Vorschläge für weitere Datenanalysen mit KI.
* Finanzdaten zusammenfassen und finanzielle Leistung mit KI bewerten.
Modul 6: Datenkonsolidierung und -bereinigung mit Python
* Probleme bei der Konsolidierung von Daten aus mehreren Quellen (unterschiedliche Formate, Spaltennamen, fehlende Daten).
* Automatisierung der Datenkonsolidierung mit Python.
* Schreiben von Python-Skripten für:
* Suchen und Verarbeiten von Dateien in verschiedenen Formaten (.xlsx, .csv, .txt).
* Bereinigen und Standardisieren von Daten (Spaltennamen, Datenformate, fehlende Werte).
* Konsolidierung von Daten aus mehreren Quellen in einer einzigen Datei.
* Protokollierung und Fehlerbehandlung in Python-Skripten.
* Beispiele für Datenbereinigung und -vereinheitlichung (Großschreibung, Datentypen, Bereichsvalidierung, E-Mail-Validierung, Datumsangaben, Duplikate).
Modul 7: Automatisierung von Finanzprozessen mit Python
* Automatisierung der Berichterstattung für Standards und regulatorische Anforderungen mit Python.
* Budgetierung und Prognose mit Python:
* Verwendung von Python zur Prognose zukünftiger Einnahmen und Ausgaben.
* Verwendung von Bibliotheken für Zeitreihenvorhersagen (Prophet, ARIMA).
* Konsolidierung von Finanzberichten mit Python für Organisationen mit Tochtergesellschaften.
* Prädiktive Finanzmodellierung und Szenarioanalyse mit Python.
* Erstellen personalisierter Finanz-Dashboards mit Python (Dash, Streamlit).
* Automatisierung von Steuerberechnungen mit Python.
Modul 8: Agenten-Workflows und persönliche Assistenten mit KI
* Konzeption von Agenten-Workflows und deren Anwendung im Unternehmen.
* Erstellen persönlicher Assistenten mit KI zur Automatisierung von Routineaufgaben.
* Analyse des persönlichen Schreibstils mit KI und Anpassung des Kommunikationstons.
* Erstellen eines KI-Assistenten zum Schreiben von E-Mails mit einem bestimmten Ton und Stil.
Modul 9: Geschäftsprozesstransformation und die Zukunft der Automatisierung
* Übergang von der Automatisierung einzelner Aufgaben zur Transformation ganzer Geschäftsprozesse.
* Wie transformiert man 1000 Prozesse pro Jahr?
* Strategischer Ansatz zur Automatisierung und KI-Implementierung in der Organisation.
* Ethische Aspekte des Einsatzes von KI und Automatisierung in Unternehmen.
* Zukunft der Arbeit im Zeitalter von KI und Automatisierung (Prognosen von McKinsey und Goldman Sachs).
