CAS AI Management HWZ

Artificial Intelligence ist schon heute Realität und nimmt in den nächsten Jahren an strategischer Wichtigkeit zu. Um im Wettbewerb zu bestehen, müssen Unternehmen heute schon eine klare Vorstellung davon entwickeln, wie sie Daten, Analytics und Machine Learning zu ihrem Vorteil einsetzen wollen. Die Mitarbeitenden sind weiterhin das wichtigste Kapital; Die Prozesse und Werkzeuge ändern sich. All das braucht Zeit für die Umsetzung, und der Weg nach vorne ist nicht immer klar.

Vor diesem Hintergrund ist es wichtig, dass Unternehmen konkrete Schritte unternehmen, Implementierungspläne entwickeln und in Produkte und Infrastruktur investieren. Um AI-Anwendungen in der erforderlichen Geschwindigkeit zu entwickeln, spielen neben technischen Herausforderungen auch Zusammenstellung und Organisation der Teams eine grosse Rolle. Die Bewertung für deren Einsatz erfordert ein klares Verständnis dafür, welche Methoden und Technologien zu den State-of-the-Art-Technologien gehören, was sie zu leisten vermögen und wie sie für erfolgreiches AI einsetzbar sind.

Gute Entscheidungen für AI-Strategien setzt Know-how auf Management-Stufe voraus, um betriebswirtschaftlich sinnvolle Wege einzuschlagen.

Ihr Nutzen

• Anrechnung an den MAS Digital Business der HWZ

• Durchführung einer Case Study

• Einblicke in verschiedene Anwendungsfälle

Ziele

Sie verstehen, welche Anforderungen an AI getriebene Organisationen und Projekte gestellt werden. Folgende Fähigkeiten werden in diesem CAS AI Management vermittelt:

• Grundlegendes Wissen im Bereich Machine Learning und Artificial Intelligence

• Klares Verständnis der Anforderungen von AI-Projekten

• Fähigkeit AI-Technologien nach Business KPIs zu bewerten

• Abschätzung von Kosten (buy vs. build)Integration von AI-basierten Prozessen in ein bestehendes Ecosystem

• Risiko- und Potenzialabschätzung

• Teambildung für AI-basierte Projekte

Nach Abschluss sind Sie in der Lage AI-Projekte erfolgreich aufzusetzen und zu managen.

Zielpublikum

Der CAS AI Management richtet sich an Entscheidungsträgerinnen, Entscheidungsträger, Projektleiterinnen, Projektleiter und Fachkräfte mit direkter Verantwortung oder indirekten Bezügen zum Management von datengetriebenen Projekten in Verbindung mit neuesten Technologien im Bereich AI.

Es werden keine besonderen Kenntnisse vorausgesetzt. Die nötigen Konzepte und Methoden werden situativ sinnvoll eingeführt und Schritt für Schritt erklärt.

Dozierende

Die Dozierenden sind namhafte Persönlichkeiten und Entscheidungsträger aus Wirtschaft und Wissenschaft. Mit ihrer Unterrichtserfahrung in Master-Studien stellen sie einen aktuellen, praxisnahen und anwendungsorientierten Unterricht sicher und tragen damit entscheidend zu einer hohen Qualität des Studiums bei. Zu den Dozierenden im CAS AI Management gehören unter anderem:

• Simon Hefti, Chairman, D ONE

• Dr. Marcel Blattner, Principal Data Scientist at the ETH – Swiss Data Science Center (SDSC)

• Dr. Michel Neuhaus, Head Advanced Analytics, Co-Lead of Center of Excellence for Data & Analytics at UBS Switzerland

• Martin Szugat, Managing Director Datentreiber

Der CAS AI Management hat mir die vielfältigen Anforderungen an ein AI Projekt aufgezeigt und befähigt mich, zukünftige AI Projekte gezielt voranzutreiben.

Das 18-tägige Zertifikatsprogramm vermittelt grundlegende Zusammenhänge im Bereich AI Management. Sie sind nach dem Studiengang in der Lage, die Grundlagen von AI zu verstehen, AI-Anwendungen zu identifizieren, die für AI erforderlichen Komponenten in Ihre Organisation einzubauen (wie z. B. Technologie, Teams, und Ethik) und AI-Projekte zu verwalten. Sie erhalten zusätzlich einen vertieften Einblick in den Markt.

Wir legten bei der Konzeption des Lehrgangs sehr viel Wert darauf, ein technisches Grundwissen verständlich zu vermitteln. Dieses Basiswissen ermöglicht es erst, AI-Projekte sinnvoll und effizient durchzuführen.

Die Inhalte des CAS AI Management sowie die ausgewiesene Fachkompetenz der Referentinnen und Referenten haben mich absolut überzeugt. Noch nie konnte ich aus einem CAS mehr relevantes Know-How mitnehmen und direkt in meinen Arbeitsalltag einfliessen lassen.

Schlüsselinhalte

Company Visits & Case Study

Die Studierenden werden in einem Case Study das Gelernte anhand einer Zusammenarbeit mit einer Firma an einem realen Beispiel anwenden. Hier kommen die Studierenden in direkten Kontakt mit den täglichen Herausforderungen von AI in einer Organisation, und können dies in ihren eigenen Job mitbringen.