Künstliche Intelligenz (KI) für Business-Analysten: Grundlagen, Werkzeuge, Anwendungsfälle

Künstliche Intelligenz (KI) für Business-Analysten: Grundlagen, Werkzeuge, Anwendungsfälle.

MODUL 01: ANKOMMEN IM THEMA KI

• Machine Learning und generative KI verständlich für Business-Analysten erklärt
• Die KI-Landkarte der Business-Analyse: von der Erhebung bis zur Entscheidungsvorlage
• Was KI in der Analysearbeit heute leistet – und was nicht
• Live-Demo: aus einem Gesprächsprotokoll werden strukturierte Anforderungen
• Ihre Ausgangslage: Wo frisst Analysearbeit heute die meiste Zeit?

MODUL 02: DER KI-WERKZEUGKASTEN DER ANALYSE

• Recherche, Zusammenfassung und Strukturierung mit LLMs
• Prompting-Techniken mit Übungen an echten Analyse-Aufgaben
• Wiederverwendbare Prompt-Vorlagen für Ihre Analyseartefakte
• Der Aha-Moment: aus wirren Notizen wird eine saubere Struktur
• Vertraulichkeit: Unternehmensdaten und KI-Tools

MODUL 03: ANALYSEARTEFAKTE MIT KI ERSTELLEN

• Anforderungen, User Stories und Akzeptanzkriterien entwerfen
• Stakeholder-Interviews vorbereiten und auswerten
• Prozess- und Kontextdiagramme aus Beschreibungen ableiten
• Übung: Sie erstellen ein Analyseartefakt mit KI und schärfen es
• Qualität sichern: Halluzinationen erkennen und Ergebnisse prüfen

MODUL 04: VON DER ANALYSE ZUR ENTSCHEIDUNG

• Datengetriebene Entscheidungsvorlagen und Optionenvergleiche
• Kennzahlen und Business-Nutzen greifbar machen
• Annahmen und Risiken transparent dokumentieren
• Übung: Sie verdichten Analyseergebnisse zu einer Management-Vorlage
• Überzeugen mit Fakten statt Bauchgefühl

MODUL 05: EINORDNUNG UND ROADMAP

• Grenzen und Verantwortung: Wo der Analyst das letzte Wort behält
• Datenschutz, KI-VO und interne Richtlinien im Blick
• Die häufigsten Fehler beim KI-Einsatz in der Analyse vermeiden
• Ihren persönlichen KI-Werkzeugkasten zusammenstellen
• Ihr 90-Tage-Plan für die ersten konkreten Schritte