Künstliche Intelligenz gehört inzwischen zu den meistdiskutierten Themen in Unternehmen. Doch zwischen der gelegentlichen Nutzung von ChatGPT und der Fähigkeit, KI-Projekte im Unternehmen sinnvoll zu identifizieren, zu bewerten und tatsächlich umzusetzen, liegt ein erheblicher Unterschied.
Genau deshalb habe ich mich für den Zertifikatslehrgang „KI-Manager/-in (IHK)“ bei MATCHPLAN.AI in Kooperation mit der IHK Pfalz entschieden und diesen inzwischen erfolgreich abgeschlossen.
Mein Fazit vorweg: Wer eine schnelle Einführung in ein paar populäre KI-Tools erwartet, dürfte von diesem Lehrgang überrascht werden. Wer dagegen wirklich verstehen möchte, wie künstliche Intelligenz im betrieblichen Umfeld bewertet, geplant und verantwortungsvoll eingeführt werden kann, bekommt eine anspruchsvolle und ausgesprochen praxisorientierte Weiterbildung.
Mehr als ChatGPT und Prompt Engineering
Bei KI-Weiterbildungen besteht schnell die Gefahr, dass sich ein großer Teil der Inhalte auf generative KI und den Umgang mit Werkzeugen wie ChatGPT konzentriert.
Natürlich spielen generative KI und moderne KI-Werkzeuge auch beim KI-Manager eine wichtige Rolle. Der entscheidende Unterschied liegt für mich jedoch in der Perspektive.
Es geht nicht primär darum: „Welche zehn Prompts sollte ich kennen?“
Die viel wichtigeren Fragen indes lauten:
Wo ergibt der Einsatz von KI in einem Unternehmen tatsächlich Sinn?
Welches Problem soll damit gelöst werden?
Welche Voraussetzungen müssen vorhanden sein?
Welchen wirtschaftlichen Nutzen erwarten wir?
Welche Risiken entstehen?
Und wie lässt sich aus einer Idee ein realistisch umsetzbares KI-Projekt entwickeln?
Damit verändert sich der Blick auf künstliche Intelligenz erheblich.
Technisches Verständnis trifft Unternehmenspraxis
Der Lehrgang behandelt künstliche Intelligenz nicht als isoliertes Softwarethema. Vielmehr werden technologische, organisatorische und wirtschaftliche Perspektiven miteinander verbunden.
Dazu gehören unter anderem Themen rund um Machine Learning und neuronale Netze, generative KI, Automatisierung sowie die Identifikation und Bewertung konkreter KI-Anwendungsfälle.
Besonders wichtig finde ich dabei die Unterscheidung zwischen KI, generativer KI, klassischer Automatisierung, Digitalisierung und konventioneller Software. Genau diese Differenzierung findet sich auch ausdrücklich in den Qualitätskriterien der Projektarbeit wieder.
Denn nicht jedes Problem benötigt künstliche Intelligenz – und nicht jede Automatisierung ist automatisch ein KI-Projekt. Diese Erkenntnis klingt zunächst banal, ist in der betrieblichen Praxis aber enorm wichtig.
Der Lehrgang ist anspruchsvoll – und genau das ist seine Stärke
Wer bislang hauptsächlich ChatGPT oder Claude verwendet hat, um Texte zu formulieren, oder gelegentlich mit einem KI-Bildgenerator experimentiert, sollte den Arbeitsaufwand und die fachliche Tiefe dieses Lehr-gangs nicht unterschätzen. Das Pensum ist sportlich.
Aus meiner Sicht ist ein gewisses Grundverständnis von künstlicher Intelligenz deshalb hilfreich. Noch wichtiger sind allerdings echtes Interesse am Thema und die Bereitschaft, sich intensiv mit technischen und betriebswirtschaftlichen Zusammenhängen auseinanderzusetzen. Gerade diese Anforderungen empfinde ich im Nachhinein als große Stärke. Ein Zertifikat über künstliche Intelligenz sollte schließlich mehr bescheinigen als die Fähigkeit, einige KI-Werkzeuge bedienen zu können.
Die Projektarbeit macht aus Wissen Anwendungskompetenz
Der für mich besonders wertvolle Bestandteil des Lehrgangs war die eigenständige Projektarbeit. Dabei geht es nicht darum, irgendeine theoretische KI-Idee zu beschreiben. Gefordert ist vielmehr ein nachvollziehbarer Unternehmensbezug. Dazu dient ein klarer Entscheidungsweg:
Kontext → Relevanz → Alternativen bzw. Handlungsfelder → Bewertung und Priorisierung → Ausgestaltung → Umsetzung → Risiken → Empfehlung. Dieser Aufbau zwingt einen dazu, eine KI-Maßnahme nicht vom gewünschten Tool aus zu denken, sondern von der tatsächlichen Themestellung. Und genau das halte ich für eine der wichtigsten Fähigkeiten eines KI-Managers.
Von der Herausforderung zur konkreten KI-Maßnahme
Die Projektarbeit umfasst elf Bausteine. Dazu gehören unter anderem:
- Use Case beziehungsweise Herausforderung,
- KI-Ziel und erwarteter Nutzen,
- Voraussetzungen im Unternehmen,
- alternative KI-Lösungen,
- systematische Bewertung und Auswahl,
- die KI-Anwendung mit dem größten Potenzial,
- die Frage „Machen oder Kaufen?“,
- Implementierungsplanung,
- konkreter Transfer in das Unternehmen,
- Risiken, Grenzen und verantwortungsvolle Nutzung sowie
- eine abschließende Entscheidungsempfehlung.
Besonders interessant ist, dass mindestens drei KI-basierte Lösungsoptionen betrachtet werden können und mindestens eine davon generative KI einsetzen muss. Anschließend werden die Alternativen anhand nachvoll-ziehbarer Kriterien wie Nutzen, Aufwand, Machbarkeit und Risiko bewertet. Damit wird verhindert, dass man sich zuerst in eine technische Lösung verliebt und anschließend versucht, das passende Problem dazu zu finden.
Stattdessen lautet die Frage: Welche Lösung passt objektiv am besten zu unserem konkreten Anwendungsfall? Das ist ein echtes Pfund an Qualität und echte Managementarbeit.
Auch Wirtschaftlichkeit und Umsetzbarkeit gehören dazu
Ein weiterer Punkt, der mir am Konzept gefällt, ist die Auseinandersetzung mit der späteren Umsetzung.
Soll eine KI-Lösung selbst entwickelt werden?
Ist eine Standardlösung sinnvoller?
Benötigt man einen Dienstleister?
Oder bietet sich eine Mischform an?
Bei dieser Make-or-Buy-Entscheidung werden unter anderem sensible Daten, interne Kompetenzen, Integrationsaufwand, Zeit, Gesamtbetriebskosten, Anbieterabhängigkeit und Compliance berücksichtigt.
Das macht deutlich, wie weit der Lehrgang über das reine Kennenlernen von KI-Technologien hinausgeht. Ein guter KI-Anwendungsfall nützt schließlich wenig, wenn er technisch, organisatorisch oder wirtschaftlich nicht realistisch umgesetzt werden kann.
KI verantwortungsvoll einsetzen
Ebenso positiv empfand ich, dass potentielle Risiken nicht als Randthema behandelt werden. Datenschutz, Sicherheit, Qualitätsprobleme, mögliche Fehler und Halluzinationen, Akzeptanz, menschliche Kontrolle und die europäische KI-Regulierung werden konkret in den jeweiligen Anwendungsfall einbezogen. Das beinhaltet ausdrücklich nicht nur eine allgemeine Aufzählung möglicher Gefahren, sondern auch entsprechende Gegenmaßnahmen und Verantwortlichkeiten.
Kurzum: Das entspricht meiner Vorstellung davon, welche Rolle ein KI-Manager im Unternehmen übernehmen sollte. Es reicht eben nicht, Möglichkeiten zu erkennen. Man sollte klar beurteilen können, unter welchen Rahmenbedingungen der Einsatz von KI sinnvoll und verantwortbar ist.
Präsentation und Fachgespräch: Die eigene Entscheidung plausibel darstellen können
Die Abgabe der eigenen Projektarbeit umfasst ebenso, dass die wesentlichen, selbst erarbeiteten Ergebnisse anschließend in einer Präsentation von 15 Minuten dargestellt werden. Dabei steht wiederum der Entschei-dungsweg im Mittelpunkt: vom Thema | Use Case über die Alternativen und die Auswahl bis hin zum Pilotprojekt, zu den Risiken und zur abschließenden Empfehlung. Danach folgt ein Fachgespräch, welches ich als besonders sinnvoll empfand, denn hier geht es nicht nur um auswendig gelernte Definitionen, sondern um das Verständnis der eigenen Arbeit.
Genau das trifft den Kern.
Insbesondere weil es darum geht
Warum ist für diesen Anwendungsfall überhaupt KI notwendig?
Warum wurden bestimmte Alternativen ausgewählt?
Welche Annahmen liegen der Bewertung zugrunde?
Welche Daten werden benötigt?
Welche Aufgaben müssen weiterhin beim Menschen bleiben?
Und was passiert, wenn Budget oder verfügbare Zeit erheblich reduziert werden?
Sich mit diesen Fragen zu beschäftigen, führt zweifelsfrei dazu sich intensiver mit seinem Projekt zu beschäftigen, was pragmatischer ist als ein paar Definitionen auswendig zu lernen.
Praxisorientierung statt Zertifikat um jeden Preis
Für mich ist deshalb wichtig zu betonen:
Der Lehrgang eignet sich aus meiner Sicht für Menschen, die auf Qualität einzahlen wollen anstatt schnellst möglichst einen wohlklingenden Titel oder lediglich ein Zertifikat erwerben möchten. Wer bereit ist, sich ernsthaft mit künstlicher Intelligenz und insbesondere mit ihrer Einführung in Unternehmen zu beschäftigen, profitiert sicherlich von dieser Intensität.
Positiv hervorheben möchte ich auch die Dozenten
Einen wesentlichen Anteil an meinem positiven Eindruck hatten für mich die Dozenten Tobias Steffen, Timm Gieger und Oliver Morbach. Durch ihre unterschiedlichen Perspektiven aus den Bereichen KI-Automatisierung, Data Science, Unternehmensführung und Projektmanagement entstand ein Gesamtbild, das technische und betriebliche Aspekte miteinander verbindet. Gleichwohl habe ich die Organisation und Begleitung durch Dennis Klein und das IHK-Team als professionell, verbindlich und sehr angenehm erlebt. Gerade bei einem anspruchsvollen Weiterbildungsformat empfand ich persönlich die Kombination aus fachlichem Anspruch und guter Betreuung als wertvoll.
Mein Fazit zum KI-Manager (IHK)
Nach meinem erfolgreichen Abschluss kann ich den Zertifikatslehrgang „KI-Manager/-in (IHK)“ klar empfehlen. Der Lehrgang ist anspruchsvoll, intensiv und praxisnah. Und gerade deshalb hatte er für mich einen echten Mehrwert. Denn nach Abschluss des Lehrgangs bleibt nicht nur theoretisches Wissen zurück, nämlich die Fähigkeit aus den Möglichkeiten künstlicher Intelligenz konkrete und begründbare Maßnahmen für Unternehmen abzuleiten. Und genau darin sehe ich die eigentliche Aufgabe eines KI-Managers.
Meine Bewertung: klare Empfehlung.
