Inhouse Schulung: ChatGPT für Entscheider

ChatGPT für Entscheider ist eine Inhouse-Schulung der Bildungsakademie am Rosental für Geschäftsführung, Führungskräfte, Bereichsleitungen, IT-Verantwortliche, Produktmanagement, Innovation, HR, Marketing, Vertrieb und Projektverantwortliche, die generative KI nicht nur ausprobieren, sondern strategisch, sicher und wirtschaftlich in ihrer Organisation nutzbar machen möchten.

Die Schulung zeigt Entscheidern, wie ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini, Claude, Perplexity und weitere KI-Systeme in Geschäftsprozessen, Wissensmanagement, Kundenkommunikation, Produktentwicklung, interner Suche, Automatisierung und Entscheidungsunterstützung sinnvoll eingesetzt werden können. Im Mittelpunkt stehen nicht Tool-Tricks, sondern belastbare Entscheidungen: Welche Anwendungsfälle lohnen sich? Welche Risiken müssen kontrolliert werden? Welche Teams, Daten, Regeln und Projektstrukturen braucht eine erfolgreiche KI-Einführung?

Der Kurs verbindet generative KI, Use-Case-Portfolio, Projektplanung, Teamaufbau, Governance, Datenschutz, IT-Sicherheit, Veränderungsmanagement und KI-Kompetenz nach Art. 4 der KI-Verordnung. Teilnehmende lernen, wie sie KI-Potenziale realistisch bewerten, Pilotprojekte priorisieren, interne Verantwortlichkeiten klären und ChatGPT nicht als isoliertes Experiment, sondern als gesteuerten Transformationsbaustein im Unternehmen einsetzen.

Unser maßgeschneiderter Inhouse-Kurs für Entscheider

Wählen Sie bei Ihrer Anfrage zwischen einer Inhouse-Präsenz-Schulung an Ihrem Standort oder einem Live-Online-Workshop mit Ihrem Entscheidungs-, Führungs- oder Projektteam. Die Inhalte werden auf Ihre Branche, Führungsstruktur, vorhandenen KI-Tools, Datenlage, Datenschutzanforderungen, strategischen Ziele und konkreten Anwendungsfälle zugeschnitten.

Worum es in diesem Kurs wirklich geht

Viele Organisationen starten mit ChatGPT, ohne vorher zu klären, welche Geschäftsprozesse, Daten, Rollen, Risiken und Erfolgskriterien betroffen sind. Genau hier setzt diese Schulung an: Entscheider lernen, generative KI nicht nur als Textwerkzeug zu verstehen, sondern als produktiven Baustein für Effizienz, Innovation, Wissensmanagement, Automatisierung und neue digitale Services.

Die Schulung ist als Entscheidungs- und Umsetzungswerkstatt aufgebaut. Teilnehmende entwickeln keine abstrakte Zukunftsvision, sondern eine belastbare Grundlage für KI-Vorhaben: Anwendungsfälle sammeln, Nutzen bewerten, Risiken prüfen, Pilotprojekte auswählen, Teamrollen klären, Projektplan vorbereiten und erste Leitplanken für den sicheren Einsatz von ChatGPT und anderen KI-Systemen formulieren.

Für den übergeordneten Einstieg empfehlen wir den Themen-Hub zu KI-Inhouse-Schulungen. Weitere Formate finden Sie in der Übersicht der KI-Inhouse-Kurse. Häufige Grundlagenfragen beantwortet das KI-FAQ der Bildungsakademie am Rosental.

Klare Abgrenzung zu anderen KI-Kursen

Dieser Kurs ist kein allgemeiner Grundlagenkurs, keine reine Tool-Schulung und auch kein tiefes Strategieberatungsformat. Er richtet sich an Entscheider, die wissen müssen, wie ChatGPT und generative KI wirtschaftlich, organisatorisch und sicher in konkrete Vorhaben übersetzt werden.

ChatGPT für Entscheider liegt zwischen AI Literacy, Führungskräfte-Tooltraining und KI-Unternehmensstrategie: Der Kurs schafft Entscheidungsfähigkeit für konkrete ChatGPT- und KI-Vorhaben, ohne sich in reiner Grundlagenvermittlung, operativer Tool-Anwendung oder großer Roadmap-Beratung zu verlieren.

Kurs	Abgrenzung
ChatGPT für Entscheider	Fokus auf Use-Case-Portfolio, Projektplan, Teamaufbau, Pilotlogik, intelligente Suche, Produktideen, Automatisierung und Entscheidungsgrundlagen.
AI Literacy	Grundlagenformat für breite Mitarbeitendengruppen mit Fokus auf Begriffe, sichere Nutzung, Risiken, Prompting und KI-Kompetenz.
KI-Tools für Führungskräfte	Stärker auf konkrete Führungsroutinen, Meetings, Kommunikation, Reporting, Delegation und tägliche Tool-Nutzung ausgerichtet.
KI in der Unternehmensführung	Strategischer Fokus auf Governance, Roadmap, Investitionen, Organisationssteuerung, Geschäftsmodell und langfristige KI-Architektur.
Datenanalyse und Controlling mit KI	Stärker datenbezogen: Kennzahlen, Reporting, Power BI, Excel, Power Query, Datenqualität und Controlling-Prozesse.

Wenn Ihre Organisation konkrete ChatGPT-Anwendungsfälle priorisieren, erste KI-Projekte planen und Entscheider für Chancen, Grenzen, Teamaufbau und Governance befähigen möchte, ist dieser Kurs der passende Einstieg.

Die BARO-DECIDE-Methode für ChatGPT-Projekte

Für diese Schulung nutzt die Bildungsakademie am Rosental [BARO] die BARO-DECIDE-Methode. Sie verbindet strategische Einordnung, Use-Case-Auswahl, technische Grundorientierung, Risikoanalyse, Projektplanung, Teamaufbau und Transfer in einem Arbeitsmodell für Entscheider.

D – Direction: Welche Ziele verfolgt die Organisation mit ChatGPT und generativer KI?
E – Einsatzfelder: Welche Prozesse, Teams, Produkte, Services oder Wissensbereiche eignen sich für KI-Unterstützung?
C – Chancenbewertung: Welcher Nutzen entsteht durch Effizienz, Qualität, Geschwindigkeit, Innovation oder bessere Informationsnutzung?
I – Impact & Risiko: Welche Daten, rechtlichen Fragen, Qualitätsrisiken, Akzeptanzthemen und Governance-Punkte sind betroffen?
D – Design des Piloten: Welche Pilotprojekte, Erfolgskriterien, Zuständigkeiten und Stop-Kriterien werden definiert?
E – Enablement: Welche Rollen, Kompetenzen, Schulungen, Leitplanken und Freigaben braucht die Organisation?

Die Methode verhindert, dass ChatGPT-Einführung bei Begeisterung, Tool-Tests oder Einzelinitiativen stehen bleibt. Entscheider erhalten einen nachvollziehbaren Weg von der Idee zum steuerbaren KI-Projekt.

Tool-Landkarte für Entscheider

Entscheider müssen nicht jedes KI-Tool im Detail beherrschen. Sie müssen aber verstehen, welche Werkzeugtypen für welche Aufgaben geeignet sind, welche Datenflüsse entstehen und welche Governance-Fragen daraus folgen.

Tool- und Aufgabenfeld	Praxisbezug für Entscheider
ChatGPT, Claude und Google Gemini	Texte, Ideen, Analysen, Zusammenfassungen, Entscheidungsvorlagen, Szenarien, Produktkonzepte und Prozessideen vorbereiten.
Microsoft Copilot	KI-Unterstützung in Word, PowerPoint, Outlook, Teams und Excel einordnen und für Führungs-, Projekt- und Wissensarbeit bewerten.
Perplexity und KI-Recherche	Rechercheprozesse, Quellenhinweise, Marktbeobachtung, Wettbewerbsfragen und Entscheidungsgrundlagen strukturieren.
Interne Wissenssysteme und intelligente Suche	Dokumente, Prozesse, Richtlinien, FAQ, Produktwissen und Projekterfahrung über KI-gestützte Such- und Antwortsysteme nutzbar machen.
Automatisierungs- und Workflow-Tools	Wiederkehrende Aufgaben, Dokumentationsprozesse, Serviceanfragen, Freigaben oder interne Abläufe mit KI-Unterstützung verbessern.
Excel, Power Query und Power BI	Kennzahlen, Datenqualität, Reporting, Use-Case-Bewertung und Projektsteuerung besser einordnen.

Praxisstation 1: Generative KI verstehen und realistisch bewerten

Entscheider benötigen ein klares Verständnis davon, was ChatGPT und generative KI leisten können und was nicht. Der Kurs erklärt verständlich, wie Sprachmodelle arbeiten, warum sie überzeugend formulieren können und weshalb ihre Ergebnisse trotzdem geprüft werden müssen.

Grundlagen von generativer KI, Sprachmodellen, Prompts, Trainingsdaten und Wahrscheinlichkeitslogik verstehen.
Unterschiede zwischen ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude, Perplexity, interner Suche und Fachsystemen einordnen.
Halluzinationen, Scheingenauigkeit, fehlende Quellen und veraltete Informationen erkennen.
KI-Ergebnisse als Entscheidungsunterstützung nutzen, nicht als automatische Wahrheit.
Risiken bei Daten, Vertraulichkeit, Urheberrecht, Bias und Qualitätssicherung benennen.

Für breite Mitarbeitendengruppen kann ergänzend die Inhouse-Schulung „AI Literacy“ sinnvoll sein.

Praxisstation 2: KI-Anwendungsfälle identifizieren und priorisieren

Der wirtschaftliche Nutzen von ChatGPT entsteht nicht durch allgemeine Begeisterung, sondern durch sorgfältig ausgewählte Anwendungsfälle. Teilnehmende lernen, mögliche Use Cases systematisch zu erfassen und nach Nutzen, Risiko, Aufwand, Datenbedarf und organisatorischer Umsetzbarkeit zu priorisieren.

Anwendungsfälle für Kundenservice, Vertrieb, Marketing, HR, Wissensmanagement, Dokumentation, Produktentwicklung und interne Prozesse sammeln.
Use Cases nach Effizienz, Qualität, Innovationspotenzial, Risiko, Datenlage und Akzeptanz bewerten.
Quick Wins von komplexen Transformationsprojekten unterscheiden.
Pilotprojekte mit klaren Erfolgskriterien und Verantwortlichkeiten definieren.
Use Cases ablehnen oder verschieben, wenn Daten, Rechte, Qualität oder Nutzen nicht belastbar sind.

Für Innovations- und Produktteams kann zusätzlich die Inhouse-Schulung „Innovationsförderung durch KI im Arbeitsumfeld“ eine passende Vertiefung sein.

Praxisstation 3: Automatisierung und Prozessverbesserung mit ChatGPT

ChatGPT kann Prozesse vorbereiten, beschleunigen oder teilautomatisieren. Entscheidend ist jedoch, ob die Aufgabe geeignet ist, ob Daten kontrolliert werden können und ob menschliche Freigaben erhalten bleiben.

Wiederkehrende Text-, Recherche-, Dokumentations-, Service- oder Auswertungsaufgaben analysieren.
Automatisierungspotenziale von Aufgaben mit hohem Risiko oder hohem Kontrollbedarf unterscheiden.
Rollen von Mensch, KI-System, Fachabteilung, IT und Datenschutz klären.
Freigabeschritte und Qualitätskontrollen in KI-Workflows integrieren.
Projektkennzahlen für Zeitersparnis, Durchlaufzeit, Qualität, Akzeptanz und Fehlerquote definieren.

Für operative Führungsroutinen und tägliche Tool-Nutzung passt ergänzend die Inhouse-Schulung „KI-Tools für Führungskräfte“.

Praxisstation 4: KI-gestützte Produkte, Features und Services entwickeln

Entscheider stehen häufig vor der Frage, ob KI nur interne Effizienz bringt oder auch neue Angebote, Produkte und Services ermöglichen kann. Der Kurs zeigt, wie erste Produktideen strukturiert, bewertet und in Pilotlogik übersetzt werden.

KI-gestützte Produktideen, Servicefunktionen, Assistenzsysteme, Wissensangebote oder Kundenfeatures entwickeln.
Nutzerbedarf, Datenbasis, technischer Aufwand, Rechtsfragen und Marktpotenzial prüfen.
Proof-of-Concept, MVP, Pilot und Rollout klar unterscheiden.
Erfolgskriterien für KI-gestützte Features definieren.
Grenzen bei Haftung, Transparenz, Fehlerfolgen und Kundenerwartungen berücksichtigen.

Praxisstation 5: Unternehmenseigene intelligente Suche aufbauen

Ein besonders relevanter Anwendungsfall für ChatGPT und generative KI ist die intelligente Suche über interne Dokumente, Richtlinien, Produktinformationen, Wissensdatenbanken, FAQ, Projektunterlagen oder Prozessbeschreibungen. Der Kurs zeigt, welche Fragen Entscheider vor einem solchen Projekt klären müssen.

Geeignete Wissensquellen, Dokumenttypen und Nutzergruppen identifizieren.
Unterschied zwischen klassischer Suche, semantischer Suche, RAG-Ansatz und Chat-Interface einordnen.
Datenqualität, Aktualität, Zugriffsrechte, Rollen und Berechtigungen prüfen.
Antwortqualität, Quellenanzeige, Nachvollziehbarkeit und Fehlerrisiken bewerten.
Pilotbereich definieren, bevor eine organisationsweite Wissenssuche aufgebaut wird.

Für daten- und reportingnahe Fragen kann die Inhouse-Schulung „Datenanalyse und Controlling mit künstlicher Intelligenz“ sinnvoll sein.

Praxisstation 6: Teamaufbau, Rollen und Projektplan

KI-Projekte scheitern selten nur an der Technologie. Häufig fehlen klare Zuständigkeiten, Datenverantwortung, Fachbereichseinbindung, Projektlogik, Schulung, Kommunikation und Freigaben. Deshalb behandelt der Kurs den Aufbau eines handlungsfähigen KI-Teams.

Rollen für Sponsor, Fachbereich, IT, Datenschutz, Recht, HR, Kommunikation und Projektleitung definieren.
Kompetenzen für Prompting, Datenverständnis, Qualitätssicherung, Tool-Bewertung und Change Management einordnen.
Projektplan mit Phasen, Meilensteinen, Pilotumfang, Budgetrahmen, Risiken und Entscheidungspunkten entwickeln.
Kommunikation und Beteiligung für betroffene Mitarbeitende vorbereiten.
Transfer- und Schulungsbedarf im Unternehmen erkennen.

Für eine umfassende strategische Verankerung kann anschließend die Inhouse-Schulung „KI in der Unternehmensführung“ sinnvoll sein.

Praxisstation 7: Governance, Datenschutz und Art. 4 KI-Verordnung

Entscheider müssen KI nicht juristisch im Detail bewerten, aber sie müssen wissen, wann Datenschutz, IT-Sicherheit, Rechtsabteilung, Compliance, Betriebsrat oder externe Beratung einzubeziehen sind. Der Kurs ordnet ChatGPT-Projekte deshalb immer auch als Governance-Aufgabe ein.

Ein ChatGPT-Projekt braucht klare Leitplanken: Welche Daten dürfen verwendet werden? Welche Tools sind freigegeben? Wer prüft Ergebnisse? Wie werden Fehler dokumentiert? Welche Personen benötigen KI-Kompetenz? Wie werden Art. 4 KI-Verordnung, Datenschutz, Vertraulichkeit, Urheberrecht, Bias-Prüfung und menschliche Kontrolle berücksichtigt?

Fachliche Orientierung bieten unter anderem die Informationen der Europäischen Kommission zur KI-Kompetenz nach Art. 4 der KI-Verordnung: AI Literacy – Questions & Answers der Europäischen Kommission. Für Sicherheitsfragen verweist die Schulung außerdem auf die KI-Informationen des Bundesamts für Sicherheit in der Informationstechnik: BSI: Künstliche Intelligenz. Die konkrete rechtliche Bewertung einzelner KI-Systeme, Datenverarbeitungen oder Produktfunktionen sollte organisationsintern mit den zuständigen Fachstellen erfolgen.

DACH-Format: Inhouse beim Kunden oder Live-Online

Die Schulung wird ausschließlich als firmeninternes Format durchgeführt. Sie ist kein offenes Seminar mit Einzelbuchungen. Dadurch können Strategiefragen, Use Cases, Datenlage, Tool-Landschaft, Rollen, Datenschutzanforderungen, Projektziele und Entscheidungsprozesse gezielt auf Ihre Organisation abgestimmt werden.

Inhouse beim Kunden: Präsenzformat für Geschäftsführung, Führungskräfte, IT, Innovation, Produktmanagement, HR, Marketing, Vertrieb, Datenschutz und Projektverantwortliche an Ihrem Standort in Deutschland, Österreich oder der Schweiz.
Live-Online: Interaktiver Online-Workshop für verteilte Entscheidungs-, Führungs- oder Projektteams.
Individuelle Anpassung: Abstimmung auf Branche, Ziele, Rollen, Datenarten, Tools, Projektstand und Governance-Fragen.
Praxisorientierter Transfer: Entwicklung erster Use-Case-Listen, Bewertungsraster, Pilotideen, Projektpläne und KI-Leitplanken.
Optionale Transferphase: Nach 4 bis 8 Wochen kann ein Follow-up genutzt werden, um priorisierte Use Cases, offene Fragen und erste Projektschritte auszuwerten.

Einordnung durch die Bildungsakademie am Rosental

„ChatGPT wird für Entscheider dann wertvoll, wenn aus einzelnen Tool-Experimenten ein steuerbares Use-Case-Portfolio entsteht: mit klaren Risiken, Pilotlogik, Verantwortlichkeiten und messbaren Zielen.“

Kay Schönewerk, Leiter der Bildungsakademie am Rosental

Die Bildungsakademie am Rosental versteht diesen Kurs als praxisbezogene Entscheidungsqualifizierung. Im Mittelpunkt steht nicht die Faszination für ChatGPT, sondern die Frage, wie Entscheider tragfähige KI-Vorhaben auswählen, steuern und verantwortungsvoll in Organisationen verankern.

Stimmen aus der Praxis

„Die Schulung hat uns geholfen, ChatGPT nicht mehr als Einzeltool zu betrachten, sondern als Teil eines klaren Use-Case- und Projektportfolios.“

Anonymisierte Teilnehmerstimme, Geschäftsführung, mittelständisches Dienstleistungsunternehmen

„Besonders hilfreich war die Priorisierung der Anwendungsfälle. Wir konnten unterscheiden, welche Ideen schnelle Piloten sind und welche zuerst Datenschutz, Datenqualität und IT-Architektur brauchen.“

Anonymisierte Teilnehmerstimme, IT- und Innovationsleitung, Industrieunternehmen

„Für unseren Führungskreis war wichtig, dass nicht nur Tools gezeigt wurden. Entscheidend waren Governance, Teamrollen, Change Management und ein realistischer Projektplan.“

Anonymisierte Teilnehmerstimme, Bereichsleitung, öffentliche Einrichtung

Was Entscheider nach der Schulung besser können

Nach der Schulung verfügen Teilnehmende über ein realistisches Verständnis dafür, wie ChatGPT und generative KI im Unternehmen eingesetzt werden können. Sie können Anwendungsfälle priorisieren, Projektlogik entwickeln, Risiken besser einschätzen und erste KI-Vorhaben verantwortungsvoll vorbereiten.

Sie verstehen die Grundlagen und Grenzen generativer KI.
Sie können ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude, Perplexity und interne KI-Systeme besser einordnen.
Sie identifizieren geeignete und ungeeignete KI-Anwendungsfälle im Unternehmen.
Sie entwickeln ein priorisiertes KI-Anwendungsfallportfolio.
Sie unterscheiden Quick Wins, Pilotprojekte, strategische Vorhaben und riskante Use Cases.
Sie bereiten Projektpläne, Teamrollen, Erfolgskriterien und Governance-Fragen strukturierter vor.
Sie erkennen Risiken bei Datenschutz, Vertraulichkeit, Datenqualität, Bias, Urheberrecht und Akzeptanz.
Sie erhalten eine nachvollziehbare Grundlage, um KI-Kompetenz im Sinne der KI-Verordnung intern zu dokumentieren.

Pro und Contra: ChatGPT für Entscheider realistisch bewerten

ChatGPT kann Organisationen deutlich entlasten und neue Innovationsräume öffnen. Gleichzeitig entstehen Risiken, wenn Entscheider Potenziale überschätzen, Datenfragen unterschätzen oder ohne Projektlogik starten.

Chancen	Grenzen und Risiken
Schnellere Entwicklung von Ideen, Entscheidungsunterlagen, Prozessanalysen und Wissensbausteinen.	KI-Ausgaben können plausibel klingen, aber sachlich falsch, unvollständig oder nicht belegbar sein.
Effizienzgewinne in Dokumentation, Recherche, Kundenkommunikation, interner Suche und Wissensarbeit.	Ohne Daten- und Freigaberegeln entstehen Datenschutz-, Vertraulichkeits- und Qualitätsrisiken.
Neue KI-gestützte Produkte, Services, Assistenzfunktionen und interne Wissenssysteme werden denkbar.	Produktfunktionen mit KI erfordern klare Prüfung von Haftung, Transparenz, Qualität und Nutzererwartung.
Use-Case-Portfolio schafft Orientierung für Investitionen, Pilotprojekte und Teamaufbau.	Zu viele parallele KI-Ideen können Tool-Wildwuchs, Überforderung und unklare Verantwortung erzeugen.
Dokumentierbarer Beitrag zum Aufbau von KI-Kompetenz auf Entscheiderebene.	Eine Schulung ersetzt keine Rechtsprüfung, keine Datenschutz-Folgenabschätzung und keine vollständige KI-Governance.

FAQ zur Inhouse-Schulung ChatGPT für Entscheider

Was lernen Entscheider in dieser Schulung?

Entscheider lernen, wie ChatGPT und generative KI wirtschaftlich, organisatorisch und sicher im Unternehmen eingesetzt werden können. Dazu gehören Grundlagen, Use-Case-Auswahl, Automatisierung, intelligente Suche, Produktideen, Projektplanung, Teamaufbau, Datenschutz, Governance, Change Management und Erfolgsmessung. Der Kurs konzentriert sich auf Entscheidungsfähigkeit, nicht auf reine Tool-Bedienung.

Für wen ist die Schulung geeignet?

Die Schulung eignet sich für Geschäftsführung, Führungskräfte, Bereichsleitungen, IT-Verantwortliche, Produktmanager, Innovationsverantwortliche, HR, Marketing, Vertrieb, Unternehmensberater und Projektverantwortliche. Besonders sinnvoll ist sie für Organisationen, die konkrete KI-Projekte planen, aber noch keine belastbare Priorisierung, Teamstruktur oder Governance aufgebaut haben.

Was ist der Unterschied zu AI Literacy?

AI Literacy vermittelt breites Grundverständnis für Mitarbeitende und Fachbereiche. ChatGPT für Entscheider geht stärker in Use-Case-Portfolio, Projektplanung, Teamaufbau, intelligente Suche, Produktentwicklung, Automatisierung und wirtschaftliche Bewertung. Beide Formate ergänzen sich: AI Literacy schafft Breitenkompetenz, dieser Kurs schafft Entscheidungs- und Umsetzungsfähigkeit.

Was ist der Unterschied zu KI in der Unternehmensführung?

KI in der Unternehmensführung ist stärker strategisch und behandelt Roadmap, Governance, Investitionslogik, Organisation und Geschäftsmodell auf Leitungsebene. ChatGPT für Entscheider ist konkreter auf generative KI, Anwendungsfälle, Pilotprojekte, Projektplan, Teamaufbau und erste umsetzbare KI-Vorhaben ausgerichtet.

Welche Tools werden behandelt?

Typischerweise werden ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini, Claude, Perplexity, interne Wissenssysteme, intelligente Suche, Automatisierungswerkzeuge, Excel, Power Query und Power BI eingeordnet. Die genaue Auswahl hängt von vorhandenen Tools, Datenschutzfreigaben, Unternehmenszielen und Vorkenntnissen ab.

Benötigen Entscheider technische Vorkenntnisse?

Technische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich. Der Kurs erklärt generative KI so, dass Entscheider Potenziale, Grenzen, Risiken, Projektaufwand und Teamrollen einordnen können. Programmierung steht nicht im Mittelpunkt. Entscheidend ist, KI-Vorhaben wirtschaftlich, organisatorisch und verantwortungsvoll bewerten zu können.

Wie hilft ChatGPT bei Prozessautomatisierung?

ChatGPT kann Prozessautomatisierung vorbereiten, indem es Texte, Zusammenfassungen, Antworten, Dokumentationen, Klassifikationen oder Entscheidungsvorlagen unterstützt. Ob daraus eine echte Automatisierung wird, hängt von Datenqualität, Schnittstellen, Freigaben, Fehlerfolgen und menschlicher Kontrolle ab. Der Kurs hilft, geeignete von ungeeigneten Prozessen zu unterscheiden.

Wie entwickeln wir ein KI-Anwendungsfallportfolio?

Ein KI-Anwendungsfallportfolio entsteht, indem mögliche Use Cases gesammelt, beschrieben, bewertet und priorisiert werden. Kriterien sind Nutzen, Aufwand, Risiko, Datenbedarf, Akzeptanz, Prozessreife, technische Machbarkeit und strategische Relevanz. Der Kurs arbeitet mit einem Bewertungsraster, damit Entscheider nicht nur Ideen sammeln, sondern belastbare Prioritäten bilden.

Welche Use Cases eignen sich für erste Pilotprojekte?

Geeignet sind häufig klar abgegrenzte Aufgaben mit wiederkehrendem Bedarf, überschaubarem Risiko und messbarem Nutzen. Beispiele sind Wissenssuche, interne FAQ, Textentwürfe, Dokumentationshilfen, Rechercheunterstützung, Servicebausteine oder Entscheidungsvorlagen. Hochsensible Daten, rechtliche Entscheidungen oder Personalbewertungen eignen sich meist nicht als erster Pilot.

Wie kann eine intelligente Suche mit ChatGPT aussehen?

Eine intelligente Suche kann interne Dokumente, Richtlinien, Prozessbeschreibungen, FAQ oder Produktwissen über ein Chat-Interface zugänglicher machen. Wichtig sind Datenqualität, Berechtigungen, Aktualität, Quellenanzeige und Antwortprüfung. Der Kurs erklärt, warum eine gute interne Suche kein reines Tool-Projekt ist, sondern Wissensmanagement, IT und Governance verbindet.

Wie unterstützt ChatGPT Produktentwicklung?

ChatGPT kann Produktentwicklung unterstützen, indem es Nutzerfragen, Feature-Ideen, Servicekonzepte, Varianten, Marktannahmen, FAQ, Prototyptexte oder Testfragen vorbereitet. Entscheider lernen, solche Vorschläge als Hypothesen zu behandeln, die mit Daten, Fachwissen, Kundenfeedback, Technik und rechtlichen Anforderungen geprüft werden müssen.

Wie wird Datenschutz berücksichtigt?

Datenschutz ist ein zentraler Bestandteil der Schulung. Entscheider lernen, welche Kunden-, Personal-, Vertrags-, Strategie-, Finanz- oder Produktdaten kritisch sind und nicht unkontrolliert in öffentliche KI-Systeme gehören. Außerdem wird geklärt, wann Datenschutz, IT-Sicherheit, Recht, Compliance oder Betriebsrat einzubeziehen sind.

Wie gehen wir mit vertraulichen Unternehmensdaten um?

Vertrauliche Unternehmensdaten dürfen nicht unkontrolliert in öffentliche KI-Systeme eingegeben werden. Der Kurs zeigt, wie mit anonymisierten Beispielen, abstrakten Aufgabenstellungen, freigegebenen Datenräumen oder internen KI-Systemen gearbeitet werden kann. Besonders sensibel sind Strategieunterlagen, Kundendaten, Quellcode, Verträge, Finanzdaten und Personalinformationen.

Wie vermeiden wir falsche ChatGPT-Ergebnisse?

Falsche Ergebnisse lassen sich durch klare Prompts, Quellenprüfung, Vier-Augen-Prinzip, Fachreview, Testfälle, Datenklassifikation und Freigaben besser kontrollieren. Entscheider lernen, ChatGPT-Ausgaben nicht als Wahrheit zu behandeln, sondern als Entwürfe oder Entscheidungshilfen, die geprüft und kontextualisiert werden müssen.

Welche Rolle spielt Art. 4 der KI-Verordnung?

Art. 4 der KI-Verordnung macht KI-Kompetenz zu einem wichtigen organisatorischen Thema. Die Schulung kann als dokumentierbarer Qualifizierungsbaustein genutzt werden, ersetzt aber keine juristische Einzelfallprüfung. Sinnvoll ist die Dokumentation von Agenda, Lernzielen, Zielgruppe, Anwendungsbezug und Transferaufgaben.

Wie bauen wir ein KI-Team auf?

Ein KI-Team sollte Fachbereich, IT, Datenschutz, Recht, Prozessverantwortung, Kommunikation und Projektleitung einbinden. Je nach Vorhaben kommen Datenkompetenz, Produktmanagement, Change Management und Führung hinzu. Der Kurs zeigt, welche Rollen für Pilotprojekte mindestens geklärt sein sollten und wann externe Unterstützung sinnvoll ist.

Wie entsteht ein Projektplan für ChatGPT-Einführung?

Ein Projektplan beginnt mit Zielklärung, Use-Case-Auswahl, Datenprüfung, Risikoanalyse und Stakeholderklärung. Danach folgen Pilotdesign, Tool-Auswahl, Verantwortlichkeiten, Tests, Freigaben, Schulung, Evaluation und Rollout-Entscheidung. Der Kurs vermittelt eine pragmatische Struktur, die Entscheider auf eigene Vorhaben übertragen können.

Wie messen wir den Erfolg eines ChatGPT-Projekts?

Der Erfolg kann über Zeitersparnis, Durchlaufzeit, Qualität, Fehlerquote, Nutzerakzeptanz, Kosten, Bearbeitungsvolumen, Antwortqualität oder Innovationsfortschritt gemessen werden. Wichtig ist, vor dem Pilot messbare Kriterien festzulegen und nicht erst nachträglich zu bewerten, ob ein KI-Projekt erfolgreich war.

Wie gehen wir mit Akzeptanzproblemen um?

Akzeptanz entsteht durch Transparenz, Beteiligung, Qualifizierung und klare Regeln. Mitarbeitende müssen verstehen, welche Aufgaben KI unterstützt, welche Verantwortung beim Menschen bleibt und wie Daten geschützt werden. Der Kurs behandelt Change Management deshalb als festen Bestandteil erfolgreicher ChatGPT-Einführung.

Kann der Kurs auf unsere Branche angepasst werden?

Der Kurs wird als Inhouse-Format an Branche, Organisation, Vorkenntnisse, Datenlage, Prozesse und Ziele angepasst. Beispiele, Use Cases, Bewertungsraster und Transferaufgaben können auf Verwaltung, Industrie, Dienstleistung, Bildung, Gesundheit, Handel, Verbände, öffentliche Einrichtungen oder andere Organisationsformen zugeschnitten werden.

Können eigene Use Cases eingebunden werden?

Eigene Use Cases können eingebunden werden, sofern sie vertraulichkeits- und datenschutzgerecht vorbereitet werden. Häufig eignen sich anonymisierte Prozessbeschreibungen, allgemeine Servicefragen, interne Wissensprobleme, freigegebene Produktideen, öffentliche Inhalte oder fiktive Projektbeispiele.

Wie lange dauert die Schulung?

Die Dauer wird individuell abgestimmt. Häufig eignet sich ein Tagesworkshop für den Einstieg. Für größere Entscheidungskreise, mehrere Use Cases, konkrete Projektplanung, Governance-Fragen oder Teamaufbau kann ein mehrteiliges Format mit Vorabklärung, Workshop, Transferaufgabe und Follow-up sinnvoll sein.

Kann die Schulung online durchgeführt werden?

Die Schulung kann als Live-Online-Workshop durchgeführt werden. Dieses Format eignet sich besonders für verteilte Führungsteams, Projektgruppen oder Organisationen mit mehreren Standorten. Auch online bleibt der Kurs interaktiv mit Tool-Demos, Use-Case-Arbeit, Bewertungsrastern, Gruppenübungen und gemeinsamer Projektplanung.

Welche Ergebnisse können wir nach der Schulung erwarten?

Realistische Ergebnisse sind ein gemeinsames Entscheiderverständnis, ein erstes Use-Case-Portfolio, klare Bewertungslogik, priorisierte Pilotideen, bessere Risikoeinschätzung, erste Projektstruktur, Rollenverständnis und konkrete Fragen für IT, Datenschutz, Recht und Fachbereiche. Die Schulung ersetzt keine vollständige Implementierung, bereitet sie aber belastbar vor.

Kann ein Transfertermin ergänzt werden?

Ein Transfertermin ist sinnvoll, wenn nach dem Workshop konkrete KI-Projekte weiterbearbeitet werden sollen. Dabei können Use Cases, Projektpläne, offene Governance-Fragen, Tool-Erfahrungen, Datenschutzpunkte, Pilotkriterien und erste Ergebnisse gemeinsam überprüft werden.

Können im Kurs KI-Leitlinien entstehen?

Die Schulung kann erste Bausteine für KI-Leitlinien liefern. Dazu gehören Regeln für Daten, Tool-Nutzung, Freigaben, Quellenprüfung, menschliche Kontrolle, sensible Inhalte, Verantwortlichkeiten und Dokumentation. Vollständige Governance-Dokumente ersetzt der Kurs nicht, kann aber ein praxisnaher Startpunkt sein.

Wie fragen wir den Kurs an?

Sie können den Kurs über das Anfrageformular anfragen. Sinnvoll sind Angaben zu Zielgruppe, Führungsebene, vorhandenen KI-Tools, geplanten Use Cases, Datenlage, Datenschutzfragen, Projektstand, gewünschtem Format und erwarteten Ergebnissen. Auf dieser Grundlage entwickelt die Bildungsakademie am Rosental ein passendes Inhouse-Konzept.

Ihre Anfrage für eine Inhouse-Schulung „ChatGPT für Entscheider“

Wenn Ihre Organisation ChatGPT und generative KI gezielt für Prozessverbesserung, Automatisierung, intelligente Suche, Produktentwicklung, Wissensmanagement oder Innovationsprojekte einsetzen möchte, können Sie den Kurs direkt als Inhouse-Schulung anfragen. Beschreiben Sie kurz Ihre Zielgruppe, vorhandene Tools, geplante Anwendungsfälle, Datenschutzfragen, Projektstand und gewünschten Ergebnisse.

Kurz zusammengefasst

ChatGPT für Entscheider unterstützt Geschäftsführung, Führungskräfte, IT, Innovation, Produktmanagement, HR, Marketing, Vertrieb und Projektverantwortliche dabei, generative KI wirtschaftlich, sicher und verantwortungsvoll in konkrete Vorhaben zu übersetzen. Die Schulung vermittelt Grundlagen, Use-Case-Portfolio, Projektplanung, Teamaufbau, intelligente Suche, Automatisierung, KI-gestützte Produkte, Datenschutz, Governance, Change Management und KI-Kompetenz nach Art. 4 der KI-Verordnung.

English Summary

This in-house training helps executives, decision-makers, IT, innovation, product, HR, marketing, sales and project teams use ChatGPT and generative AI in a structured, responsible and business-oriented way. The course focuses on use-case portfolios, pilot projects, intelligent enterprise search, automation, AI-supported products, team setup, governance, data protection, change management and documented AI literacy under Article 4 of the EU AI Act. It is designed for decision-makers who need to move from experimentation to controlled implementation.

BILDUNGSAKADEMIE AM ROSENTAL