Detaillierter Kursinhalt
Tag 1: Grundlagen und Anwendungsfälle
Modul 1: Einführung in KI und GenAI
Inhalt:
- Definitionen und Konzepte:
- KI: Überblick über verschiedene Arten von KI, von regelbasierten Systemen bis zum Deep Learning.
- GenAI: Erläuterung von generativen Modellen, die Inhalte wie Text, Bilder oder Musik produzieren.
- KI-Agenten: Interaktive Systeme, die selbstständig Aufgaben auf der Grundlage von Benutzerinteraktionen und Umgebungsdaten ausführen.
- Historische Entwicklung:
- Wichtige Meilensteine in der KI-Entwicklung.
- Von symbolischer KI zu maschinellem Lernen und dem Zeitalter der GenAI.
- Marktpotenzial und aktuelle Trends:
- Globale Marktgröße und Wachstumsraten im KI-Sektor.
- Relevante Branchen: Gesundheitswesen, Einzelhandel, Finanzdienstleistungen, Fertigung.
- Neue Technologien: Transformationsmodelle, multimodale KI-Systeme, AutoML.
Aktivität/Bewegung:
- Gruppenarbeit:
- Die Teilnehmer analysieren die häufigsten Anwendungsfälle in ihren jeweiligen Branchen.
- Erstellung einer kurzen Präsentation: Wie können KI/GenAI/KI-Agenten konkrete Verbesserungen bringen?
Modul 2: Technologien und Tools für AI-Lösungen (3 Stunden)
Inhalt:
- Grundlagen der KI-Technologie:
- Unterschied zwischen überwachten, unüberwachten und verstärkenden Lernmethoden.
- Struktur neuronaler Netze und wie sie Muster in Daten erkennen.
- Funktionsweise generativer Modelle wie GANs (Generative Adversarial Networks) und Transformator-Architekturen (z. B. GPT).
- Hardware- und Software-Ressourcen:
- GPUs, TPUs und andere spezialisierte Hardware für KI-Training und Inferenz.
- Cloud-Dienste (z. B. AWS, Azure, Google Cloud) für KI-Projekte.
- Open-Source-Bibliotheken: TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers.
- Integrationen und APIs:
- Überblick über RESTful APIs und SDKs.
- Möglichkeiten zur Integration von KI-Modellen in bestehende Software-Landschaften.
- Überlegungen zu Sicherheit und Datenschutz bei der Nutzung von KI-Diensten.
Aktivität/Bewegung:
- Praktische Demonstration:
- Die Teilnehmer arbeiten in Gruppen mit einer einfachen generativen Modellanwendung, z. B. einem Text- oder Bildgenerator.
- Sie vergleichen die Ergebnisse und erörtern Möglichkeiten und Herausforderungen der Umsetzung.
Tag 2: Vertrieb und Kundenorientierung
Modul 3: Verkauf von KI-Produkten und -Dienstleistungen
Inhalt:
- Produkte und Dienstleistungen verstehen:
- Unterschiede zwischen KI-Dienstleistungen (z. B. APIs, Beratung), Softwareprodukten (z. B. vorgefertigte KI-Lösungen) und Hardwarelösungen (z. B. KI-optimierte Hardware).
- Anwendungsfälle und Vorteile für verschiedene Zielgruppen.
- Kommunikation des Kundenwerts:
- Präsentation von Erfolgsgeschichten und Fallstudien.
- Umgang mit häufigen Kundenbedenken (z. B. Datenhoheit, Implementierungskosten) und wie man damit umgeht.
- Beispiele aus der Industrie:
- Einsatz von GenAI in Marketingkampagnen.
- KI-Agenten für die Prozessautomatisierung in Callcentern.
- Hardware-Lösungen für KI-gestützte Bildanalyse im Gesundheitswesen.
Aktivität/Bewegung:
- Rollenspiele:
- Die Teilnehmer üben Verkaufsgespräche mit verschiedenen Kundentypen.
- Peers fungieren als Kunden, die typische Fragen und Einwände vorbringen.
- Feedback-Sitzung: Stärken und Verbesserungsmöglichkeiten.
Modul 4: Strategien und Best Practices für den KI-Vertrieb
Inhalt:
- Entwicklung von Verkaufsstrategien:
- Marktsegmentierung: Wie man potenzielle Kunden identifiziert.
- Gezielte Ansprache: Personalisierung von Angeboten auf der Grundlage von Kundenprofilen.
- Up-Selling und Cross-Selling: Aufbau eines Portfolios, das über eine einzelne Lösung hinausgeht.
- Aufbau von Kundenbeziehungen:
- Kontinuierliche Zusammenarbeit mit den Kunden: Sammeln von Feedback und Ableitung von Verbesserungen.
- Langfristige Kundenbindung durch Schulung und Support.
- Bewährte Praktiken:
- Fallstudien über erfolgreiche KI-Implementierungen.
- Die wichtigsten Dos und Don'ts im Verkaufsprozess.
- Anpassung an den technologischen Wandel und kontinuierliche Lernstrategien für Vertriebsteams.
Aktivität/Bewegung:
- Workshop:
- Die Teilnehmer erstellen ein kurzes Pitch Deck für ein KI-Produkt oder eine Dienstleistung.
- Präsentation vor der Gruppe, gefolgt von einer Feedback-Runde.
- Ziel: Entwicklung einer überzeugenden Verkaufspräsentation, die praxisnah und ansprechend ist.
Zusammenfassung und Wrap-Up
- Offene Diskussion über die gemachten Erfahrungen.
- Beantwortung aller noch offenen Fragen.
- Die Teilnehmer erhalten eine kurze Zusammenfassung der besprochenen Themen und Links zu weiteren Ressourcen.