KI als Wettbewerbsfaktor: Differenzierung und Positionierung
KI für Marktanalyse & Research

KI als Wettbewerbsfaktor: Differenzierung und Positionierung

Von Use-Case-Priorisierung bis Go-to-Market: KI-Vorteile planen, messen und absichern

Die wichtigsten Themen

KI-Differenzierung messbar machen

Defensible Use-Cases priorisieren

Datenrechte und IP einordnen

Feedback-Loops strategisch nutzen

Build-vs.-Buy-Logik anwenden

KI-Pricing und Packaging planen

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Vor Ort

Standardpreis: 1.090,00 € netto (1.297,10 € brutto)
11. - 12.01.2027
22. - 23.02.2027
19. - 20.04.2027
14. - 15.06.2027
09. - 10.08.2027
11. - 12.10.2027

Online

Standardpreis: 1.090,00 € netto (1.297,10 € brutto)
11. - 12.01.2027
22. - 23.02.2027
19. - 20.04.2027
14. - 15.06.2027
09. - 10.08.2027
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Wie die Planung abläuft, was ein Zuschnitt kostet und welche Themen wir abdecken, steht auf unserer Seite zu Inhouse Schulungen im Bereich KI für Marktanalyse.

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Fragen und Antworten zu KI als Wettbewerbsfaktor: Differenzierung und Positionierung

Ist das Seminar eher KI-Strategie oder operative Umsetzung?

Beides ist bewusst verzahnt. Du entwickelst eine strategische Logik für KI-Differenzierung und übersetzt sie direkt in Use-Case-Priorisierung, Roadmap, KPIs, Build-vs.-Buy-Entscheidungen und Go-to-Market-Maßnahmen.

Brauche ich Programmierkenntnisse oder Data-Science-Wissen?

Nein. Das Seminar richtet sich an Entscheiderinnen und Entscheider, Produktverantwortliche sowie Fach- und IT-Verantwortliche. Technische Aspekte werden so weit behandelt, wie sie für Strategie, Governance, Datenlogik und Risikobewertung notwendig sind.

Geht es auch um generative KI und Large Language Models?

Ja, wenn generative KI Produktfeatures, Support, Wissensarbeit, Vertrieb oder Marketing beeinflusst. Der Schwerpunkt liegt auf Differenzierung, Datenvorteilen, Risiken, Adoption und kommerzieller Verwertung, nicht auf Modelltraining.

Welche Rolle spielen EU AI Act, Datenschutz und Security?

Du lernst, regulatorische und sicherheitsrelevante Anforderungen in konkrete Entscheidungen zu übersetzen: Risikoklassen, Verantwortlichkeiten, Dokumentation, Monitoring, Datenschutz, Prompt Injection, Datenabfluss und Model Risk. Für eine vertiefte Einordnung passt ergänzend die EU AI Act Schulung.

Kann ich eigene KI-Use-Cases aus meinem Unternehmen einbringen?

Ja. Eigene Use-Cases eignen sich besonders für Priorisierung, Nutzenhypothesen, Datenbewertung, Build-vs.-Buy-Entscheidung und Roadmap. Vertrauliche Details müssen nicht offengelegt werden.

Was ist der Unterschied zu einer allgemeinen KI-Schulung?

Allgemeine KI-Schulungen erklären Grundlagen, Tools und Einsatzmöglichkeiten. Dieses Seminar konzentriert sich auf die Frage, wie KI einen verteidigbaren Wettbewerbsvorteil schafft: durch Daten, Prozesse, Produktstrategie, Pricing, Sales-Argumentation und Governance.

Welche Ergebnisse nehme ich nach den zwei Tagen mit?

Du nimmst eine priorisierte Use-Case-Logik, ein KPI-Set, Entscheidungskriterien für Build-vs.-Buy, Anforderungen an Daten und Prozesse sowie eine Roadmap mit Governance- und Risiko-Guardrails mit.

Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.

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