Warum lohnt sich dieser Kurs?
Nicht jede Automatisierung zahlt sich aus. Lernen Sie deshalb, Geschäftsprozesse systematisch zu analysieren, Verbesserungspotenziale zu erkennen und kostspielige Fehlentscheidungen zu vermeiden. Sie bewerten Prozesse nach Nutzen, Aufwand und Umsetzbarkeit und entwickeln daraus fundierte, wirtschaftlich sinnvolle Automatisierungs- und KI-Vorhaben.Kursüberblick
Das zweiteilige Seminar verbindet strukturiertes Prozessmanagement mit der gezielten Nutzung von KI und Automatisierung. Sie lernen im ersten Teil, reale Geschäftsprozesse systematisch zu analysieren, Effizienzpotenziale zu bewerten und daraus tragfähige KI-Vorhaben abzuleiten. Im Unterschied zu klassischen KI- oder Tool-Workshops liegt der Fokus nicht auf Technologien oder Plattformen, sondern auf der Fähigkeit, Prozesse in umsetzbare, wirtschaftlich sinnvolle Automatisierungsprojekte zu überführen. Der zweite Seminartag findet bewusst mit zeitlichem Abstand statt und ist als Umsetzungsformat konzipiert: Sie arbeiten an Ihren eigenen Prozessen und entwickeln konkrete, entscheidungsfähige Umsetzungskonzepte.Kursinhalte
Prozesse verstehen und bewertenLeitfrage: Welche Prozesse sind überhaupt analysierbar und steuerbar?
- Reifegrad von Prozessen realistisch einschätzen
- Strukturierte Prozessanalyse (Ablauf, Schnittstellen, Abhängigkeiten)
- Engpässe und Ineffizienzen sichtbar machen
- Daten- und Systembasis kritisch prüfen
Leitfrage: Wo entsteht echter Business Impact durch Automatisierung?
- Kriterien für sinnvolle Automatisierung anwenden
- KI-geeignete Use Cases erkennen
- Quick Wins vs. strategische Initiativen unterscheiden
- Fehlinvestitionen frühzeitig ausschließen
Leitfrage: Welche Vorhaben lohnen sich wirklich – und welche nicht?
- Prozesse nach Nutzen und Umsetzbarkeit bewerten
- Abhängigkeiten und Risiken berücksichtigen
- Ressourcen- und Komplexitätsbewertung durchführen
- Klare Entscheidungsgrundlagen für Projekte schaffen
Leitfrage: Wie sieht ein umsetzbarer, zukunftsfähiger Prozess aus?
- Soll-Prozesse mit Automatisierungslogik definieren
- KI als Bestandteil von End-to-End-Prozessen einordnen
- Entscheidungslogiken und Prozessregeln festlegen
- Zielarchitektur für die Umsetzung skizzieren
Leitfrage: Wie wird aus Analyse ein entscheidungsfähiges Projekt?
- Automatisierungsvorhaben in konkrete Projekte überführen
- Rollen, Scope und Risiken klar definieren
- Regulatorische Anforderungen (DSGVO, EU AI Act) einordnen
- KPIs und Umsetzungsfahrplan festlegen
Enthaltene Module
Zielgruppe
- Verantwortliche für Geschäftsprozesse
- Treiber von Digitalisierungsvorhaben
- Entscheider zu KI- und Automatisierungsprojekten
- Business-Analyst:innen und Organisationsentwickler
- Fachkräfte mit Prozess- und Optimierungsaufgaben
Referenten
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Mathias Lipp-Rosenthal
KI-Berater und Gründer der KI-Schmiede
