Data Thinking für KI
Viele Organisationen scheitern an KI, weil die Entscheidungslogik fehlt. Wir entwickeln gemeinsam die notwendige Datenkompetenz, um KI-Initiativen sinnvoll, verantwortungsvoll und mit messbarem Impact umzusetzen.
Von den Autoren des "Future Organization Playbooks"
Schließt die Lücke zwischen technischem Tool-Wissen und strategischer Entscheidungssicherheit.
Kursübersicht
Details zum Training
Vorerfahrung
keine (generelles Interesse an KI-Tools ist von Vorteil)
Zeitinvest
2 Tage Intensiv-Workshop in Berlin
Zielgruppe
Wissensarbeitende, Projektleitungen, Produktmanager*innen, Führungskräfte
Kurs-Broschüre (PDF)
Kursdetails als Download
Das nehmt ihr mit
- KI-Grundverständnis: Wir ordnen Daten entlang der eigenen Wertschöpfung ein, um zu verstehen, welche Informationen für welche KI-Entscheidungen wirklich geeignet sind.
- Klare Entscheidungslogiken: Wir lernen, KI nicht als Black Box, sondern als präzise Unterstützung für Ziel- und Messlogiken zu nutzen.
- Messbarkeit & KPIs: Wir leiten wirkungsorientierte Kennzahlen ab und vermeiden typische Messfehler, die KI-Projekte oft politisieren oder verzerren.
- Realistische Bewertung: Wir entwickeln einen Blick dafür, wo KI echten Mehrwert erzeugt – und wo Datenlage oder Zielklarheit Grenzen setzen.
- Transfer-Fahrplan: Wir formulieren konkrete KI-Use-Case-Ideen und Fragestellungen für den eigenen Arbeitskontext
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Das nehmt ihr mit:
- KI-Grundverständnis: Wir ordnen Daten entlang der eigenen Wertschöpfung ein, um zu verstehen, welche Informationen für welche KI-Entscheidungen wirklich geeignet sind.
- Klare Entscheidungslogiken: Wir lernen, KI nicht als Black Box, sondern als präzise Unterstützung für Ziel- und Messlogiken zu nutzen.
- Messbarkeit & KPIs: Wir leiten wirkungsorientierte Kennzahlen ab und vermeiden typische Messfehler, die KI-Projekte oft politisieren oder verzerren.
- Realistische Bewertung: Wir entwickeln einen Blick dafür, wo KI echten Mehrwert erzeugt – und wo Datenlage oder Zielklarheit Grenzen setzen.
- Transfer-Fahrplan: Wir formulieren konkrete KI-Use-Case-Ideen und Fragestellungen für den eigenen Arbeitskontext
Warum dieser Kurs?
Viele Organisationen setzen große Hoffnungen in KI – ohne eine gemeinsame Vorstellung davon zu haben, welche Entscheidungen KI überhaupt unterstützen soll, auf welcher Datenbasis und mit welchen Grenzen.
Dieser Kurs vermittelt Data Thinking als Denk- und Entscheidungslogik, die notwendig ist, um KI sinnvoll einzusetzen. Es mangelt oft nicht an Daten, sondern an der Fähigkeit, diese Daten so zu strukturieren, dass KI-Modelle darauf sinnvoll aufbauen können.
Unsere Lernreise im Kurs:
- Vorher: KI-Initiativen wirken wie isolierte Experimente; es herrscht Unsicherheit darüber, welche Probleme KI überhaupt lösen soll und ob die Datenqualität dafür ausreicht.
- Nachher: Wir agieren als souveräne Gestalter*innen. Wir wissen genau, welche Fragen wir an Daten stellen müssen, um KI-Projekte stabil, anschlussfähig und wertstiftend in der Organisation zu verankern.
Dieser Kurs ist für alle, die Verantwortung für Entscheidungen tragen, ob und wie KI-gestützte Produkte und Prozesse entwickelt werden. Wir gehen den Schritt von der vagen Hoffnung einer KI-gestützten Optimierung hin zur systenmatischen Bewertung und Einordnung solcher Entscheidungen.
Was du lernst:
Modul 1: Die Logik hinter den Daten
Wir schaffen ein gemeinsames Verständnis für Data Thinking als strategisches Werkzeug.
- Unterscheidung zwischen Daten, Information und Wissen im KI-Kontext.
- Identifikation von Wertschöpfungspotenzialen durch Daten.
- Skill: Datenquellen kritisch auf ihre Eignung für KI-Modelle prüfen.
Modul 2: Entscheidungsprozesse mit KI designen
Wir lernen, wie KI-Systeme in bestehende Arbeitsabläufe integriert werden, ohne die menschliche Urteilsfähigkeit zu ersetzen.
- Aufbau von Ziel- und Messlogiken.
- Vermeidung von Bias und Fehlinterpretationen in der Modellierung.
- Skill: Design von Feedback-Loops zur kontinuierlichen Verbesserung von KI-Outputs.
Modul 3: Vom Case zum Impact
Wir übertragen das Gelernte auf konkrete Herausforderungen aus dem Arbeitsalltag.
- Entwicklung von Use-Case-Steckbriefen.
- Ableitung von Wirkungs-KPIs.
- Skill: Kommunikationsstrategie für KI-Projekte gegenüber Stakeholdern.
Wie der Kurs funktioniert
- Dauer: 2 Tage (Vor Ort in Berlin in unseren kollaborativen Workshop-Räumen.
- Methodik: Wir arbeiten im Workshop-Modus. Kurze theoretische Impulse wechseln sich ab mit intensiven Arbeitsphasen an echten oder simulierten Cases.
- Unterlagen: Alle Teilnehmenden erhalten die Data Thinking Arbeitsunterlagen sowie Zugriff auf digitale Templates für die eigene Projektarbeit.
- Zertifikat: Zum Abschluss wird das Dark Horse Academy Zertifikat „Data Thinking Expert“ verliehen.
Was unsere Alumni zu diesem Kurs sagen
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Daniela Keizer
HPI-zertifizierte Design Thinkerin der ersten Stunde. Arbeitsschwerpunkte: Produkt- und Serviceentwicklung, Produktstrategie, Product Discovery, Geschäftsfeldentwicklung mit KI, User Research. Arbeitsweise: Ko-kreativ, Analytisch und kreativ, Vertiefend, Förderung der persönlichen Weiterentwicklung, Zahlenaffin.
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