Tag 9 von 60 · Modul 1, Woche 2
Tag 9: Think Big: Use Cases vertiefen & Change Management
Erst USE, dann CASE.
Ziele
Teilnehmende nutzen KI wirksam, sicher und eigenverantwortlich für die eigene Arbeit und entwickeln einen reflektierten persönlichen Standpunkt dazu.
Tagesziele
- TN kennen den AITI-Prozess zur Identifizierung und Priorisierung von Ideen für KI-Use-Cases.
- TN haben ihre eigene Quick-Wins-Sammlung zum Testen in Langdock, Copilot und Claude.
- TN haben für eine oder mehrere Ideen ein Opportunity Canvas entwickelt.
- TN verstehen, wie wir schrittweise von der Idee zum Pilot-Projekt kommen.
Tagesablauf
Kursplan
Blöcke im Detail
Block 1 einstieg 09:00–09:15 Einstieg: Checkpoint & Wiederholung
Plenum · 2 Min.
- Recap Tag 8: drei Ebenen der KI-Strategie, vier Make-vs.-Buy-Stufen
- KI-News der Woche: Gesehen, Ausprobiert, Beobachtet, je max. 1–2 Min. pro Person
Block 2 theorie-und-praxis 09:15–11:30 Use Case Priorisierung mit Praxisübungen
Langdock
- Recap: KI-Strategie im Unternehmenskontext, unterstützende Faktoren
- Quick Wins / Leuchttürme / Strategische Wetten anhand realer Fallbeispiele (u. a. Walmart MyAssistant, Morgan Stanley CRM, IKEA ChatGPT-Assistent)
- Quick-Win-Praxisanwendung in Langdock: Sales Reporting (Controlling)
- Quick-Win-Praxisanwendung in Langdock: Versicherungs-Check
- Quick-Win-Praxisanwendung in Langdock: Verhandlungen
Block 3 theorie 11:30–12:00 Einführung des AITI Use Case Prozesses
Keine weiteren Details für diesen Block.
Block 4 praxisübung 12:30–15:00 Ideengenerierung + gemeinsame Priorisierung
Einzeln, dann Plenum · 30 Min.
- Einzeln so viele Ideen wie möglich sammeln (5–10 Min. pro Person, eine Idee pro Post-it)
- Ideen vorstellen und gemeinsam ins Quick-Win/Leuchtturm/Strategische-Wette-Raster einordnen
Block 5 praxisübung 15:00–16:00 Eigene Sammlung von persönlichen Quick Wins
30 Min.
- Alle Quick Wins im gemeinsamen Miro-Board durchsuchen
- Eigene Top-10-Quick-Wins auswählen und von 1 (wichtigste) bis 10 sortieren
Block 6 abschluss 16:00–16:15 Checkpoint und Ausblick
Keine weiteren Details für diesen Block.
Verwendete Elemente
Tools
- Langdock
- Copilot
- Claude
- Miro
Rahmen dieses Tages
Beobachtungen zum Deck
Die Sprechernotizen zu den drei Quick-Win-Praxisbeispielen (Folie 19–21) fragen selbst: „Gruppenarbeit?! Wo sind da die Unterlagen?“ — im Deck also offen als ungeklärt markiert; unter assets/materialien/m1-t09/ liegt dazu kein Ordner vor.
Folie 17 trägt die Sprechernotiz „Fehler im connector“ — vermutlich ein technischer Hinweis zu einem eingebetteten Live-Element, ohne weitere Erklärung im Deck.
Lernziel 3 (Folie 6) nennt „hast du für eine oder mehrere Ideen ein Opportunity Canvas entwickelt“ — unter den tatsächlichen Blöcken dieses Tages findet sich keine Opportunity-Canvas-Bauübung. „Entwicklung von Opportunity Canvas“ taucht erst ab Folie 31/35 als zusätzlicher, fünfter Agenda-Punkt ohne eigene Folien auf — wirkt wie eine Vorschau auf einen späteren Tag.
Folie 25/26 verlinken (nur in den Sprechernotizen) ein Miro-Board für den AITI-Use-Case-Prozess/Double-Diamond, ohne eigene Checkout-Folie im Deck.
Die Moosrasen-Startup-Szenario-Familie taucht hier zum vierten Mal auf (Folie 19: „Sales Reporting für unser Moosrasen Start-up?“ als Controlling-Quick-Win) — weiterhin nicht mit der `moosrasen`-Fallstudie (Tag 56, anderes Szenario) verknüpft.
Folie 26 nennt „CRISP-DM“ als einen von mehreren Bestandteilen des AITI-Use-Case-Prozesses. Ob das dieselbe CRISP-DM-Klammer ist, die laut Materialsammlung als mehrwöchiger Strang durch Modul 2 (IHK) läuft, oder ein eigenständiger Prozessschritt hier, lässt sich aus diesem Deck allein nicht klären — deshalb hier nicht als `straenge`-Referenz gesetzt.
Wiederkehrender Boilerplate-Notiztext (RPA-Pipeline/generative-KI-Definition, identisch zu den Vortagen) auf mehreren Folien (6, 13–16, 19–21).
Ausblick
Einstieg: Checkpoint & Wiederholung
Recap zu Tag 8: die drei Ebenen der KI-Strategie (Vision, Use Cases, unterstützende Faktoren) und die vier Make-vs.-Buy-Stufen. Dazu die wiederkehrende Plenumsrunde „KI-News der Woche”.
Use Case Priorisierung mit Praxisübungen
Die KI-Strategie im Unternehmenskontext wird kurz wiederholt, dann folgt das Priorisierungs-Raster: Quick Wins (inkrementelle Effizienzgewinne, z. B. Administration, Kommunikation), Leuchttürme (Aha- und Ergebniseffekte, z. B. Marketing, Unternehmenswissen), Strategische Wetten (strategischer Wettbewerbsvorteil in Aussicht), eingeordnet nach Ergebnisbeitrag, Komplexität und Zeit, mit dem Grundsatz „Einfaches zuerst!”. Reale Fallbeispiele laut Deck: eine strategische Wette im Kundenservice (interner, unbenannter Fall, mehrere Monate GPT-4-Testing, 30-tägige Pilotphase, Wechsel von KI-Assistent zu deterministischem KI-Agenten, weil „hier kein Einsatz halluzinierender LLMs bei Rechenlogiken” möglich ist), Walmart (proprietärer GenAI-Chatbot „MyAssistant” für 50.000 Mitarbeitende, Rollout 2023 mit Azure-OpenAI GPT-3.5/4, ab 2024 über elf Länder), Morgan Stanley (GenAI in der CRM-Plattform, Churn-Vorhersage und Produktempfehlungen), Marketing-Übersetzung mit Salesforce EinsteinGPT (Blindtests zeigen keinen Unterschied mehr zu manuellen Prozessen) und IKEA (generativer Shopping-Assistent direkt in ChatGPT, Anfang 2024). Merksatz: „Erst USE, dann CASE.”
Drei Quick-Win-Praxisanwendungen folgen direkt in Langdock: Sales Reporting für das (aus Tag 3 bekannte) Moosrasen-Startup im Controlling-Kontext, ein Versicherungs-Check und eine Verhandlungssituation, auffällig: die Sprechernotizen zu allen dreien fragen selbst „Gruppenarbeit?! Wo sind da die Unterlagen?”, die Übung wirkt an dieser Stelle im Deck nicht vollständig vorbereitet.
Einführung des AITI Use Case Prozesses
Der „AITI Double Diamond” wird vorgestellt (Verstehen → Definieren → Entwickeln → Validieren, vom Auslöser über das Problem zur Lösung). Der darauf aufbauende „AITI Use Case Prozess” nennt als Bestandteile: Ideengenerierung, Priorisierung, Opportunity Canvas, Use Case Canvas und CRISP-DM, mit einem Miro-Board als Arbeitsgrundlage (nur in den Sprechernotizen verlinkt).
Ideengenerierung + gemeinsame Priorisierung
Jede:r sammelt einzeln möglichst viele eigene Ideen (5–10 Minuten pro Person, eine Idee pro Post-it), ausgehend von der Leitfrage „Welche Herausforderungen oder Aufgaben habe ich in meinem letzten oder angestrebten Berufsfeld?”, bewusst vom Problem aus gedacht, nicht vom Prompt aus. Die Ideen werden vorgestellt und gemeinsam ins Quick-Win/Leuchtturm/Strategische-Wette-Raster einsortiert, anhand von Umsetzungskomplexität, Ergebnisbeitrag und Umsetzungsgeschwindigkeit.
Eigene Sammlung von persönlichen Quick Wins
Analogie im Deck: „Wie ein KI-Modell — Training auf diversen Daten, angepasst für den eigenen Kontext.” Jede:r durchsucht alle im Miro-Board gesammelten Quick Wins, wählt die eigenen Top 10 aus und sortiert sie von 1 (wichtigste) bis 10, mit dem Hinweis, nur die eigene Tabelle zu befüllen.
Abschluss: Das nehmen wir mit
Zwei Merksätze laut Deck: der AITI-Prozess zur Ideen-Priorisierung mit den drei Kategorien Quick Wins, Leuchttürme, Strategische Wetten; die eigene Quick-Win-Sammlung aus bewerteten Use-Case-Ideen. „Wer heute priorisiert hat, erzielt morgen schon die ersten Ergebnisse.” Ausblick auf Tag 10: „Sind meine Quick Wins wirklich Quick Wins?”