AI-First University und Business

Strategische Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Bildung und Unternehmensführung

Ziel ist es, durch Just-in-Time-Lernen mit KI individuelle, flexible und effiziente Bildungs- und Arbeitsansätze zu schaffen. Das Projekt adressiert Schlüsselthemen wie projektbasiertes Lernen, interdisziplinäre Kompetenzen, agile Problemlösung und die Entwicklung von KI-gesteuerten Organisationen. Es bietet ein Framework zur Steigerung der Produktivität und zur Umsetzung innovativer Geschäftsmodelle, unterstützt durch ein "AI Operating Model" und spezifische Arbeitsprogramme, wie die KI-Roadmap und das Digital Masters Certificate. Zielgruppen sind Unternehmen und Führungskräfte, die transformative Technologien in ihre Strukturen integrieren möchten.

Warum Künstliche Intelligenz ?

Seit 2020 stagniert die Arbeitsproduktivität in Deutschland oder geht sogar zurück, während die USA dank künstlicher Intelligenz ein deutliches Produktivitätswachstum erzielt haben.

Seit 1999 gehen die Produktivitätstrends in Deutschland und den USA deutlich auseinander, was mit der Einführung des Euro zusammenhängen könnte. Seit 2004 ist der Euro gegenüber Deutschland unterbewertet, und deutsche Unternehmen verspüren weniger Druck, ihre Produktivität zu steigern.

Neuausrichtung deutscher Unternehmen

Verbesserung von Effizienz und Produktivität durch KI


Barriere 1: Zeitaufwändige manuelle Prozesse

Wiederkehrende Aufgaben: Routinevorgänge wie Dateneingabe, Berichterstellung oder Bestandsverwaltung sind sehr zeit- und arbeitsintensiv.

 Ineffiziente Arbeitsabläufe: Legacy-Systeme und veraltete Prozesse führen zu Engpässen.

Verzögerte Entscheidungsfindung: Manager haben Schwierigkeiten, Daten zeitnah zu erfassen, zu analysieren und darauf zu reagieren.

Barriere 2: Mangelnde Datentransparenz und -integration

Isolierte Informationen: Daten sind über verschiedene Abteilungen verstreut, was es schwierig macht, einen einheitlichen Überblick zu erhalten.

Schlechte Datenqualität: Unvollständige, inkonsistente oder ungenaue Daten verringern die Effektivität der Entscheidungsfindung.

Eingeschränkter Echtzeitzugriff: Managern fehlen Tools, um auf Echtzeitinformationen für betriebliche Entscheidungen zuzugreifen.

Barriere 3;  Herausforderungen bei der Ressourcennutzung

Unterausgelastete Talente: Mitarbeiter verbringen ihre Zeit mit Aufgaben mit geringem Wert statt mit strategischer Arbeit.

Ungleichmäßige Arbeitsbelastung: Die Ressourcenzuweisung ist ineffizient, was in einigen Bereichen zu überlasteten Teams und in anderen zu ungenutzten Kapazitäten führt.

Qualifikationslücken: Manager haben Schwierigkeiten, die verfügbaren Fähigkeiten den Aufgabenanforderungen anzupassen.

Barriere 4: Kommunikations- und Kollaborationsbarrieren

Informationsverzögerungen: Wichtige Updates erreichen die Teams nicht rechtzeitig.

Mangelnde Abstimmung: Nicht abgestimmte Ziele oder unklare Prioritäten beeinträchtigen die Teamproduktivität.

Herausforderungen bei der Fernarbeit: Die Koordination verteilter Teams kann zu Fehlkommunikation und Ineffizienzen führen.

Barriere 5: Hohe Betriebskosten

Zeitverschwendung: Ineffiziente Prozesse führen zu unnötigem Zeit- und Arbeitsaufwand.

Doppelarbeit: Redundante Aktivitäten verschwenden Ressourcen.

Gemeinkosten:  Manuelle Verarbeitung unstrukturierter Informationen erhöht die Betriebskosten.


Überwindung deBarrieren mit KI: 

Automatisierung sich wiederholender Aufgaben: KI-gestützte Tools automatisieren Routinevorgänge und geben Mitarbeitern Zeit für höherwertige Tätigkeiten.

Prozessoptimierung: KI erkennt Ineffizienzen und empfiehlt Verbesserungen, um Kosten und Ressourcenverschwendung zu reduzieren.

Schnellere Entscheidungsfindung: KI kann große Datensätze in Echtzeit analysieren und so schnellere und fundiertere Entscheidungen ermöglichen.

DAS AI-FIRST PROGRAMM WURDE VON EUROPÄISCHEN ORGANISATIONEN MITGESTALTET

digitalMASTER Certificate

Dieses Zertifikat hebt die erfolgreiche Teilnahme und herausragende Leistung im digitalMasters-Programm hervor, welches sich auf die Entwicklung von Führungs- und digitalen Fähigkeiten in der Künstlichen Intelligenz spezialisiert.

Programminhalt: Leadership Capability: Vision Engagement Technology leadership Digital-ready culture Digital Capability: Customer experience Operations Employee experience Business technology Digital platform

Success Stories of Professionals

What was the achieved result of the program/course?

Success with Manufacturing 4.0 Program

John Mee // Global Supply Planning Director at Grifolsby Author's name

Delighted to have earned a Digital Masters in "Manufacturing 4.0", the 4th industrial revolution, recognized in broad terms as the merge of digital and physical value systems.

Success with Additive manufacturing

Christian Srommen // Prosjektokonom NCE iKuben

The course was both inspirational and educational, and gave plenty of good insights. Thank you very much for running the course it was highly enlightening!  Course was great, It really clarifies all the AM solution elements,

Success with Additive Manufacturing

John Enright //Principal Investigator at Irish Manufacturing Research (IMR)

Thanks TMG. Really enjoyed the course. Great content and good interaction between all of the participants. Will definitely recommend within IMR and across partner network.

UNTERNEHMEN, DENEN WIR HELFEN, KI-FIRST UNTERNEHMEN ZU WERDEN

Unsere Upskilling-Erfahrung in Digital Business Development Skills

Dr. Paul Gromball: ONLINE COACH

I help you to achieve your business growth goal without hiring consultants by enabling you and your team with tailored self-service knowledge and skills. Mail: [email protected]

Management (CEO) , Consulting (McKinsey) and Learning Experience (MIT, Harvard) of more than 30 years in developing and implementing strategic, operational and organizational performance improvements at global enterprises and medium-sized businesses. Working expertise in a variety of management areas including, strategy, sales-and marketing, cost-reduction, supply chain management, manufacturing (MES), sourcing, IT management,reorganization and M&A/ post merger integration. Focus oncompanies of the Process-Industry (pharmaceuticals, chemistry, steel),Assembly-Industry (automotive, automotive-supplier, engineering,electronics) Consumer Goods (food, clothing, household appliances) and Services (logistics, airlines)