• Klasse 7: KI für die Finanzaufsicht in Echtzeit:Weg von statischen Tabellenkalkulationen hin zu automatisierter Buchhaltung, Echtzeit-Ausgabenverfolgung und KI-gestützter Kategorisierung von Transaktionen.
  • Projekt:„Die intelligente Kostenprüfung“: Nutzen Sie ein KI-gestütztes Ausgaben-Tool, um Belege zu scannen und die Geschäftsvorgänge eines Monats automatisch zu kategorisieren.
• Klasse 8: KI für vorausschauende Budgetierung und Prognosen: Der Einsatz von maschinellem Lernen, um von der „historischen“ Berichterstattung zur „prädiktiven“ Planung auf Basis von Markttrends und internen Daten überzugehen.
  
  • Projekt: Erstellen Sie mithilfe eines KI-gestützten Finanzmodellierungstools (z. B. Jirav oder Finmark) eine 12-monatige Cashflow-Prognose, um potenzielle Durststrecken zu identifizieren.
• Klasse 9: KI für intelligentes Forderungsmanagement und Rechnungsstellung: Die „Jagd“ nach Zahlungen wird durch intelligente Zahlungserinnerungen automatisiert, und KI wird eingesetzt, um vorherzusagen, welche Kunden voraussichtlich verspätet zahlen werden.
  
  • Projekt: Um die Inkassogeschwindigkeit zu verbessern, soll eine automatisierte, KI-gesteuerte Mahnsequenz (intelligente Erinnerungen) für eine Testliste überfälliger Konten eingerichtet werden.
• Klasse 10: KI für Betrugserkennung und Risikomanagement: Implementierung von KI-Mustern zur Erkennung von Anomalien bei Transaktionen, zur Verhinderung von Cyberbetrug und zur Bewertung des Risikos neuer Geschäftsinvestitionen.
  
  • Projekt: Führen Sie eine „Risikosimulation“ durch. Nutzen Sie ein KI-Tool, um einen Datensatz auf Anomalien oder doppelte Rechnungen zu analysieren, die normalerweise unbemerkt bleiben würden.
• Klasse 11: KI für Steueroptimierung und -einhaltung:Durch den Einsatz von KI bleiben wir über sich ändernde Steuergesetze auf dem Laufenden, identifizieren fehlende Abzüge und gewährleisten die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften ohne manuelle Recherche.
  
  • Projekt:Nutzen Sie einen KI-gestützten Steuerassistenten, um Ihre Geschäftsausgaben zu scannen und mindestens 5 potenziell steuerlich absetzbare Posten speziell für Ihre Branche zu kennzeichnen.
• Klasse 12: Die KI-gesteuerte CFO-Strategie: Die Rolle des Finanzwesens wird vom „Zahlenanalysten“ zum „strategischen Berater“ verlagert, indem KI zur Steuerung wichtiger Investitionsentscheidungen und zur Skalierung des Wachstums eingesetzt wird.
  
  • Projekt: Erstellen Sie einen „Kapitalallokationsplan“ für Ihr Unternehmen im nächsten Quartal auf Basis von KI-generierten Erkenntnissen zu ROI- und Gemeinkostentrends.

• Kurs 13: KI für intelligentere Personalbeschaffung: Optimierung des Rekrutierungsprozesses, Vorauswahl von Kandidaten und Einsatz von KI zur Erstellung unvoreingenommener, leistungsstarker Stellenbeschreibungen.
  • Projekt: Nutzen Sie ein KI-gestütztes Lebenslauf-Screening-Tool, um Kandidaten für eine hypothetische Schlüsselposition in Ihrem Unternehmen zu bewerten und zu ordnen.
• Kurs 14: KI für automatisiertes Onboarding und Training: Erstellung personalisierter Lernpfade, Generierung von Einarbeitungshandbüchern und Einsatz von KI-“Mentoren” zur Beantwortung häufig gestellter Fragen neuer Mitarbeiter.
  • Projekt: Entwickeln Sie einen „KI-Onboarding-Assistenten“ (unter Verwendung eines benutzerdefinierten GPT oder einer Wissensdatenbank), der 10 häufig gestellte Fragen neuer Mitarbeiter beantwortet.
• Kurs 15: KI zur Steigerung des Mitarbeiterengagements: Einsatz von KI zur Stimmungsanalyse in der internen Kommunikation, Feedbackschleifen und zur Schaffung eines proaktiven, positiven Arbeitsumfelds.
  • Projekt: Ein KI-Tool (wie Lattice oder Culture Amp) recherchieren und vorstellen, das mithilfe von Pulsbefragungen Burnout bei Mitarbeitern vorhersagen und verhindern kann.
• Klasse 16: KI für dynamisches Leistungsmanagement: Fortschritte in Echtzeit verfolgen, automatische Zielerinnerungen einrichten und KI nutzen, um konstruktive, datengestützte Leistungsbeurteilungen zu erstellen.
  • Projekt: Entwickeln Sie ein grundlegendes Rahmenwerk für den Einsatz von KI, um wöchentliche Mitarbeitergespräche in einem monatlichen Leistungsbericht zusammenzufassen.
• Kurs 17: KI für Personalplanung und -bindung: Nutzung prädiktiver Analysen zur Identifizierung von Fluktuationsrisiken und Automatisierung des Managements von Remote-Teams und Freiberuflern.
  • Projekt: Nutzen Sie ein KI-Tool, um eine „Kompetenzlückenanalyse“ für Ihr aktuelles Team zu erstellen und so herauszufinden, für welche Positionen Sie als Nächstes Personal einstellen müssen.
• Lektion 18: Die Ethik der KI im Personalmanagement: Gewährleistung von Fairness, Transparenz und Datenschutz bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung einer menschenzentrierten Kultur in einem automatisierten Arbeitsumfeld.
  • Projekt: Gruppendiskussion: Entwicklung eines „KI-Verhaltenskodex“ für Ihr Unternehmen, um sicherzustellen, dass KI-Tools keine Voreingenommenheit in den Beförderungs- oder Einstellungsprozess einbringen.

Kursbeschreibung: Dieser Kurs konzentriert sich darauf, wie KI Ihre Vertriebspipeline revolutionieren, die intensive Kundenansprache automatisieren und die notwendigen prädiktiven Erkenntnisse liefern kann, um komplexe Geschäfte schneller abzuschließen.

Klassen:

• Klasse 19: KI-gestützte Kundengewinnung und Lead-Bewertung: Durch den Einsatz von KI soll die Kaltakquise überflüssig werden, indem vielversprechende Leads identifiziert und automatisch nach ihrer Kaufwahrscheinlichkeit eingestuft werden.
  • Projekt: Nutzen Sie ein KI-gestütztes Akquise-Tool (wie Apollo.io oder LinkedIn Sales Navigator), um eine Liste von 20 „Ideal Customer“-Leads mit verifizierten Daten zu generieren.
• Kurs 20: KI für personalisierte Ansprache in großem Umfang: Erstellung hochgradig personalisierter E-Mails und LinkedIn-Sequenzen, die automatisch auf spezifische Neuigkeiten, Auslöser und Probleme potenzieller Kunden eingehen.
  
  • Projekt: Erstellen Sie eine dreistufige, automatisierte „intelligente Sequenz“ mithilfe eines KI-Schreibassistenten, der den Tonfall an die Branche des potenziellen Kunden anpasst.
• Klasse 21: KI als Verhandlungs-Co-Pilot: Mithilfe von KI werden Einwände in Rollenspielen simuliert, Gesprächsprotokolle auf „Kaufsignale“ hin analysiert und vor dem Meeting „Win-Win“-Angebotsstrukturen vorbereitet.
  
  • Projekt: Führen Sie eine „Verhandlungssimulation“ mit einem speziell entwickelten KI-Bot durch, um zu üben, wie Sie den häufigsten Einwand im Verkauf entkräften (z. B. „Ihr Preis ist zu hoch“).
• Klasse 22: Konversationsintelligenz: Durch den Einsatz von KI zur Aufzeichnung, Transkription und Analyse von Verkaufsgesprächen lässt sich feststellen, warum Geschäfte ins Stocken geraten und was Top-Performer anders sagen.
  • Projekt: Verwenden Sie ein Tool (wie Gong oder Fireflies.ai), um ein simuliertes Verkaufsgespräch zu transkribieren und die KI drei „verpasste Chancen“ im Gespräch identifizieren zu lassen.
• Klasse 23: Vorausschauende Absatzprognose: Vom Bauchgefühl hin zu datengestützten Umsatzzielen durch den Einsatz von KI zur Analyse der Pipeline-Performance und historischer Erfolgsquoten.
  • Projekt: Erstellen Sie ein „Deal Health Dashboard“, das auf Basis aktueller Interaktionsmuster anzeigt, welche Verkaufschancen gefährdet sind.
• Lektion 24: Die Zukunft des KI-gestützten Vertriebsteams: Durch die Integration von „Digitalen Mitarbeitern“ in Ihr CRM-System zur Übernahme administrativer Aufgaben können Sie sich zu 100 % auf den Aufbau menschlicher Beziehungen konzentrieren.
  • Projekt: Integrieren Sie KI-Agenten in Ihre CRM-Workflows.