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Schulungsübersicht
Grundlagen und Anwendungen von Gen AI
- Einführung in Generative AI
- Was ist Gen AI und wie funktioniert sie?
- Sprachmodelle und ihre Grenzen
- Die Rolle des Menschen bei KI-unterstützter Arbeit
2. Gen AI für den Business Analysten
- Unterstützung bei der Problemanalyse
- Informationsstrukturierung
- Entwurf von Dokumenten und Berichten
3. Prompting in der Praxis
- Wie man effektive Prompts formuliert
- Kontext, Ziele und Einschränkungen
- Iterative Verfeinerung der Ausgaben
4. Unterstützung der Business Analyse
- Definition von Geschäftsproblemen
- Formulierung von Hypothesen
- Szenarioanalyse
5. KI-unterstützte analytische Dokumentation
- Geschäftsanforderungen (Business Requirements)
- Prozessbeschreibungen
- Workshop-Notizen und Zusammenfassungen
KI in den täglichen Arbeitsablauf integrieren
- Gen AI als Denkwerkzeug, nicht als Ersatz
- Kritische Bewertung von KI-Ausgaben
- Inhaltliche Überprüfung und Validierung
- Vermeidung von unkritischer Automatisierung
2. KI in der Stakeholder-Kommunikation
- Vorbereitung von Kommunikationen und Updates
- Vereinfachung komplexer Inhalte
- Anpassung von Botschaften für verschiedene Zielgruppen
3. Risiken und Verantwortung
- Datenschutz und Vertraulichkeit
- Verantwortung für KI-generierte Inhalte
- Ethische Überlegungen
4. Aufbau eines individuellen BA-Workflows mit KI
- Praktische Use-Case-Szenarien
- Integration in Produktivitäts-Tools
- Best Practices im Team
Voraussetzungen
- Berufliche Erfahrung in einer Rolle im Zusammenhang mit Datenanalyse, Berichterstellung oder Unterstützung von Geschäftsprozessen.
- Technische Fähigkeiten: Kenntnisse in MS Excel (Suchfunktionen, Pivot-Tabellen, grundlegende Diagrammerstellung).
- Fachwissen: Grundlegendes Verständnis von Key Performance Indicators (KPIs) im eigenen Geschäftsbereich und Vertrautheit mit dem Datenlebenszyklus in einer Organisation.
Zielgruppe
- Business Analysten und Systemanalysten.
- Product Owner und Produktmanager.
- Unternehmensberater.
- Spezialisten für Requirements Engineering (Anforderungsmanagement).
14 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
der praktische Teil
Daniela Mirevska
Kurs - Business Process Modelling in BPMN 2.0
Maschinelle Übersetzung
Der Trainer teilte sein Wissen und schuf eine großartige Atmosphäre.
Agnieszka Dubanska - Narodowy Fundusz Zdrowia
Kurs - Modelowanie procesów biznesowych z wykorzystaniem UML i BPMN
Maschinelle Übersetzung