Inhalt

KI & Data Science verstehen

• Was ist Data Science / KI wirklich?
  
  
• Reifegradmodelle für Unternehmen
  
  
• Typische Fehlerannahmen von KI-Projekten
  
  
• Priorisierung von Use Cases
  
  
• Typische KI-Use-Cases im Unternehmen
  
  

Modelle & Ergebnisse richtig interpretieren

• Korrelation vs. Kausalität
  
  
• Prognosen, Unsicherheiten, Wahrscheinlichkeiten
  
  

Risiken & Governance

• Bias & Fairness
  
  
• Erklärbarkeit
  
  
• Recht & Regulierung (z. B. EU AI Act – auf Managementniveau)
  
  
• Verantwortung & Haftung
  
  

Organisation & Transformation

• KI-Readiness-Check
  
  
• KI skalierbar im Unternehmen