Neue Technologien: Transformationsmodelle, multimodale KI-Systeme, AutoML.
Aktivität/Bewegung:
Gruppenarbeit:
Die Teilnehmer analysieren die häufigsten Anwendungsfälle in ihren jeweiligen Branchen.
Erstellung einer kurzen Präsentation: Wie können KI/GenAI/KI-Agenten konkrete Verbesserungen bringen?
Modul 2: Technologien und Tools für AI-Lösungen (3 Stunden)
Inhalt:
Grundlagen der KI-Technologie:
Unterschied zwischen überwachten, unüberwachten und verstärkenden Lernmethoden.
Struktur neuronaler Netze und wie sie Muster in Daten erkennen.
Funktionsweise generativer Modelle wie GANs (Generative Adversarial Networks) und Transformator-Architekturen (z. B. GPT).
Hardware- und Software-Ressourcen:
GPUs, TPUs und andere spezialisierte Hardware für KI-Training und Inferenz.
Cloud-Dienste (z. B. AWS, Azure, Google Cloud) für KI-Projekte.
Open-Source-Bibliotheken: TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers.
Integrationen und APIs:
Überblick über RESTful APIs und SDKs.
Möglichkeiten zur Integration von KI-Modellen in bestehende Software-Landschaften.
Überlegungen zu Sicherheit und Datenschutz bei der Nutzung von KI-Diensten.
Aktivität/Bewegung:
Praktische Demonstration:
Die Teilnehmer arbeiten in Gruppen mit einer einfachen generativen Modellanwendung, z. B. einem Text- oder Bildgenerator.
Sie vergleichen die Ergebnisse und erörtern Möglichkeiten und Herausforderungen der Umsetzung.
Tag 2: Vertrieb und Kundenorientierung
Modul 3: Verkauf von KI-Produkten und -Dienstleistungen
Inhalt:
Produkte und Dienstleistungen verstehen:
Unterschiede zwischen KI-Dienstleistungen (z. B. APIs, Beratung), Softwareprodukten (z. B. vorgefertigte KI-Lösungen) und Hardwarelösungen (z. B. KI-optimierte Hardware).
Anwendungsfälle und Vorteile für verschiedene Zielgruppen.
Kommunikation des Kundenwerts:
Präsentation von Erfolgsgeschichten und Fallstudien.
Umgang mit häufigen Kundenbedenken (z. B. Datenhoheit, Implementierungskosten) und wie man damit umgeht.
Beispiele aus der Industrie:
Einsatz von GenAI in Marketingkampagnen.
KI-Agenten für die Prozessautomatisierung in Callcentern.
Hardware-Lösungen für KI-gestützte Bildanalyse im Gesundheitswesen.
Aktivität/Bewegung:
Rollenspiele:
Die Teilnehmer üben Verkaufsgespräche mit verschiedenen Kundentypen.
Peers fungieren als Kunden, die typische Fragen und Einwände vorbringen.
Feedback-Sitzung: Stärken und Verbesserungsmöglichkeiten.
Modul 4: Strategien und Best Practices für den KI-Vertrieb
Inhalt:
Entwicklung von Verkaufsstrategien:
Marktsegmentierung: Wie man potenzielle Kunden identifiziert.
Gezielte Ansprache: Personalisierung von Angeboten auf der Grundlage von Kundenprofilen.
Up-Selling und Cross-Selling: Aufbau eines Portfolios, das über eine einzelne Lösung hinausgeht.
Aufbau von Kundenbeziehungen:
Kontinuierliche Zusammenarbeit mit den Kunden: Sammeln von Feedback und Ableitung von Verbesserungen.
Langfristige Kundenbindung durch Schulung und Support.
Bewährte Praktiken:
Fallstudien über erfolgreiche KI-Implementierungen.
Die wichtigsten Dos und Don'ts im Verkaufsprozess.
Anpassung an den technologischen Wandel und kontinuierliche Lernstrategien für Vertriebsteams.
Aktivität/Bewegung:
Workshop:
Die Teilnehmer erstellen ein kurzes Pitch Deck für ein KI-Produkt oder eine Dienstleistung.
Präsentation vor der Gruppe, gefolgt von einer Feedback-Runde.
Ziel: Entwicklung einer überzeugenden Verkaufspräsentation, die praxisnah und ansprechend ist.
Zusammenfassung und Wrap-Up
Offene Diskussion über die gemachten Erfahrungen.
Beantwortung aller noch offenen Fragen.
Die Teilnehmer erhalten eine kurze Zusammenfassung der besprochenen Themen und Links zu weiteren Ressourcen.
